¿Qué es el proyecto Kaptis?

El proyecto Kaptis nace de una solución de seguridad a medida que tuve que desarrollar para cubrir con un presupuesto muy reducido las necesidades de instalar un sistema de seguridad para determinar el origen del vandalismo que existía contra unas instalaciones privadas. Este proyecto se apoya tanto en hardware libre como en software libre y por ello decido compartirlo con la comunidad.

¿Qué necesitamos para empezar?

A nivel de hardware

Para este proyecto he utilizado el siguiente hardware:

A nivel de software

Debemos contar con que en la Raspberry Pi habrá que tener instalado el sistema operativo de Raspbian, en mi caso he utilizado Raspbian Jessie, podríamos utilizar otras distribuciones pero es posible que algunos detalles de la instalación se apliquen de otra manera.

Las dependencias a nivel de software son:

  • Raspbian Jessie o superior.
  • Python
  • OpenCV y sus librerías para Python

En el caso de que vayamos a usar Kaptis en un ordenador o en un Mac como requisito básico debemos de contar con  Python, OpenCV y sus librerías para python.

Instalar Kaptis

Si tenéis una Raspberry Pi y queréis ir a lo fácil, lo mejor será hacer uso del pequeño script de instalación que hice para facilitar la instalación, en caso contrario os comento también las dependencias para instalar manualmente las dependencias.

Para descargar este proyecto podéis hacerlo manualmente desde el repositorio , o hacemos un git clone:

git clone https://github.com/pablotoledo/Kaptis.git

Instalación de dependencias en Raspbian

Como he dicho anteriormente, para instalar las dependencias en Raspbian he creado un pequeño script que forma parte del proyecto, este script se encarga de instalar las dependencias, instalar Kaptis en el directorio home de nuestro usuario y configurando el arranque del sistema operativo para iniciar el proyecto cada vez que encendamos nuestra Raspberry Pi.

El código del instalador contiene lo siguiente:

echo "Instalador de Kaptis para Raspbian"
echo "Actualizando dispositivo"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y upgrade
sudo rpi-update

echo "Instalando dependencias"
sudo apt-get -y install build-essential python-opencv libopencv-dev

echo "Instalando"
mkdir -p $HOME"/Kaptis/grabaciones"
cp -r * $HOME"/Kaptis/"

echo "Programando ejecución en el arranque de la Raspberry Pi"
sudo cp scriptCamara.sh /etc/init.d/
sudo chmod 755 /etc/init.d/scriptCamara.sh
sudo update-rc.d scriptCamara.sh defaults

Para ejecutar el instalador basta con que desde la terminal nos movamos a la carpeta donde hemos colocado y ejecutamos lo siguiente:

sh instalador.sh

Instalación de las dependencias en Ubuntu/Debian

Si vamos a ejecutar el proyecto de forma manual en un ordenador con una distribución basada en Debian. Para instalar las dependencias ejecutamos el siguiente comando en la terminal:

sudo apt-get -y install build-essential python-opencv libopencv-dev

Ejecutar el Kaptis

En el caso de que hayamos instalado en nuestra Raspberry Pi el proyecto haciendo uso del script de instalación, únicamente tenemos que reiniciarla.

sudo reboot 0

Pero en el caso de que estemos estudiando el funcionamiento del proyecto, nos moveremos en la terminal a la carpeta del proyecto y ejecutaremos el siguiente comando:

python Kaptis.py

Al ejecutarlo manualmente podremos revisar en la terminal el comportamiento actual del programa. En el momento en el que se haya detectado movimiento nos informará del comienzo y fin de la grabación de los frames en movimiento. En el caso de que hayamos ejecutado el proyecto desde un ordenador con entorno gráfico si está activa la variable de “mostrarVentana” se nos mostrará una ventana donde se muestra el stream de vídeo y su análisis en tiempo real, esta ventana ademas nos permitirá ajustar el valor de “threshold” para ajustar el grado de sensibilidad.

Revisar las grabaciones

Este programa ha sido diseñado para ir acumulando archivos de vídeo en la subcarpeta de “grabaciones”- Podemos acceder a esta carpeta y obtener los distintos archivos para poder visualizarlos. El programa habrá nombrado a los ficheros con el timestamp del comienzo de la grabación y mientras visualizamos el programa podremos observar que nuestro dispositivo a añadido a la imagen el timestamp de cada frame.

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