news 2026/3/1 4:06:05

Python全栈项目--智能家居安全监控系统

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张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
Python全栈项目--智能家居安全监控系统

项目简介

在物联网时代，智能家居安全监控系统已成为现代家庭不可或缺的一部分。本文将详细介绍如何使用Python构建一个功能完善的全栈智能家居安全监控系统，该系统集成了视频监控、入侵检测、智能报警等多种功能，为家庭安全提供全方位保护。

技术栈选型

后端技术

  • Web框架: Flask/Django - 提供RESTful API接口
  • 数据库: PostgreSQL - 存储用户信息、设备数据、报警记录
  • 缓存: Redis - 缓存实时数据，提高响应速度
  • 异步任务: Celery - 处理视频分析、报警推送等耗时任务
  • 消息队列: RabbitMQ - 任务调度和设备通信

前端技术

  • 框架: Vue.js 3 - 构建响应式用户界面
  • UI组件库: Element Plus - 快速搭建美观界面
  • 实时通信: WebSocket - 实现实时视频流和报警推送
  • 图表可视化: ECharts - 展示安全数据统计

AI与计算机视觉

  • OpenCV: 视频流处理和图像分析
  • TensorFlow/PyTorch: 人脸识别、物体检测
  • YOLO: 实时目标检测算法
  • dlib: 人脸特征提取

硬件接入

  • 树莓派: 边缘计算设备，运行监控程序
  • 摄像头: USB摄像头或IP摄像头
  • 传感器: 门窗传感器、红外传感器、烟雾报警器

系统架构设计

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 前端展示层 │ │ (Vue.js + WebSocket + 视频播放器) │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ API网关层 │ │ (Nginx + Flask/Django RESTful API) │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌──────────────┬──────────────┬──────────────┬───────────┐ │ 用户管理 │ 设备管理 │ 视频分析 │ 报警模块 │ │ 服务 │ 服务 │ 服务 │ 服务 │ └──────────────┴──────────────┴──────────────┴───────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 数据存储层 │ │ PostgreSQL + Redis + 文件存储(视频/图片) │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 硬件设备层 │ │ 树莓派 + 摄像头 + 各类传感器 │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘

核心功能模块

1. 用户认证与权限管理

# 使用JWT实现用户认证 from flask_jwt_extended import JWTManager, create_access_token, jwt_required from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False) password_hash = db.Column(db.String(255), nullable=False) role = db.Column(db.String(20), default='user') # admin, user, guest def set_password(self, password): self.password_hash = generate_password_hash(password) def check_password(self, password): return check_password_hash(self.password_hash, password) @app.route('/api/login', methods=['POST']) def login(): data = request.get_json() user = User.query.filter_by(username=data['username']).first() if user and user.check_password(data['password']): access_token = create_access_token(identity=user.id) return jsonify(access_token=access_token), 200 return jsonify({"msg": "用户名或密码错误"}), 401

2. 实时视频监控

import cv2 from flask import Response import threading class VideoCamera: def __init__(self, camera_id=0): self.video = cv2.VideoCapture(camera_id) self.lock = threading.Lock() def __del__(self): self.video.release() def get_frame(self): with self.lock: success, image = self.video.read() if not success: return None # 编码为JPEG格式 ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', image) return jpeg.tobytes() def gen_frames(camera_id): camera = VideoCamera(camera_id) while True: frame = camera.get_frame() if frame: yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n') @app.route('/api/video_feed/<int:camera_id>') @jwt_required() def video_feed(camera_id): return Response(gen_frames(camera_id), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

3. 人脸识别与访客管理

import face_recognition import numpy as np from datetime import datetime class FaceRecognitionSystem: def __init__(self): self.known_faces = [] self.known_names = [] self.load_known_faces() def load_known_faces(self): """从数据库加载已知人脸""" users = FaceData.query.all() for user in users: face_encoding = np.frombuffer(user.encoding, dtype=np.float64) self.known_faces.append(face_encoding) self.known_names.append(user.name) def recognize_face(self, frame): """识别图像中的人脸""" # 检测人脸位置 face_locations = face_recognition.face_locations(frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations) results = [] for face_encoding, face_location in zip(face_encodings, face_locations): # 与已知人脸比对 matches = face_recognition.compare_faces( self.known_faces, face_encoding, tolerance=0.6 ) name = "陌生人" if True in matches: match_index = matches.index(True) name = self.known_names[match_index] results.append({ 'name': name, 'location': face_location, 'timestamp': datetime.now() }) # 陌生人则触发报警 if name == "陌生人": self.trigger_alert(frame, face_location) return results def trigger_alert(self, frame, face_location): """触发陌生人警报""" top, right, bottom, left = face_location face_image = frame[top:bottom, left:right] # 保存陌生人照片 timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') filename = f'stranger_{timestamp}.jpg' cv2.imwrite(f'static/alerts/{filename}', face_image) # 创建报警记录 alert = Alert( type='stranger_detected', image_path=filename, timestamp=datetime.now() ) db.session.add(alert) db.session.commit() # 推送实时通知 socketio.emit('alert', { 'type': 'stranger', 'message': '检测到陌生人', 'image': filename })

4. 智能入侵检测

from ultralytics import YOLO import torch class IntrusionDetector: def __init__(self): # 加载YOLO模型 self.model = YOLO('yolov8n.pt') self.alert_classes = ['person'] # 需要报警的类别 def detect_intrusion(self, frame, safe_zone_hours=(22, 6)): """检测入侵行为""" current_hour = datetime.now().hour # 在安全时间段内进行检测 if safe_zone_hours[0] <= current_hour or current_hour < safe_zone_hours[1]: results = self.model(frame) for result in results: boxes = result.boxes for box in boxes: class_id = int(box.cls[0]) class_name = self.model.names[class_id] confidence = float(box.conf[0]) if class_name in self.alert_classes and confidence > 0.5: self.create_intrusion_alert(frame, box, class_name, confidence) return True return False def create_intrusion_alert(self, frame, box, class_name, confidence): """创建入侵警报""" x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0]) # 在图像上标注 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(frame, f'{class_name}: {confidence:.2f}', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) # 保存报警图片 timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') filename = f'intrusion_{timestamp}.jpg' cv2.imwrite(f'static/alerts/{filename}', frame) # 发送报警 self.send_alert_notification(filename, class_name, confidence)

5. 多传感器联动

import RPi.GPIO as GPIO from celery import Celery # 传感器配置 DOOR_SENSOR_PIN = 17 WINDOW_SENSOR_PIN = 18 PIR_SENSOR_PIN = 27 SMOKE_SENSOR_PIN = 22 class SensorManager: def __init__(self): GPIO.setmode(GPIO.BCM) self.setup_sensors() def setup_sensors(self): """初始化传感器GPIO""" GPIO.setup(DOOR_SENSOR_PIN, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP) GPIO.setup(WINDOW_SENSOR_PIN, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP) GPIO.setup(PIR_SENSOR_PIN, GPIO.IN) GPIO.setup(SMOKE_SENSOR_PIN, GPIO.IN) # 添加事件检测 GPIO.add_event_detect(DOOR_SENSOR_PIN, GPIO.BOTH, callback=self.door_callback, bouncetime=300) GPIO.add_event_detect(PIR_SENSOR_PIN, GPIO.RISING, callback=self.motion_callback, bouncetime=2000) def door_callback(self, channel): """门窗传感器回调""" state = "打开" if GPIO.input(channel) == GPIO.HIGH else "关闭" sensor_type = "门" if channel == DOOR_SENSOR_PIN else "窗" # 记录事件 event = SensorEvent( sensor_type=sensor_type, state=state, timestamp=datetime.now() ) db.session.add(event) db.session.commit() # 如果系统处于布防状态，触发报警 if state == "打开" and self.is_armed(): self.trigger_sensor_alert(sensor_type, state) def motion_callback(self, channel): """红外传感器回调""" if self.is_armed(): self.trigger_sensor_alert("红外传感器", "检测到移动") def is_armed(self): """检查系统是否处于布防状态""" system_status = SystemStatus.query.first() return system_status and system_status.armed def trigger_sensor_alert(self, sensor_type, state): """触发传感器报警""" alert = Alert( type='sensor_alert', message=f'{sensor_type}{state}', timestamp=datetime.now() ) db.session.add(alert) db.session.commit() # WebSocket推送 socketio.emit('sensor_alert', { 'sensor': sensor_type, 'state': state, 'time': datetime.now().isoformat() })

6. 报警通知系统

from twilio.rest import Client import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText from email.mime.image import MIMEImage class AlertNotificationSystem: def __init__(self): self.twilio_client = Client(TWILIO_ACCOUNT_SID, TWILIO_AUTH_TOKEN) self.smtp_config = { 'server': 'smtp.gmail.com', 'port': 587, 'username': EMAIL_USERNAME, 'password': EMAIL_PASSWORD } def send_sms_alert(self, phone_number, message): """发送短信报警""" try: message = self.twilio_client.messages.create( body=message, from_=TWILIO_PHONE_NUMBER, to=phone_number ) return True except Exception as e: print(f"短信发送失败: {e}") return False def send_email_alert(self, to_email, subject, body, image_path=None): """发送邮件报警""" msg = MIMEMultipart() msg['From'] = self.smtp_config['username'] msg['To'] = to_email msg['Subject'] = subject # 添加文字内容 msg.attach(MIMEText(body, 'html')) # 添加报警图片 if image_path: with open(image_path, 'rb') as f: img = MIMEImage(f.read()) img.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename=os.path.basename(image_path)) msg.attach(img) try: server = smtplib.SMTP(self.smtp_config['server'], self.smtp_config['port']) server.starttls() server.login(self.smtp_config['username'], self.smtp_config['password']) server.send_message(msg) server.quit() return True except Exception as e: print(f"邮件发送失败: {e}") return False def send_push_notification(self, user_id, title, message, data=None): """发送APP推送通知""" # 使用Firebase Cloud Messaging或其他推送服务 notification_data = { 'title': title, 'body': message, 'data': data or {} } # 通过WebSocket实时推送 socketio.emit('push_notification', notification_data, room=f'user_{user_id}')

7. 数据分析与可视化

from datetime import datetime, timedelta from sqlalchemy import func class SecurityAnalytics: @staticmethod def get_alert_statistics(days=30): """获取报警统计数据""" start_date = datetime.now() - timedelta(days=days) # 按类型统计报警数量 alert_counts = db.session.query( Alert.type, func.count(Alert.id) ).filter( Alert.timestamp >= start_date ).group_by(Alert.type).all() # 按日期统计 daily_alerts = db.session.query( func.date(Alert.timestamp), func.count(Alert.id) ).filter( Alert.timestamp >= start_date ).group_by(func.date(Alert.timestamp)).all() # 按小时统计（找出高发时段） hourly_distribution = db.session.query( func.extract('hour', Alert.timestamp), func.count(Alert.id) ).filter( Alert.timestamp >= start_date ).group_by(func.extract('hour', Alert.timestamp)).all() return { 'by_type': dict(alert_counts), 'by_day': dict(daily_alerts), 'by_hour': dict(hourly_distribution) } @staticmethod def get_visitor_statistics(days=30): """获取访客统计""" start_date = datetime.now() - timedelta(days=days) visitors = db.session.query( FaceLog.name, func.count(FaceLog.id) ).filter( FaceLog.timestamp >= start_date ).group_by(FaceLog.name).all() return dict(visitors) @app.route('/api/analytics/dashboard') @jwt_required() def get_dashboard_data(): """获取仪表盘数据""" analytics = SecurityAnalytics() return jsonify({ 'alerts': analytics.get_alert_statistics(30), 'visitors': analytics.get_visitor_statistics(30), 'system_status': { 'cameras_online': Camera.query.filter_by(status='online').count(), 'sensors_active': Sensor.query.filter_by(active=True).count(), 'total_alerts_today': Alert.query.filter( func.date(Alert.timestamp) == datetime.now().date() ).count() } })

前端实现

Vue.js 主界面

// Dashboard.vue <template> <div class="dashboard"> <el-row :gutter="20"> <!-- 系统状态卡片 --> <el-col :span="6" v-for="stat in systemStats" :key="stat.title"> <el-card class="stat-card"> <div class="stat-content"> <i :class="stat.icon"></i> <div class="stat-info"> <h3>{{ stat.value }}</h3> <p>{{ stat.title }}</p> </div> </div> </el-card> </el-col> </el-row> <!-- 实时视频监控 --> <el-row :gutter="20" class="video-section"> <el-col :span="12" v-for="camera in cameras" :key="camera.id"> <el-card> <template #header> <div class="card-header"> <span>{{ camera.name }}</span> <el-tag :type="camera.status === 'online' ? 'success' : 'danger'"> {{ camera.status }} </el-tag> </div> </template> <img :src="`/api/video_feed/${camera.id}`" class="video-stream"> </el-card> </el-col> </el-row> <!-- 报警记录 --> <el-card class="alerts-section"> <template #header> <span>最近报警</span> </template> <el-table :data="recentAlerts" style="width: 100%"> <el-table-column prop="type" label="类型" width="150"> <template #default="scope"> <el-tag :type="getAlertTypeColor(scope.row.type)"> {{ scope.row.type }} </el-tag> </template> </el-table-column> <el-table-column prop="message" label="信息"></el-table-column> <el-table-column prop="timestamp" label="时间" width="180"></el-table-column> <el-table-column label="操作" width="120"> <template #default="scope"> <el-button size="small" @click="viewAlertDetails(scope.row)"> 查看 </el-button> </template> </el-table-column> </el-table> </el-card> <!-- 数据统计图表 --> <el-row :gutter="20"> <el-col :span="12"> <el-card> <template #header>报警趋势</template> <div ref="alertChart" style="height: 300px"></div> </el-card> </el-col> <el-col :span="12"> <el-card> <template #header>访客统计</template> <div ref="visitorChart" style="height: 300px"></div> </el-card> </el-col> </el-row> </div> </template> <script setup> import { ref, onMounted, onUnmounted } from 'vue' import { io } from 'socket.io-client' import * as echarts from 'echarts' import axios from 'axios' const systemStats = ref([ { title: '在线摄像头', value: 0, icon: 'el-icon-video-camera' }, { title: '活动传感器', value: 0, icon: 'el-icon-monitor' }, { title: '今日报警', value: 0, icon: 'el-icon-warning' }, { title: '已识别访客', value: 0, icon: 'el-icon-user' } ]) const cameras = ref([]) const recentAlerts = ref([]) let socket = null onMounted(async () => { // 初始化WebSocket连接 socket = io('http://localhost:5000', { auth: { token: localStorage.getItem('token') } }) // 监听实时报警 socket.on('alert', (data) => { recentAlerts.value.unshift(data) ElNotification({ title: '安全警报', message: data.message, type: 'warning', duration: 0 }) }) // 加载数据 await loadDashboardData() initCharts() }) const loadDashboardData = async () => { try { const response = await axios.get('/api/analytics/dashboard') const data = response.data systemStats.value[0].value = data.system_status.cameras_online systemStats.value[1].value = data.system_status.sensors_active systemStats.value[2].value = data.system_status.total_alerts_today // 加载摄像头列表和报警记录 const camerasResp = await axios.get('/api/cameras') cameras.value = camerasResp.data const alertsResp = await axios.get('/api/alerts/recent') recentAlerts.value = alertsResp.data } catch (error) { console.error('加载数据失败:', error) } } const initCharts = () => { // 初始化报警趋势图 const alertChart = echarts.init(this.$refs.alertChart) alertChart.setOption({ xAxis: { type: 'category', data: [] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ type: 'line', data: [] }] }) // 初始化访客统计图 const visitorChart = echarts.init(this.$refs.visitorChart) visitorChart.setOption({ series: [{ type: 'pie', data: [] }] }) } onUnmounted(() => { if (socket) { socket.disconnect() } }) </script>

部署方案

Docker容器化部署

# Dockerfile FROM python:3.11-slim # 安装系统依赖 RUN apt-get update && apt-get install -y \ libgl1-mesa-glx \ libglib2.0-0 \ libsm6 \ libxext6 \ libxrender-dev \ libgomp1 \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app # 安装Python依赖 COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 复制应用代码 COPY . . # 暴露端口 EXPOSE 5000 # 启动应用 CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:5000", "--worker-class", "eventlet", "app:app"]
# docker-compose.yml version: '3.8' services: web: build: . ports: - "5000:5000" environment: - DATABASE_URL=postgresql://user:password@db:5432/smart_home - REDIS_URL=redis://redis:6379/0 depends_on: - db - redis volumes: - ./static:/app/static db: image: postgres:15 environment: POSTGRES_USER: user POSTGRES_PASSWORD: password POSTGRES_DB: smart_home volumes: - postgres_data:/var/lib/postgresql/data redis: image: redis:7-alpine ports: - "6379:6379" celery: build: . command: celery -A celery_app worker --loglevel=info depends_on: - redis - db nginx: image: nginx:alpine ports: - "80:80" - "443:443" volumes: - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf - ./static:/usr/share/nginx/html/static depends_on: - web volumes: postgres_data:

系统优化与最佳实践

1. 性能优化

  • 使用Redis缓存频繁访问的数据
  • 视频流使用H.264编码压缩
  • 异步处理AI分析任务，避免阻塞主线程
  • 数据库连接池优化

2. 安全加固

  • 使用HTTPS加密传输
  • JWT Token定期刷新机制
  • API接口限流防止滥用
  • 视频流访问权限验证
  • 敏感数据加密存储

3. 可扩展性

  • 微服务架构设计，各模块独立部署
  • 支持多摄像头横向扩展
  • 插件化传感器接入
  • 消息队列解耦系统组件

总结与展望

本项目实现了一个功能完整的Python全栈智能家居安全监控系统，涵盖了从硬件接入、后端服务、前端展示到智能分析的完整技术栈。系统具有以下特点:

核心优势:

  • 全栈Python开发，技术栈统一
  • AI驱动的智能分析能力
  • 实时响应和多渠道报警
  • 模块化设计，易于扩展
  • 完整的数据分析和可视化

未来改进方向:

  1. 集成更多AI模型，如行为分析、异常检测
  2. 支持边缘计算，降低云端压力
  3. 增加语音控制功能
  4. 开发移动端APP
  5. 接入更多智能家居设备
  6. 添加AI训练数据自动标注功能

通过本项目的学习和实践，你将掌握Python全栈开发、计算机视觉、物联网设备接入、实时通信等多项关键技术，为开发更复杂的智能系统打下坚实基础。

项目代码：

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