TCC
Sistema de monitoramento residencial
Registro en:
COUTINHO, Matheus Paz. Sistema de monitoramento residencial. 2016. 58 f. Monografia (Graduação) - Faculdade de Tecnologia e Ciências Sociais Aplicadas, Centro Universitário de Brasília, Brasília, 2016
Autor
Coutinho, Matheus Paz
Institución
Resumen
Este trabalho propõe um sistema de monitoramento residencial que busca diminuir o tempo entre o acontecimento de uma invasão e o conhecimento do usuário. Para o desenvolvimento do projeto, foram utilizados um Raspberry PI, uma Raspicam e um sensor de presença PIR. Os componentes foram configurados e testados de modo que, ao ser percebida movimentação no ambiente monitorado, o sistema seja capaz de notificar o usuário com o envio de e-mail com imagem em anexo mostrando o local onde o movimento foi percebido pelo sensor PIR. Além disso, o sistema também disponibiliza uma página WEB com o streaming de vídeo, com o intuito de possibilitar o cliente a monitorar sua residência. Após o desenvolvimento do projeto, foi possível constatar, através da realização de testes, que os resultados foram satisfatórios apresentando uma redução significativa no tempo de ciência do cliente a respeito de uma invasão residencial e apenas 11.53% de erro nos testes de funcionalidade. This paper proposes a home monitoring system that seeks to reduce the time between
the event of an invasion and the user's knowledge. For the development of the project, it was
used a Raspberry PI, a Raspicam and a PIR sensor. The components are configured and tested
so that if it is perceived movement by the monitored environment, the system is able to notify
the user by sending e- mail with attached image showing where the movement took place. In
addition, the system also offers a web page with the streaming video, in order to enable the
customer to monitor his residence. After the development of the project, it was established
through testing that the results were satisfactory, showing a significant reduction in customer
science of time of a home invasion and only 11.53 % error in functionality testing.