Detektor mjesečarenja je projekt napravljen s željom da poveća sigurnost osoba koje mjesečare ili su dementne tijekom sna.

Osobe koje mjesečare ili dementne osobe te njihovi skrbnici.

1. Spriječiti osobu koja mjesečari ili dementnu osobu da se dovede u po život opasne situacije.
   • Detektirati početak mjesečarenja ili pad dementne osobe.
     • Snimanje kamerom mjesečara dok spava i detekcija pokreta na videu snimljenom s kamerom.
   • Detektirati izlazak ili pokušaj izlaska iz prostorije.
     • Ultrazvučni senzori na vratima koji se aktiviraju kada mjesečar izlazi iz prostorije.
2. Osigurati miran san bližnjima osobe koja mjesečari i buđenje tek u trenutku potrebe.
   • Obavještavanje skrbnika pomoću jedinice za alarmiranje tek u trenutku kad se detektira pad (dementna osoba) ili izlazak (mjesečar).

Sustav za detekciju mjesečarenja sastoji se od tri podsustava koji međusobno komuniciraju:

1. Podsustav za detekciju ustajanja iz kreveta
   • Raspberry Pi 3 model B
   • Web kamera
   • Processing
   • Mosquitto poslužitelj
2. Podsustav za detekciju izlaska osobe iz sobe ili pada s kreveta
   • Arduino Due
   • ESP8266 WiFi modul
   • Ultrazvučni senzor
3. Podsustav za alarmiranje skrbnika
   • Arduino Mega 2560
   • ESP8266 WiFi modul
   • Zvučnik

Sustav ne radi stalno te ga je po potrebi nužno priključiti na napajanje. Doseg sustava je određen dosegom WiFi signala lokalne mreže na koju je spojena centralna jedinica s kamerom i senzorima te jedinica za alarmiranje. Sustav ne predviđa dozvoljena kretanja promatrane osobe tijekom noći poput odlaska na WC.

Moja uloga na projektu bila je, zajedno s kolegicom Matić, ostvariti algoritam koji bi pravilno i dovoljno brzo ocijenio ustajanje ili pad osobe s kreveta. Konačni algoritam koji detektira pokret može se podijeliti u dva dijela od kojih svaki dio predstavlja jednu razinu sigurnosti pri donošenju odluke o tome je li dogodio pokret ili ne. Potreba za više nezavisnih pokazatelja pokreta je posljedica zahtjeva da sustav detektira trenutak kada osoba koja mjesečari više nije na prostoru svojeg kreveta, nego je ona ustala ili pala s njega.

Prvu razinu detekcije pokreta koja izračunava razliku između susjednih sličica videa, tj ocjenjuje je li “količina pokreta” dovoljna da bi se slika počela ocjenjivati je implementirala kolegica Andrea.

Druga razina detekcije je bio moj zadatak. Drugi dio detekcije pokreta izračunava površinu plohe koja se pomaknula između dva kadra u struji videa. Površina se određuje tako da se gleda predodređena okolina promatranog piksela te ako se nešto promijenilo u odnosu na prethodnu sliku, tada se dogodio pomak. Iterativno, piksel po piksel, moguće je odrediti ukupnu površinu koja se pomaknula. Izračunata površina se tada uspoređuje s iznosom površine koji se eksperimentalno odredio. Eksperimentalno određena površina ugrubo odgovara veličini ljudskog torza snimanog s metar udaljenosti.

Za kraj bih naglasila da je krajnji algoritam isprobavan, testiran i nadograđivan (na tome smo radili Nikola Vrebčević, Andrea Matić i ja) kako bi se osigurala indiferencija na razinu svjetlosti i udaljenosti od promatrane osobe. Sama udaljenost i dalje zna stvarati probleme i lažne detekcije, te bi bilo idealno ostvariti sučelje kojim bi korisnik mogao kalibrirati početne uvjete algoritma (dvije vrste thresholda koji se sad ručno mjenjaju u kodu) pri instalaciji sustava u svojoj sobi.

Detektor za mjesečarenje sastoji se od tri podsustava, Raspberrija Pi 3 model B na koji je spojena web kamera, Arduina s WiFi modulom i ultrazvučnim senzorom, te još jednog Arduina s WiFi modulom i alarmom. Te tri jedinice predstavljaju detektor ustajanja, detektor izlaska iz prostorije (u alternativnoj upotrebi za dementne osobe to je detektor pada) i jedinicu za alarmiranje i međusobno komuniciraju WiFi vezom, dok se veza unutar jedinica (WiFi moduli i Arduino) ostvaruje serijski.

Detektor za mjesečarenje osmišljen je kao samostalna jedinica i nije ovisan ni o kakvim vanjskim sustavima.