Python打造物理安全监控系统

1. Python在物理安全监控系统中的应用

物理安全监控系统是企业、政府、社区等场所必备的基础设施之一。传统的物理安全监控系统大多采用视频监控、门禁系统等技术手段，但这些技术手段往往只能限定在“监控、识别、报警”等基础功能上，无法进行更加深层次的应用。Python语言作为当下热门语言之一，具有易学易用、功能强大、大量第三方库支持等优点，因此在物理安全监控系统领域得到了广泛应用。

1.1 Python在视觉监控方面的应用

Python提供了许多强大的视觉处理库和算法，这让其在视觉监控方面展现出更强的威力。如下是在Python中使用OpenCV库进行人脸检测的代码：

import cv2
cascade_classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    # 获取摄像头中的图像
    ret, frame = video_capture.read()
    # 灰度转换
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 人脸检测
    faces = cascade_classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    # 绘制人脸检测矩形
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    # 展示检测矩形后的图像
    cv2.imshow('Video', frame)
    # 键盘中断事件
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

1.2 Python在报警及安全管理上的应用

Python还可以对监控画面进行图像处理，来实现一些辅助报警和安全管理的任务（如：锁定区域、区域内人员数量等）。例如，下面的代码使用Python的OpenCV库实现了一个自动检测画面中的运动物体，并给出报警提示：

import cv2
video = cv2.VideoCapture(0)
# 帧差法参数初始化
bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows=True)
while True:
    ret, frame = video.read()
    fgmask = bs.apply(frame)
    # 二值化处理
    th = cv2.threshold(fgmask.copy(), 244, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    # 进行形态学处理
    dilated = cv2.dilate(th, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)), iterations=2)
    image, contours, hier = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for c in contours:
        if cv2.contourArea(c) > 1000:
            # 求最小外接矩形，并在画面中展示
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 0), 2)
            
            # 播放声音报警
            print('物体出现！')
            # TODO: 播放警报声音
    cv2.imshow("camera", frame)
    if cv2.waitKey(110) & 0xff == 27:
        break
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 温度检测系统的设计

在日常生活和工作中，温度监控是一项非常重要的任务。我们考虑使用树莓派和Python，来构建一个基于近红外传感器的温度检测系统。

2.1 硬件设备与电路连接

使用树莓派和Grove近红外传感器构建温度检测系统，硬件设备的连接方式如下：

SDA连接到树莓派的3号引脚

SCL连接到树莓派的5号引脚

VCC连接到树莓派的5V引脚

GND连接到树莓派的GND引脚

电路连接示意图如下：

2.2 Python温度检测系统设计

接下来，我们使用Python语言编写温度检测系统程序。程序实现步骤如下：

导入所需的库和模块，如grovepi、time和math等

定义传感器端口和采样次数等基本参数

连接树莓派与近红外传感器

设置传感器工作模式（设置为5V电压3位精度模式）

定义温度计算公式（根据传感器输出计算温度）

实现数据采集（循环进行采样、温度计算并展示）

完整的Python代码如下：

import grovepi
import math
import time
# 温度采集传感器端口
sensor_port = 0
# 采样次数
num_samples = 5
# 传感器参考电压值
reference_voltage = 3.0
board_type = 0  # specify board type: Raspberry Pi 2 or 3, or Raspberry Pi 1
grovepi.pinMode(sensor_port, "INPUT")
grovepi.pinMode(sensor_port + 1, "OUTPUT")
grovepi.digitalWrite(sensor_port + 1, 1)
grovepi.pinMode(sensor_port + 2, "OUTPUT")
grovepi.digitalWrite(sensor_port + 2, 0)
def read_voltage(sensor_port):
    """在外围设备上进行采样，并将返回传感器电压"""
    # 进行5次采样，然后计算平均值
    sum = 0
    for i in range(0, num_samples):
        sensor_value = grovepi.analogRead(sensor_port)
        sum += sensor_value
        time.sleep(0.05)
    # 计算平均ADC值
    adc_value = sum / num_samples
    # 计算电压
    voltage = round((reference_voltage * adc_value) / 1024, 2)
    return voltage
while True:
    voltage = read_voltage(sensor_port)
    print("Voltage value: ", voltage)
    # 进行温度计算
    temperature = round(math.log(3280.0 * (reference_voltage / voltage - 1)) / -0.0123 + 25, 2)
    print("Temperature: ", temperature, "℃")
    time.sleep(1)

运行上述Python代码，即可实现温度检测功能。该程序会持续采样并计算温度，将结果输出到屏幕上。我们也可以将程序修改为将温度数据存储到文件中，或者使用其他方式对温度进行进一步处理和分析。