譯者 | 陳峻

如今，市場上的智慧監控攝像頭林林總總，它們往往對我們來說是一種看家護院的黑匣子，我們無法知曉其內部的工作機制。如果我們想一探究竟，則需要利用物聯網的相關知識，去自行搭建監控系統。下面，我將從客戶端、儀表板UI、以及伺服器端等方面，從硬體組裝和軟體部署入手，和您深入討論如何構建一個物聯網安全攝像頭。

1。構建的目標

我們希望新建立的家用智慧攝像頭監控系統，能夠實現如下四個方面：1。 透過運動檢測模組，系統會對檢測到的運動物體進行拍照。2。 可將影象儲存到遠端伺服器上。3。 透過訪問伺服器的儀表板，我們可以檢視所有事件，包括照片和時間戳。4。 以滑動視窗的形式，儲存最近20個事件，並清理所有舊的事件。

2。需要哪些元件？

硬體

一個Raspberry Pi（樹莓派） 4、一個運動檢測感測器、一個攝像頭模組，以及如下物料清單（BOM）中的各種小元件。

軟體

一個用於部署、儲存和顯示攝像頭影象的伺服器端Render。com帳戶。

Git、Python 3和一個程式碼編輯器。

3。配置Raspberry Pi

第1步：為Raspberry Pi插入可靠的電源。最好使用BOM中指定的官方版本。畢竟有訊息稱，一些舊的Raspberry Pi 4型號存在著一些USB-C電纜和電源的適配問題。

第2步：安裝Raspberry Pi OS（樹莓派作業系統）。從官網上獲取相關的指南和工具，包括如何使用SD卡等。

由於並不需要圖形化介面，因此我們可以安裝僅供專家使用的Raspberry Pi OS Lite版本。不過，如果您是首次使用Raspberry Pi進行開發的話，也可選用帶有桌面的64 位版本的Raspberry Pi OS。

第3步：測試PIR運動感測器，以檢測和捕捉房間中的運動物體。注意，感測器上有三根線，其中兩根用於電源（+5V和接地），第三根用於從感測器讀取數值，即：如果感測器檢測到移動，就讀取1，否則讀取0。請使用pinout命令，檢視Raspberry每個引腳的完整說明。

在本例中，我們使用一根黑線將感測器的地線，連線到電路板的地線（PIN 6）上，一根紅線連線到+5V（PIN 2）上，並將訊號線連線到其中一個GPIO（PIN 11）上。下面的兩張影象展示了組裝的效果，當然，如果您不知道哪根線纜應當對應哪裡的話，請取下感測器上的蓋子，並仔細檢查PCB上的標籤。

4。檢測運動

為了檢測運動，我們需要透過軟體來讀取PIR的數值，併發送通知。GitHub上的 Python版本提供了針對此類應用的簡單版本，請參考如下程式碼段：

Python

from gpiozero import MotionSensorfrom datetime import datetimefrom signal import pausepir = MotionSensor（17）def capture（）：timestamp = datetime。now（）。isoformat（）print（‘%s Detected movement’ % timestamp）def not_moving（）：timestamp = datetime。now（）。isoformat（）print（‘%s All clear’ % timestamp）pir。when_motion = capturepir。when_no_motion = not_movingpause（）1。2。3。4。5。6。7。8。9。10。11。12。13。

注意，由於我們的運動檢測器已插入GPIO17（儘管在物理板上，它對應的是引腳11），因此我們將17的值傳遞給MotionSensor（），並透過執行python pir_motion_sensor。py，來啟動之，以實現對PIR時間的調整。

為了避免過於頻繁地被運動觸發，內部計時器會阻止系統持續傳送運動訊號，因此感測器存在著雖然能夠每次檢測到運動，但可能不會去通知系統的風險。由於計時器的範圍是0-255秒（255是全部順時針方向，0為所有逆時針），因此根據我的經驗，只需將定時器配置在7-10秒之間，電位器便可以在幾乎水平的位置，逆時針地轉動。類似地，對於靈敏度電位器而言，順時針方向表示靈敏度更高。其對應的命令輸出會顯示如下：

Plain Textpi@raspberrypi：~/raspberry-pi-security-camera-client $ python pir_motion_sensor。py2022-04-21T15：35：35。275947 Detected movement2022-04-21T15：35：41。607265 All clear1。2。3。4。

5。新增攝像頭

在Raspberry Pi處於關閉狀態，以及斷開了與任何電源的連線時，我們將攝像頭安裝在右側。而在完成後，請重啟Raspberry Pi，並確保已擁有最新的攝像頭棧（camera stack）。

然後，請開啟控制檯並輸入如下內容：

Shell$ sudo raspi-config1。2。

請選擇“介面選項”選單。

選擇“啟用/禁用傳統攝像頭支援”並確保將其已禁用。

最後，儲存並重新啟動。

6。Picamera2與Picamera

Picamera2是libcamera的新式Python埠。其對應的舊專案——Picamera雖然基於不同的系統，但是其接受度頗高。

7。測試攝像頭

為了測試攝像頭，我使用Picamera2建立了一個簡短的指令碼。鑑於Picamera2專案仍處於預覽階段，其安裝並不容易。下面，我們先執行example_picamera2。py指令碼，來驗證攝像頭是否已設定正確：

Shell$ python example_picamera2。py1。2。

而example_picamera2。py的具體內容如下：

Python

from gpiozeroimport MotionSensorfrompicamera2。picamera2 import *fromdatetime import datetimefromsignal import pausepir = MotionSensor（17）camera = Picamera2（）camera。start_preview（Preview。NULL）config = camera。still_configuration（）camera。configure（config）defcapture（）：camera。start（）timestamp = datetime。now（）。isoformat（）print（‘%s Detected movement’ % timestamp）metadata = camera。capture_file（‘/home/pi/%s。jpg’ % timestamp）print（metadata）camera。stop（）defnot_moving（）：timestamp = datetime。now（）。isoformat（）print（‘%s All clear’ % timestamp）pir。when_motion = capturepir。when_no_motion = not_movingpause（）1。2。3。4。5。6。7。8。9。10。11。12。13。14。15。16。17。18。19。20。21。22。

每當移動檢測PIR感測器檢測到物體移動時，該檔案都會執行快照，並將影象放置在/home/pi目錄中，並保持檔名與攝像頭捕獲影象的時間相一致。下圖便是我的攝像頭所拍攝到的影象：

至此，我們只完成了專案的一半，畢竟這些都是在本地實現的，並未透過物聯網進行遠端監控，更談不上防止有人訪問我們的Raspberry Pi、移除SD卡、並帶走監控記錄。

8。編寫客戶端程式碼並在本地進行測試

下面，我們準備在客戶端上實現以下軟體邏輯：

（1）使用Picamera2設定攝像頭。

（2）初始化運動感測器。

（3） 當檢測到物體運動時，讀取事件並呼叫以下函式：

a。 捕獲影象並將其儲存到本地檔案系統上的一個檔案中。

b。 將影象上傳到遠端伺服器上。

c。 如果上傳正確，則刪除本地檔案，以避免填滿Raspberry Pi上的所有空間。

（4） 當由於超時（在本例子中為6-7秒）而不再檢測到運動時，開始讀取事件，並打上帶有“All clear”訊息的時間戳。5。 等待下一個事件。

下面是對應的高級別（high-level）程式碼：

Python

def init（settings）： camera = setup_camera（） pir = MotionSensor（settings。get（‘PIR_GPIO’）） pir。when_motion = picture_when_motion（pir， camera， settings） pir。when_no_motion = not_movingpause（）1。2。3。4。5。6。

其中，最複雜的函式是picture_when_motion。當裝置從非運動狀態變為運動狀態時，when_motion便會開始執行。我們可以設定為不接受其他引數，或僅接受單個強制引數。我將透過下面的程式碼，將其轉換為一個函式，並建立一個回撥（callback）來返回它。

Python

defpicture_when_motion（pir， camera， settings）： setup_path（settings。get（‘IMG_PATH’）） def capture_and_upload_picture（）： if camera： file_path = capture（camera， settings。get（‘IMG_PATH’）） server_settings = settings。get（‘SERVER’） uploaded = upload_picture（file_path， server_settings） if uploaded： cleanup（file_path） else： print（“Camera not defined”）return capture_and_upload_picture1。2。3。4。5。6。7。8。9。10。11。12。

上述程式碼中的捕獲函式類似於前面用於測試攝像頭的函式，而upload_picture函式是將軟體從本地轉換為物聯網應用的核心。下面讓我們來對其進行分析：Python

def upload_picture（file_path， server_settings）：if server_settings。get（‘base_url’）：url = urljoin（server_settings。get（‘base_url’）， ‘upload’）if server_settings。get（‘user’） and server_settings。get（‘password’）：user = server_settings。get（‘user’）password = server_settings。get（‘password’）files = {‘file’： open（file_path， ‘rb’）}print（‘Uploading file %s to URL： %s’ %（file_path， url））try：r = requests。post（url， files=files， auth=HTTPBasicAuth（user， password））image_path = r。json（）。get（‘path’）except e：print（e）if not image_path or not r。ok：print（‘Error uploading image’）return Falseprint（‘Image available at： {}’。format（image_path））return True1。2。3。4。5。6。7。8。9。10。11。12。13。14。15。16。17。18。

理想情況下，我們讓伺服器使用使用者名稱和密碼的驗證方式，接受作為POST請求的負載檔案。其對應的命令為：

Shellcurl \-F “file=@/home/user/Desktop/test。jpg” \http：//localhost：5000/upload1。2。3。4。

由於它們是使用開源的MIT許可證釋出的，因此您既可以隨意複製它們，也可以使用python main。py來執行之。

9。建立一個伺服器來儲存影象

針對儲存影象的伺服器，我們希望：

支援Python程式碼，特別是Flask。

無需RDBMS或複雜的資料庫，僅靠檔案系統來儲存影象。

提供如下簡單API的REST介面：

/upload 上傳影象。

/ 獲取所有影象的列表。

/cleanup 刪除舊的影象。

/download/下載單個影象。

安全的TLS連線。

在完成身份驗證的基礎上，允許Raspberry Pi上傳檔案。

自動部署。

支援安全的環境變數，可用於儲存使用者憑據。

低成本（不超過幾美元/月）。

GitHub上提供了在本地、或在伺服器上執行程式碼的相關說明。

10。Flask應用

Flask是一個簡單靈活的Python框架，可用於快速建立以REST API為主的Web應用。同時，我們可以將主要程式碼放在main。py檔案。首先，我們需要初始化Flask應用，並宣告身份驗證的方法。對此，我會宣告一個名為setup的函式，以讀取本地機器上的各種可用環境變數。同時，我也會建立一個包含了所有環境變數的。env檔案。接著，我聲明瞭一個verify_password函式，來驗證提供給伺服器的密碼是否正確。然後，我透過函式upload_file，來支援上傳新的檔案，並訪問/upload端點，將影象儲存在檔案系統中，其具體內容如下：

Python

defupload_file（）： if request。method == ‘POST’： # check if the post request has the file part if ‘file’ not in request。files： flash（‘No file part’） return redirect（request。url） file = request。files［‘file’］ # If the user does not select a file， the browser submits an # empty file without a filename。 if file。filename == ‘’： flash（‘No selected file’） return redirect（request。url） if file and allowed_file（file。filename）： filename = secure_filename（file。filename） file。save（os。path。join（app。config［‘UPLOAD_FOLDER’］， filename）） return jsonify（success=True， filename=filename， path=urljoin（request。host_url， url_for（‘download_file’， name=filename））） return ‘’‘ <！doctype html>

Upload new File

’‘’1。2。3。4。5。6。7。8。9。10。11。12。13。14。15。16。17。18。19。20。21。22。23。24。25。

該函式在GET和POST模式下均可有效。其中，執行在POST中時，我們可以從文字客戶端、或其他應用程式處上傳檔案；而在GET模式下，我們則可以使用瀏覽器來實現。

11。本地測試

雖然您可以直接在Raspberry Pi 4中測試伺服器，但是如果您有Linux或Mac系統，那麼配置和啟動它會更加容易。在本例中，我們首先需要建立一個。env檔案，並將其放在與應用程式相同的目錄中。。env檔案將會儲存伺服器如下所需的資訊：

用於管理Flask會話的金鑰

儲存影象的上傳資料夾

可接受影象的最大尺寸

用於身份驗證的使用者名稱和密碼

伺服器本身的端點URL

下面展示的是。env-example-local檔案的內容。您可以將其用作模板，複製、重新命名、並按需予以修改。

屬性檔案SECRET_KEY=‘change-this-to-something-unlikely-to-guess’UPLOAD_FOLDER = ‘。/img’MAX_CONTENT_LENGTH = 16000000USERNAME = ‘admin’PASSWORD = ‘change-this-to-your-unique-password’SERVER=‘http：//127。0。0。0：5001/’1。2。3。4。5。6。7。

透過執行python main。py，伺服器將被啟動，並進入主動除錯模式，以便我們觀察到後臺發生的情況。

Shell$ python main。py* Serving Flask app ‘main’ （lazy loading）* Environment： productionWARNING： This is a development server。 Do not use it in a production deployment。Use a production WSGI server instead。* Debug mode： on* Running on all addresses （0。0。0。0）WARNING： This is a development server。 Do not use it in a production deployment。* Running on http：//127。0。0。1：5001* Running on http：//192。168。123。228：5001 （Press CTRL+C to quit）* Restarting with stat* Debugger is active！* Debugger PIN： 332-932-8291。2。3。4。5。6。7。8。9。10。11。12。13。14。

讓我們首先透過CURL的方式來測試上傳檔案。您也可以使用Postman之類的工具來進行測試。假設您想從路徑/Users/luca/Pictures/image。jpeg處上傳影象，請使用如下命令：

Shellcurl \-F “file=@/Users/luca/Pictures/image。jpeg” \-u ‘admin：password’ \‘http：//127。0。0。1：5001/upload’{“filename”： “image。jpeg”，“path”： “http：//127。0。0。1：5001/download/image。jpeg”，“success”： true}1。2。3。4。5。6。7。8。9。10。

下圖展示了上傳影象的請求已被成功受理。

12。將伺服器部署到Render處

至此，我們可以將伺服器推送到一個真實、穩定且安全的環境中了。我們希望：

能夠在磁碟上直接儲存影象，而無需配置資料庫。

為了避免在伺服器上保留過多的影象，透過Cronjob執行某個API，以定期只保留最後20張影象。

簡單地使用基於。env檔案的金鑰和變數

13。註冊並配置首個服務

在註冊到平臺之前，我建議您透過單擊螢幕右上角的“分叉（fork）”按鈕，來分叉現有的GitHub儲存庫。

接著，您可以在Github上完成註冊。

然後，請從儀表板中選擇“新建Web服務”。

並搜尋最近分叉的儲存庫（repo）。

為了配置伺服器，您可以先選擇一個免費的入門計劃，並在後期按需選購永久性磁碟。其中會涉及到如下引數：

名稱：可自由選擇

環境：Python 3

地區：選擇離您最近的一個

分支：main

構建命令 pip install -r requirements。txt

啟動命令gunicorn main：app

現在讓我們轉到介面的高階部分，以設定金鑰檔案。您可以將其命名為。env，並貼上以下的文字內容（您可以按需進行更改）：

14。建立永久性磁碟

在Render上建立永久性磁碟並不難，我們完全可以使用介面來完成。您只需單擊左側的磁碟部分，為其選擇名稱和安裝路徑即可。例如：

名稱：影象

掛載路徑：/var/img

大小：1GB

我們將會在“事件”選項卡中收到有關其狀態的通知。

如果我們點選一個特定的事件，將能夠看到所有的細節。

完成後，您將在頁面的頂部看到伺服器的URL。

現在，是時候開始從我們的Raspberry Pi客戶端處上傳一些真實的影象了。首先，我們需要更改Raspberry客戶端中的。env檔案。下面展示了其環境變數的資訊：

屬性檔案PIR_GPIO=17USERNAME=‘admin’PASSWORD=‘change-me-with-a-real-password-please’API_SERVER=‘https：//your-api-address。onrender。com/’IMG_PATH=‘img’1。2。3。4。5。6。

接著，請使用Python 3啟動main。py的服務。

如果您在PIR感測器的區域內移動，攝像頭將會拍攝照片並將其上傳到伺服器上。我們可以透過獲取影象的URL，實現瀏覽器下載照片。

15。定期清理影象

為了避免在伺服器上儲存太多的影象，我人為地設定為最多保留20張。為此，我們需要建立一個額外的Cronjob服務，來定期呼叫API。

首先，我建立了一個名為/cleanup的伺服器路由，它會呼叫keep_last_images（）函式。該函式的定義如下：

Shell$ curl-v -d ‘{“keep”： “20”}’ -H “Content-Type： application/json” -u ‘username：password’ -X POST http：//127。0。0。1：5001/cleanup/1。2。

此函式會按照建立影象的時間對影象進行排序，並保留POST請求有效負載中所指示的X數量的影象。請使用如下命令測試CURL的執行效果：

Shell$ curl-v -d ‘{“keep”： “20”}’ -H “Content-Type： application/json” -u ‘username：password’ -X POST http：//127。0。0。1：5001/cleanup/1。2。

透過定期（如每週）呼叫上述函式，我們將能夠清理所有比最近20張更舊的影象。

接著，我在Render的儀表板中建立了一個新的Cronjob服務。

下面是針對Cronjob的設定：

名稱：清理舊檔案

地區：法蘭克福

時間表：4 5 * * 2（我使用https：//crontab。guru/來建立正確的字串。）

命令：Python 3 auto_cleanup。py 20（最後一個引數是設定保留影象的數量）

構建命令：pip install -r requirements。txt（這是安裝所有依賴項所必需的）

分支：main

自動部署：是

Cronjob失敗通知：使用者帳戶的相關通知設定

為了測試其效果，我們可以在Cronjob上手動觸發其執行，而無需等待真實的時間表，即：單擊頁面頂部的“觸發執行”按鈕即可。Render介面的儀表板會顯示如下資訊：

16。建立事件的儀表板

為了實現對攝像頭的安全管理，我們可以使用list_files（）函式查詢檔案系統，並按照建立日期列出所有的影象檔案。請參考如下程式碼段：

Python

# List endpoint， get an HTML page listing all the uploaded files link@app。route（‘/’）@auth。login_requireddef list_files（）：files = get_list_of_img_path（path=app。config［‘UPLOAD_FOLDER’］， reverse=True）images_url = ［］for file in files：images_url。append（urljoin（request。host_url， url_for（‘download_file’， name=os。path。basename（file））））return render_template（‘imglist。html’， images_url=images_url）1。2。3。4。5。6。7。8。9。

上述函式會呼叫與作業系統相關的API，並返回按建立時間排序的檔案列表。接著，它會使用jinja模板，將資料返回到imglist。html檔案中。該檔案的基本部分為：

HTML

{% for image in images_url %}
• {{image}}
{% else %}
• No images uploaded yet
{% endfor %}

1。2。3。4。5。6。7。8。

它會產生如下列表：

17。在外出時檢視自己的儀表板

物聯網的好處不僅在於您可以安全地遠端儲存影象，而且能夠避免因有人竊取或損壞您的Raspberry Pi，而丟失資料。也就是說，您可以身處世界任何地方，透過使用伺服器。env檔案中記錄的使用者名稱和密碼，訪問並登入Render的完整URL，以檢視照片資料，並及時捕獲裝置前的運動事物。下面的一組照片來自我家的攝像頭。其中的最後一張記錄了我愛人對攝像頭進行測試的場景。

18。小結

在上文中，我向您介紹瞭如何以端到端的方式，從硬體設定到伺服器部署，來建立一個廉價且實用的物聯網攝像頭應用。您可以使用Raspberry Pi 4、Python、Flask、Render等技術元件與服務，在短短几個小時內構建出具有遠端影象上傳功能的安全攝像頭。

原文連結：https：//dzone。com/articles/iot-security-camera-with-rasbperry-and-render

譯者介紹

陳峻 （Julian Chen），51CTO社群編輯，具有十多年的IT專案實施經驗，善於對內外部資源與風險實施管控，專注傳播網路與資訊保安知識與經驗；持續以博文、專題和譯文等形式，分享前沿技術與新知；經常以線上、線下等方式，開展資訊保安類培訓與授課。