Titelaufnahme

Titel
Entwicklung eines autonomen Überwachungssystems / von Adis Buturovic
Weitere Titel
Design of an autonomous outdoor monitoring system
VerfasserButurovic, Adis
Begutachter / BegutachterinBreiteneder, Christian ; Zeppelzauer, Matthias
ErschienenWien, 2016
Umfang96 Blätter : 1 CDR ; Illustrationen
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Univ., Diplomarbeit, 2016
Anmerkung
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
Zusammenfassung in englischer Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Sensorensystem / Multisensorsystem / Embedded Systems / Eingebettete Systeme / ARM-Prozessoren BeagleBone Raspberry Pi
Schlagwörter (EN)Sensorensystem / Multisensorsystem / Embedded Systems / Eingebettete Systeme / ARM-Prozessoren BeagleBone Raspberry Pii Systems Eingebettete Systeme ARM-Prozessoren BeagleBone Raspberry Pi
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-7354 Persistent Identifier (URN)
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 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Entwicklung eines autonomen Überwachungssystems [5.27 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Weltweit werden Überwachungssysteme (z.B. mit Kameras und Mikrofonen) eingesetzt, um bestimmte Ereignisse und Umgebungen zu beobachten. Diese werden üblicherweise an ein Kommunikationsnetz und Stromnetz angeschlossen und beinhalten keine eigene Verarbeitungslogik ("Intelligenz"). Wie verfährt man jedoch, wenn weder Strom noch ein Breitband-Kommunikationsnetz zur Verfügung stehen? Das Ziel dieser Diplomarbeit ist es, ein autonomes Überwachungssystem basierend auf handelsüblichen Komponenten zu entwickeln, das möglichst autonom und unabhängig agieren kann und wenige Abhängigkeiten nach außen hat. In der Arbeit wird zunächst der Auswahlprozess von Hard- und Software anhand verschiedener Kriterien beschrieben. Der Hauptteil der Arbeit umfasst die Entwicklung eines Hardware-Prototypen sowie die Implementierung eines leistungsfähigen und modularen Software-Frameworks, das unterschiedliche Einsatzzwecke ermöglichen soll. Das fertige System soll regelbasierte Aufnahme-Modi unterstützen, beispielsweise gesteuert durch Eingangsdaten von Bewegungs- und Lichtsensoren und basierend darauf autonom Entscheidungen über den Umgang mit den vorhandenen Ressourcen treffen. Das entwickelte Software-Framework soll die Integration von Bildverarbeitungsalgorithmen unterstützen, um eine Vorverarbeitung der Kameradaten im Überwachungssystem selbst zu ermöglichen und Bandbreite zu sparen. Sowohl die Audio- als auch Videoaufnahme wurde im gewünschten Umfang realisiert. Die Konfiguration des Systems kann bequem mittels einer XML-Konfigurationsdatei durchgeführt werden. Der Stromverbrauch liegt bei dem entwickelten System je nach Aufgabenstellung und den verwendeten Sensoren zwischen 0,68 und 1,75 Watt und liegt somit im Bereich von vergleichbaren kommerziellen Lösungen, wie beispielsweise "LeanXcam".

Zusammenfassung (Englisch)

Video and audio monitoring systems are used across the globe to observe certain events and processes. Usually, such systems are connected to a communications network and electricity grid and are not equipped with any kind of processing logic ("intelligence") other than data compression. How can such systems be used if there is no electricity nor a broadband communications network available? The aim of this thesis is to develop an autonomous monitoring system built entirely from commercially-available standard components, which can operate independently. The first step to achieve this is to conduct a pre-evaluation of existing hardware and software components according to various criteria. The next step involves the development of a hardware prototype as well as the implementation of an efficient and modular software framework that can be adapted for different applications. The system should support policy-based recording modes such as modes controlled by input data from defined sensors, like motion and light sensors, that make autonomous decisions about the use of available resources. The software framework should be designed to support the integration of image processing algorithms to allow pre-processing of recorded (video) data on board in order to save bandwidth. In the final prototype, both the recording of audio and video (among other) data was realized to the desired extent. Using an application, the recording mode can be set easily using a XML configuration file. The power consumption of the build system is, depending on used sensors and executed tasks, between 0.68 to 1.75 watts and lies within the range of comparable commercial solutions, such as "leanXcam".