오늘날 마이크로 전자 공학, 통신 채널, 인터넷 기술 및 인공 지능의 급속한 발전으로 인해 스마트 홈에 대한 주제가 점점 더 중요해지고 있습니다. 인간의 주거는 석기시대 이후 큰 변화를 겪었고, 4.0차 산업혁명과 사물인터넷 시대를 맞아 편안하고 기능적이며 안전해졌습니다. 스마트폰을 사용해 아파트나 시골집을 세계 어디에서나 제어할 수 있는 복잡한 정보 시스템으로 바꾸는 솔루션이 시장에 출시되고 있습니다. 또한 인간과 기계의 상호 작용에는 더 이상 프로그래밍 언어에 대한 지식이 필요하지 않습니다. 음성 인식 및 합성 알고리즘 덕분에 사람은 모국어로 스마트 홈에 말할 수 있습니다.

현재 시장에 나와 있는 일부 스마트 홈 시스템은 클라우드 비디오 감시 시스템의 논리적 개발이며, 개발자는 모니터링뿐만 아니라 원격 개체 관리를 위한 포괄적인 솔루션의 필요성을 깨달았습니다.

우리는 저자가 개인적으로 개발하고 운영하는 클라우드 스마트 홈 시스템의 모든 주요 구성 요소에 대해 설명하는 세 가지 기사 시리즈를 여러분의 관심을 끌 것입니다. 첫 번째 기사는 스마트 홈 내부에 설치된 터미널 클라이언트 장비에 대해 다루고, 두 번째 기사는 클라우드 스토리지 및 데이터 처리 시스템의 아키텍처에 대해, 마지막으로 세 번째 기사는 모바일 및 고정 장치에서 시스템을 관리하기 위한 클라이언트 애플리케이션에 대해 설명합니다.

스마트 홈 장비

먼저 일반 아파트, 다차 또는 별장에서 스마트 홈을 만드는 방법에 대해 이야기하겠습니다. 이를 위해서는 원칙적으로 다음 장비를 집에 배치해야 합니다.

1. 다양한 환경 매개변수를 측정하는 센서;
2. 외부 물체에 작용하는 액추에이터;
3. 센서 측정 및 내장된 로직에 따라 계산을 수행하고 액추에이터에 명령을 내리는 컨트롤러입니다.

다음 그림은 욕실의 누수 센서(1), 침실의 온도(2) 및 조명(3), 주방의 스마트 소켓(4) 및 복도에 있는 비디오 감시 카메라(5).

현재 RF433, Z-Wave, ZigBee, Bluetooth 및 WiFi 프로토콜을 사용하여 작동하는 무선 센서가 널리 사용됩니다. 주요 장점은 설치 및 사용이 간편할 뿐만 아니라 비용이 저렴하고 신뢰성이 높다는 것입니다. 제조업체는 자사 장치를 대중 시장에 출시하고 일반 사용자가 액세스할 수 있도록 하기 위해 노력하고 있습니다.

일반적으로 센서와 액추에이터는 무선 인터페이스를 통해 스마트 홈 컨트롤러(6)에 연결됩니다. 스마트 홈 컨트롤러는 이러한 모든 장치를 단일 네트워크로 결합하고 제어하는 ​​특수 마이크로컴퓨터입니다.

그러나 일부 솔루션은 센서, 액추에이터 및 컨트롤러를 동시에 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 플러그는 일정에 따라 켜지거나 꺼지도록 프로그래밍할 수 있으며, 클라우드 비디오 감시 카메라는 동작 감지기 신호를 기반으로 비디오를 녹화할 수 있습니다. 가장 간단한 경우에는 별도의 컨트롤러 없이도 가능하지만, 다양한 시나리오를 갖춘 유연한 시스템을 만들기 위해서는 이것이 필요합니다.

스마트 홈 컨트롤러를 글로벌 네트워크에 연결하려면 오랫동안 모든 가정에서 일반적인 가전 제품이 되어온 일반 인터넷 라우터(7)를 사용할 수 있습니다. 여기에는 스마트 홈 컨트롤러를 선호하는 또 다른 주장이 있습니다. 인터넷 연결이 끊어지면 클라우드 서비스가 아닌 컨트롤러 내부에 저장된 논리 블록 덕분에 스마트 홈이 계속해서 정상적으로 작동합니다.

스마트 홈 컨트롤러

본 글에서 논의하는 클라우드 스마트 홈 시스템용 컨트롤러는 싱글보드 마이크로컴퓨터를 기반으로 개발되었다. 라즈베리 파이 3 모델 B+2018년 53월에 출시되었으며 스마트 홈 작업에 충분한 리소스와 성능을 갖추고 있습니다. 이 제품에는 64비트 ARMv8-A 아키텍처 기반 쿼드 코어 Cortex-A1.4 프로세서(1GHz 클럭), 802.11GB RAM, Wi-Fi 4.2ac, Bluetooth 2.0 및 USB XNUMX을 통해 작동하는 기가비트 이더넷 어댑터가 포함되어 있습니다. .

컨트롤러 조립은 매우 간단합니다. 마이크로컴퓨터(1)가 플라스틱 케이스(2)에 설치된 다음 소프트웨어가 포함된 microSD 형식의 8GB 메모리 카드(3)와 USB Z-Wave 네트워크 컨트롤러(4)가 플라스틱 케이스에 설치됩니다. 해당 슬롯. 스마트 홈 컨트롤러는 5V, 2.1A 전원 어댑터(5) 및 USB - 마이크로 USB 케이블(6)을 통해 전원 공급 장치에 연결됩니다. 각 컨트롤러에는 고유한 식별 번호가 있으며, 이는 처음 시작할 때 구성 파일에 기록되며 클라우드 스마트 홈 서비스와 상호 작용하는 데 필요합니다.

스마트 홈 컨트롤러 소프트웨어는 이 기사의 저자가 운영 체제를 기반으로 개발했습니다. 리눅스 라즈비안 스트레치. 이는 다음과 같은 주요 하위 시스템으로 구성됩니다.

• 스마트 홈 장비 및 클라우드와의 상호 작용을 위한 서버 프로세스;
• 컨트롤러의 구성 및 작동 매개변수를 설정하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스;
• 컨트롤러 구성을 저장하기 위한 데이터베이스입니다.

데이터베이스 스마트 홈 컨트롤러는 임베디드 DBMS를 기반으로 구현됩니다. SQLite는 시스템 소프트웨어가 포함된 SD 카드의 파일입니다. 연결된 장비 및 현재 상태에 대한 정보, 논리적 생산 규칙 블록, 인덱싱이 필요한 정보(예: 로컬 비디오 아카이브의 파일 이름) 등 컨트롤러 구성을 위한 저장소 역할을 합니다. 컨트롤러를 재부팅하면 이 정보가 저장되므로 정전 시 컨트롤러를 복원할 수 있습니다.

그래픽 인터페이스 마이크로프레임워크를 사용하여 PHP 7로 개발된 스마트 홈 컨트롤러 날씬한. 웹 서버는 애플리케이션 실행을 담당합니다. lighttpd, 우수한 성능과 낮은 리소스 요구 사항으로 인해 임베디드 장치에 자주 사용됩니다.

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그래픽 인터페이스의 주요 기능은 스마트 홈 장비(IP 감시 카메라 및 센서)를 컨트롤러에 연결하는 것입니다. 웹 애플리케이션은 SQLite 데이터베이스에서 컨트롤러와 연결된 장치의 구성과 현재 상태를 읽습니다. 컨트롤러 구성을 변경하기 위해 서버 프로세스의 RESTful API 인터페이스를 통해 JSON 형식의 제어 명령을 보냅니다.

서버 프로세스

서버 프로세스 - 스마트 홈의 기초를 형성하는 정보 프로세스 자동화에 대한 모든 주요 작업을 수행하는 핵심 구성 요소: 감각 데이터 수신 및 처리, 내장된 로직에 따라 제어 조치 실행. 서버 프로세스의 목적은 스마트 홈 장비와 상호 작용하고, 생산 논리 규칙을 실행하고, 그래픽 인터페이스와 클라우드로부터 명령을 수신 및 처리하는 것입니다. 고려 중인 스마트 홈 컨트롤러의 서버 프로세스는 C++로 개발된 멀티스레드 애플리케이션으로 구현되어 별도의 서비스로 출시된다. 시스템 운영 체제 리눅스 라즈비안.

서버 프로세스의 주요 블록은 다음과 같습니다.

1. 메시지 관리자;
2. IP 카메라 서버;
3. Z-Wave 장치 서버;
4. 생산 논리 규칙의 서버;
5. 컨트롤러 구성 데이터베이스 및 논리적 규칙 블록
6. 그래픽 인터페이스와의 상호 작용을 위한 RESTful API 서버
7. 클라우드와 상호작용하기 위한 MQTT 클라이언트입니다.

서버 프로세스 블록은 별도의 스레드로 구현되며, 그 사이의 정보는 JSON 형식(또는 프로세스 메모리에서 이 형식을 나타내는 데이터 구조)의 메시지 형식으로 전송됩니다.

서버 프로세스의 주요 구성 요소는 메시지 관리자, JSON 메시지를 모든 서버 프로세스 블록으로 라우팅합니다. JSON 메시지 정보 필드의 유형과 허용할 수 있는 값은 다음 표에 나열되어 있습니다.

기기 종류
프로토콜
메시지 유형
장치상태
명령

카메라
온비프
센서데이터
on
스트리밍(켜기/끄기)

감지기
즈웨이브
명령
오프
녹음(켜기/끄기)

이펙터
MQTT
비즈니스논리규칙
스트리밍(켜기/끄기)
장치(추가/제거)

비즈니스로직
구성데이터
녹음(켜기/끄기)

블루투스
장치상태
오류

와이파이

rf

예를 들어 카메라 동작 감지기의 메시지는 다음과 같습니다.

{
	"vendor": "*****",
	"version": "3.0.0",
	"timestampMs": "1566293475475",
	"clientType": "gateway",
	"deviceId": "1616453d-30cd-44b7-9bf0-************",
	"deviceType": "camera",
	"protocol": "onvif",
	"messageType": "sensorData",
	"sensorType": "camera",
	"label": "motionDetector",
	"sensorData": "on"
}

생산 논리

디스패처로부터 메시지를 받거나 보내기 위해 서버 프로세스 블록은 특정 유형의 메시지를 구독합니다. 구독은 다음 유형의 생산 논리 규칙입니다. “그렇다면…그럼…”, JSON 형식으로 표시됨, 서버 프로세스 블록 내부의 메시지 핸들러에 대한 링크. 예를 들어, IP 카메라 서버가 GUI 및 클라우드로부터 명령을 수신하도록 허용하려면 다음 규칙을 추가해야 합니다.

{
	"if": {
	    "and": [{
		"equal": {
		    "deviceId": "1616453d-30cd-44b7-9bf0-************"
		}
	    },
	    {
		"equal": {
		    "messageType": "command"
		}
	    }
	    ]
	},
	"then": {
	    "result": "true"
	}
}

에 명시된 조건에 해당하는 경우 전례 (왼쪽) 규칙이 참이면 만족됩니다. 당연한 결과 (오른쪽) 규칙을 사용하며 핸들러는 JSON 메시지 본문에 액세스합니다. 선행 항목은 JSON 키-값 쌍을 비교하는 논리 연산자를 지원합니다.

1. "같음"과 같음;
2. "not_equal"과 같지 않음;
3. 덜 "적다";
4. 더 "더";
5. "less_or_equal"보다 작거나 같음;
6. "greater_or_equal"보다 크거나 같습니다.

비교 결과는 부울 대수 연산자를 사용하여 서로 연관될 수 있습니다.

1. 그리고 "그리고"
2. 또는 "또는";
3. "아니요"가 아닙니다.

따라서 연산자와 피연산자를 폴란드 표기법으로 작성하면 많은 수의 매개변수가 포함된 매우 복잡한 조건을 만들 수 있습니다.

JSON 메시지와 JSON 형식의 생산 규칙을 ​​기반으로 하는 정확히 동일한 메커니즘이 생산 논리 서버 블록에서 사용되어 스마트 홈 센서의 감각 데이터를 사용하여 지식을 표현하고 논리적 추론을 수행합니다.

모바일 애플리케이션을 사용하여 사용자는 스마트 홈이 작동해야 하는 시나리오를 만듭니다. 예를 들어: “현관문 열림 센서가 작동하면 복도에 불을 켜주세요”. 애플리케이션은 데이터베이스에서 센서(열림 센서)와 액추에이터(스마트 소켓 또는 스마트 램프)의 식별자를 읽고 JSON 형식의 논리 규칙을 생성하여 스마트 홈 컨트롤러로 전송합니다. 이 메커니즘은 시리즈의 세 번째 기사에서 더 자세히 논의할 예정이며, 여기서는 스마트 홈 관리를 위한 클라이언트 애플리케이션에 대해 이야기할 것입니다.

위에서 설명한 생산 논리 메커니즘은 라이브러리를 사용하여 구현됩니다. RapidJSON — C++의 JSON 형식용 SAX 파서. 일련의 생산 규칙을 ​​순차적으로 읽고 구문 분석하면 선행 항목 내에서 데이터 비교 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다.

void CRuleEngine::Process(PProperties pFact)
{
    m_pActions->clear();

    rapidjson::Reader   reader;
    for(TStringMap::value_type& rRule : m_Rules)
    {
        std::string sRuleId   = rRule.first;
        std::string sRuleBody = rRule.second;

        CRuleHandler            ruleHandler(pFact);
        rapidjson::StringStream ruleStream(sRuleBody.c_str());
        rapidjson::ParseResult  parseResult = reader.Parse(ruleStream, ruleHandler);
        if(!parseResult)
        {
            m_Logger.LogMessage(
                        NLogger2::ePriorityLevelError,
                        std::string("JSON parse error"),
                        "CRuleEngine::Process()",
                        std::string("RuleId: ") + sRuleId);
        }

        PProperties pAction = ruleHandler.GetAction();
        if(pAction)
        {
            pAction->Set("ruleId", sRuleId);
            m_pActions->push_back(pAction);
        }
    }
}

여기에 팩트 — JSON 메시지의 키-값 쌍을 포함하는 구조, m_규칙 — 생성 규칙의 문자열 배열입니다. 수신 메시지와 생성 규칙의 비교는 다음 기능에서 수행됩니다. reader.Parse(ruleStream, ruleHandler)어디에서 규칙 처리기 부울 및 비교 연산자의 논리를 포함하는 개체입니다. sRuleId — 스마트 홈 컨트롤러 데이터베이스 내에 규칙을 저장하고 편집할 수 있는 고유한 규칙 식별자입니다. m_p액션 — 논리적 추론 결과가 포함된 배열: 규칙 베이스의 결과를 포함하고 구독자 스레드가 이를 처리할 수 있도록 메시지 관리자로 추가로 전송되는 JSON 메시지입니다.

RapidJSON 성능은 다음 기능과 유사합니다. strlen (), 최소 시스템 리소스 요구 사항을 충족하면 임베디드 장치에서 이 라이브러리를 사용할 수 있습니다. JSON 형식의 메시지와 논리 규칙을 사용하면 스마트 홈 컨트롤러의 모든 구성 요소 간에 유연한 정보 교환 시스템을 구현할 수 있습니다.

Z-Wave 센서 및 액추에이터

스마트 홈의 가장 큰 장점은 외부 환경의 다양한 변수를 독립적으로 측정하고 상황에 따라 유용한 기능을 수행할 수 있다는 점이다. 이를 위해 센서와 액추에이터가 스마트 홈 컨트롤러에 연결됩니다. 현재 버전에서는 프로토콜을 사용하여 작동하는 무선 장치입니다. Z 웨이브 특별히 할당된 주파수로 869 MHz 러시아의 경우. 작동하려면 신호 중계기를 포함하여 적용 범위를 늘리는 메시 네트워크로 결합됩니다. 또한 장치에는 특별한 에너지 절약 모드가 있습니다. 대부분의 시간을 절전 모드에서 보내고 상태가 변경될 때만 정보를 보내 내장 배터리의 수명을 크게 연장할 수 있습니다.

이제 시장에서 상당히 다양한 Z-Wave 장치를 찾을 수 있습니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. Zipato PAN16 스마트 소켓은 전기 네트워크의 전기 소비(kWh), 전력(W), 전압(V) 및 전류(A) 매개변수를 측정할 수 있습니다. 또한 연결된 전기 제품을 제어할 수 있는 스위치가 내장되어 있습니다.
2. Neo Coolcam 누출 센서는 원격 프로브의 접점을 닫아 유출된 액체의 존재를 감지합니다.
3. Zipato PH-PSG01 연기 센서는 연기 입자가 가스 분석기 챔버에 들어갈 때 트리거됩니다.
4. Neo Coolcam 모션 센서는 인체의 적외선 방사를 분석합니다. 추가적으로 광 센서(Lx)가 있습니다.
5. 멀티센서 Philio PST02-A는 온도(°C), 조명(%), 문 열림, 실내 사람 유무를 측정합니다.
6. 센서가 연결되는 Z-Wave USB 스틱 ZME E UZB1 네트워크 컨트롤러입니다.

장치와 컨트롤러가 동일한 주파수에서 작동하는 것이 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 연결 시 서로를 볼 수 없습니다. 하나의 Z-Wave 네트워크 컨트롤러에 최대 232개의 장치를 연결할 수 있으며 이는 아파트나 시골집에 충분합니다. 실내에서 네트워크 적용 범위를 확장하려면 스마트 소켓을 신호 중계기로 사용할 수 있습니다.

이전 단락에서 설명한 스마트 홈 컨트롤러 서버 프로세스에서 Z-Wave 서버는 Z-Wave 장치와의 상호 작용을 담당합니다. 센서로부터 정보를 수신하기 위해 라이브러리를 사용합니다. 오픈즈웨이브 C++에서는 Z-Wave 네트워크 USB 컨트롤러와 상호 작용하기 위한 인터페이스를 제공하고 다양한 센서 및 액추에이터와 함께 작동합니다. 센서가 측정한 환경 매개변수의 값은 JSON 메시지 형식으로 Z-Wave 서버에 기록됩니다.

{
	"vendor": "*****",
	"version": "3.0.0",
	"timestampMs": "1566479791290",
	"clientType": "gateway",
	"deviceId": "20873eb0-dd5e-4213-a175-************",
	"deviceType": "sensor",
	"protocol": "zwave",
	"messageType": "sensorData",
	"homeId": "0xefa0cfa7",
	"nodeId": "20",
	"sensorType": "METER",
	"label": "Voltage",
	"sensorData": "229.3",
	"units": "V"
}

그런 다음 구독자 스레드가 이를 수신할 수 있도록 서버 프로세스의 메시지 관리자로 전달됩니다. 기본 구독자는 논리 규칙의 선행 항목에 있는 메시지 필드 값과 일치하는 프로덕션 논리 서버입니다. 제어 명령이 포함된 추론 결과는 메시지 관리자로 다시 전송되고 거기에서 Z-Wave 서버로 이동하여 이를 디코딩하여 Z-Wave 네트워크 USB 컨트롤러로 보냅니다. 그런 다음 환경 개체의 상태를 변경하는 액추에이터에 들어가 스마트 홈이 유용한 작업을 수행합니다.

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Z-Wave 장치 연결은 스마트 홈 컨트롤러의 그래픽 인터페이스에서 수행됩니다. 이렇게 하려면 장치 목록이 있는 페이지로 이동하여 "추가" 버튼을 클릭하세요. RESTful API 인터페이스를 통한 추가 명령은 서버 프로세스에 들어간 다음 메시지 관리자에 의해 Z-Wave 서버로 전송됩니다. 그러면 Z-Wave 네트워크 USB 컨트롤러가 장치 추가를 위한 특수 모드로 전환됩니다. 다음으로, Z-Wave 장치에서 서비스 버튼을 여러 번 빠르게 눌러야 합니다(3초 내에 1,5회 누름). USB 컨트롤러는 장치를 네트워크에 연결하고 장치에 대한 정보를 Z-Wave 서버로 보냅니다. 그러면 새 장치의 매개변수를 사용하여 SQLite 데이터베이스에 새 항목이 생성됩니다. 지정된 시간 간격이 지나면 그래픽 인터페이스가 Z-Wave 장치 목록 페이지로 돌아가서 데이터베이스에서 정보를 읽고 목록에 새 장치를 표시합니다. 각 장치는 프로덕션 추론 규칙과 클라우드에서 작업할 때 사용되는 고유한 식별자를 받습니다. 이 알고리즘의 작동은 UML 다이어그램에 표시됩니다.

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IP 카메라 연결

이 기사에서 논의된 클라우드 스마트 홈 시스템은 저자가 개발한 클라우드 영상 감시 시스템의 업그레이드로 수년 동안 시장에 출시되었으며 러시아에 많이 설치되었습니다.

클라우드 영상 감시 시스템의 경우 가장 심각한 문제 중 하나는 통합을 수행할 수 있는 장비의 선택이 제한되어 있다는 것입니다. 클라우드 연결을 담당하는 소프트웨어는 비디오 카메라 내부에 설치되어 하드웨어(프로세서 및 여유 메모리 양)에 즉시 심각한 요구 사항을 부과합니다. 이는 주로 일반 IP 카메라에 비해 클라우드 CCTV 카메라의 가격이 더 높은 이유를 설명합니다. 또한 카메라 파일 시스템과 필요한 모든 개발 도구에 대한 액세스 권한을 얻으려면 CCTV 카메라 제조업체와의 긴 협상 단계가 필요합니다.

반면, 모든 최신 IP 카메라에는 다른 장비(특히 비디오 레코더)와의 상호 작용을 위한 표준 프로토콜이 있습니다. 따라서 표준 프로토콜을 통해 연결하고 IP 카메라에서 클라우드로 비디오 스트림을 브로드캐스트하는 별도의 컨트롤러를 사용하면 클라우드 비디오 감시 시스템에 상당한 경쟁 우위를 제공합니다. 또한, 클라이언트가 이미 단순 IP 카메라 기반의 영상감시 시스템을 설치했다면 이를 확장해 본격적인 클라우드 스마트홈으로 전환하는 것도 가능해진다.

현재 모든 IP 카메라 제조업체에서 예외 없이 지원되는 IP 비디오 감시 시스템에 가장 널리 사용되는 프로토콜은 다음과 같습니다. ONVIF 프로필 S, 그 사양은 웹 서비스 설명 언어로 존재합니다. wsdl. 툴킷의 유틸리티 사용 gSOAP IP 카메라와 함께 작동하는 서비스에 대한 소스 코드를 생성할 수 있습니다.

$ wsdl2h -o onvif.h 
	https://www.onvif.org/ver10/device/wsdl/devicemgmt.wsdl 
	https://www.onvif.org/ver10/events/wsdl/event.wsdl 
	https://www.onvif.org/ver10/media/wsdl/media.wsdl 
	https://www.onvif.org/ver20/ptz/wsdl/ptz.wsdl

$ soapcpp2 -Cwvbj -c++11 -d cpp_files/onvif -i onvif.h

결과적으로 우리는 C++로 된 헤더 "*.h"와 소스 "*.cpp" 파일 세트를 얻습니다. 이 파일은 애플리케이션이나 별도의 라이브러리에 직접 배치하고 GCC 컴파일러를 사용하여 컴파일할 수 있습니다. 기능이 많기 때문에 코드가 크고 추가적인 최적화가 필요합니다. Raspberry Pi 3 모델 B+ 마이크로컴퓨터는 이 코드를 실행하기에 충분한 성능을 갖추고 있지만 코드를 다른 플랫폼으로 포팅해야 하는 경우 올바른 프로세서 아키텍처와 시스템 리소스를 선택해야 합니다.

ONVIF 표준을 지원하는 IP 카메라는 로컬 네트워크에서 작동할 때 주소가 있는 특수 멀티캐스트 그룹에 연결됩니다. 239.255.255.250. 프로토콜이 있습니다 WS 디스커버리, 로컬 네트워크에서 장치 검색을 자동화할 수 있습니다.

스마트 홈 컨트롤러의 그래픽 인터페이스는 PHP에서 IP 카메라 검색 기능을 구현하는데, 이는 XML 메시지를 통해 웹 서비스와 상호 작용할 때 매우 편리합니다. 메뉴 항목을 선택할 때 장치 > IP 카메라 > 검색 중 IP 카메라 검색 알고리즘이 실행되어 결과가 표 형식으로 표시됩니다.

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컨트롤러에 카메라를 추가하면 클라우드와 상호 작용하는 설정을 지정할 수 있습니다. 또한 이 단계에서는 나중에 클라우드 내에서 쉽게 식별할 수 있는 고유한 장치 식별자가 자동으로 할당됩니다.

다음으로, 추가된 카메라의 모든 매개변수를 포함하는 JSON 형식의 메시지가 생성되어 RESTful API 명령을 통해 스마트 홈 컨트롤러의 서버 프로세스로 전송됩니다. 여기서 카메라 매개변수는 디코딩되어 내부 SQLite 데이터베이스에 저장되고, 다음 처리 스레드를 시작하는 데에도 사용됩니다.

1. 비디오 및 오디오 스트림을 수신하기 위해 RTSP 연결을 설정합니다.
2. G.711 mu-Law, G.711 A-Law, G.723 등 형식의 오디오를 트랜스코딩합니다. AAC 형식으로;
3. H.264 형식의 비디오 스트림과 AAC 형식의 오디오를 FLV 컨테이너로 트랜스코딩하고 이를 RTMP 프로토콜을 통해 클라우드로 전송합니다.
4. ONVIF 프로토콜을 통해 IP 카메라 동작 감지기의 엔드포인트와 연결을 설정하고 이를 주기적으로 폴링하는 단계;
5. 주기적으로 썸네일 미리보기 이미지를 생성하여 MQTT 프로토콜을 통해 클라우드로 전송하는 단계;
6. 스마트 홈 컨트롤러의 SD 또는 플래시 카드에 MP4 형식의 별도 파일 형태로 비디오 및 오디오 스트림을 로컬로 녹화합니다.

카메라와의 연결을 설정하고, 서버 프로세스에서 비디오 스트림을 트랜스코딩, 처리 및 녹화하기 위해 라이브러리의 기능이 사용됩니다. 는 FFmpeg 4.1.0.

성능 테스트 실험에서는 3대의 카메라가 컨트롤러에 연결되었습니다.

1. HiWatch DS-I114W(해상도 - 720p, 압축 형식 - H.264, 비트 전송률 - 1Mb/s, 사운드 G.711 mu-Law);
2. Microdigital MDC-M6290FTD-1(해상도 - 1080p, 압축 형식 - H.264, 비트 전송률 - 1Mb/s, 소리 없음);
3. Dahua DH-IPC-HDW4231EMP-AS-0360B(해상도 - 1080p, 압축 형식 - H.264, 비트 전송률 - 1.5Mb/s, AAC 오디오).

세 가지 스트림이 모두 동시에 클라우드로 출력되었고 오디오 트랜스코딩은 한 대의 카메라에서만 수행되었으며 로컬 아카이브 녹화는 비활성화되었습니다. CPU 로드는 약 5%, RAM 사용량은 32MB(프로세스당), 56MB(OS 포함 총계)였습니다.

따라서 약 20~30대의 카메라를 스마트 홈 컨트롤러(해상도 및 비트 전송률에 따라 다름)에 연결할 수 있으며 이는 XNUMX층짜리 별장이나 작은 창고의 영상 감시 시스템에 충분합니다. 더 높은 성능이 필요한 작업의 경우 멀티 코어 Intel 프로세서 및 Linux Debian Sarge OS가 탑재된 넷탑을 사용할 수 있습니다. 컨트롤러는 현재 시범 운영 중이며, 성능 데이터는 업데이트될 예정이다.

클라우드와의 상호작용

클라우드 기반 스마트 홈은 사용자 데이터(비디오 및 센서 측정값)를 클라우드에 저장합니다. 클라우드 스토리지의 아키텍처는 우리 시리즈의 다음 기사에서 더 자세히 논의될 것입니다. 이제 스마트 홈 컨트롤러에서 클라우드로 정보 메시지를 전송하는 인터페이스에 대해 이야기해 보겠습니다.

연결된 장치의 상태와 센서 측정값은 프로토콜을 통해 전송됩니다. MQTT, 단순성과 에너지 효율성으로 인해 사물 인터넷 프로젝트에 자주 사용됩니다. MQTT는 클라이언트가 브로커 내의 특정 주제를 구독하고 메시지를 게시하는 클라이언트-서버 모델을 사용합니다. 브로커는 QoS(서비스 품질) 수준에 의해 결정된 규칙에 따라 모든 가입자에게 메시지를 보냅니다.

• QoS 0 - 최대 XNUMX회(배달 보장 없음)
• QoS 1 - 최소 한 번(배송 확인 포함)
• QoS 2 - 정확히 한 번(추가 배송 확인 포함)

우리의 경우에는 이클립스 모기. 주제 이름은 스마트 홈 컨트롤러의 고유 식별자입니다. 서버 프로세스 내부의 MQTT 클라이언트는 이 주제를 구독하고 메시지 관리자에서 오는 JSON 메시지를 이 주제로 변환합니다. 반대로, MQTT 브로커의 메시지는 메시지 관리자로 전달된 후 서버 프로세스 내부의 구독자에게 다중화됩니다.

스마트 홈 컨트롤러의 상태에 대한 메시지를 전송하기 위해 저장된 메시지 메커니즘이 사용됩니다. 보관된 메시지 MQTT 프로토콜. 이를 통해 정전 시 재연결 타이밍을 정확하게 모니터링할 수 있습니다.

MQTT 클라이언트는 라이브러리 구현을 기반으로 개발되었습니다. 이클립스 파호 C++ 언어로.

H.264 + AAC 미디어 스트림은 RTMP 프로토콜을 통해 클라우드로 전송되며, 여기서 미디어 서버 클러스터가 이를 처리하고 저장합니다. 클러스터의 로드를 최적으로 분산하고 로드가 가장 적은 미디어 서버를 선택하기 위해 스마트 홈 컨트롤러는 클라우드 로드 밸런서에 사전 요청을 한 후 미디어 스트림을 보냅니다.

결론

이 기사에서는 Z-Wave 프로토콜을 통해 정보를 수신하고, 정보를 처리하고, 장비를 제어하고, ONVIF 프로토콜을 통해 IP 카메라와 상호 작용하고, 데이터 및 데이터를 교환할 수 있는 Raspberry Pi 3 B+ 마이크로컴퓨터를 기반으로 한 스마트 홈 컨트롤러의 특정 구현을 조사했습니다. MQTT 및 RTMP 프로토콜을 통해 클라우드 서비스에 대한 명령을 수행합니다. JSON 형식으로 제시된 논리적 규칙과 사실의 비교를 기반으로 생산 논리 엔진이 개발되었습니다.

스마트 홈 컨트롤러는 현재 모스크바와 모스크바 지역의 여러 현장에서 시범 운영되고 있습니다.

컨트롤러의 다음 버전에서는 다른 유형의 장치(RF, Bluetooth, WiFi, 유선)를 연결할 계획입니다. 사용자의 편의를 위해 센서 및 IP 카메라 연결 절차를 모바일 애플리케이션으로 이전합니다. 서버 프로세스 코드를 최적화하고 소프트웨어를 운영 체제로 포팅하는 아이디어도 있습니다. OpenWrt. 이를 통해 별도의 컨트롤러에 저장하고 스마트 홈 기능을 일반 가정용 라우터로 전송할 수 있습니다.

출처 : habr.com