論文の概要: PiBase: An IoT-based Security System using Raspberry Pi and Google Firebase

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14325v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 20:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-02 20:42:57.755260
• Title: PiBase: An IoT-based Security System using Raspberry Pi and Google Firebase
• Title（参考訳）: PiBase:Raspberry PiとGoogle Firebaseを使用したIoTベースのセキュリティシステム
• Authors: Venkat Margapuri, Niketa Penumajji, Mitchell Neilsen
• Abstract要約: 本稿では、スマート環境における認証アクセスと侵入者検出の側面について述べる。 提案されているPiBaseは、IoT(Internet of Things)ベースのアプリケーションで、侵入者の検出を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Smart environments are environments where digital devices are connected to each other over the Internet and operate in sync. Security is of paramount importance in such environments. This paper addresses aspects of authorized access and intruder detection for smart environments. Proposed is PiBase, an Internet of Things (IoT)-based app that aids in detecting intruders and providing security. The hardware for the application consists of a Raspberry Pi, a PIR motion sensor to detect motion from infrared radiation in the environment, an Android mobile phone and a camera. The software for the application is written in Java, Python and NodeJS. The PIR sensor and Pi camera module connected to the Raspberry Pi aid in detecting human intrusion. Machine learning algorithms, namely Haar-feature based cascade classifiers and Linear Binary Pattern Histograms (LBPH), are used for face detection and face recognition, respectively. The app lets the user create a list of non-intruders and anyone that is not on the list is identified as an intruder. The app alerts the user only in the event of an intrusion by using the Google Firebase Cloud Messaging service to trigger a notification to the app. The user may choose to add the detected intruder to the list of non-intruders through the app to avoid further detections as intruder. Face detection by the Haar Cascade algorithm yields a recall of 94.6%. Thus, the system is both highly effective and relatively low cost.
• Abstract（参考訳）: スマート環境は、デジタルデバイスがインターネット上で相互に接続され、同期して動作する環境である。 このような環境では、セキュリティが最も重要である。 本稿では,スマート環境における認証アクセスと侵入者検出について述べる。 提案されているPiBaseは、IoT(Internet of Things)ベースのアプリケーションで、侵入者を検出し、セキュリティを提供する。 このアプリケーションのハードウェアはraspberry piと、環境中の赤外線から動きを検出するpirモーションセンサーと、android携帯電話とカメラで構成されている。 アプリケーションのソフトウェアはJava、Python、NodeJSで書かれている。 Raspberry Piに接続するPIRセンサーとカメラモジュールは、人間の侵入を検知する。 機械学習アルゴリズム(Haar-feature based cascade classifiers)とLBPH(Linear Binary Pattern Histograms)は、それぞれ顔検出と顔認識に使用される。 アプリは非侵入者のリストを作成し、リストに載っていない者は侵入者として特定する。 アプリは、google firebaseクラウドメッセージングサービスを使用してアプリへの通知をトリガーすることで、侵入時にのみユーザに警告する。 ユーザは、検出された侵入者をアプリを通して非侵入者のリストに追加して、侵入者としてのさらなる検出を避けることができる。 Haar Cascadeアルゴリズムによる顔検出では94.6%のリコールが得られる。 したがって、システムは高効率かつ比較的低コストである。

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