Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   9 , No .   3 ,  J un e   201 9 , pp.  1814 ~ 18 21   IS S N:  20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v 9 i 3 . pp 1814 - 18 21           1814       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Develop ment of  a portab le comm un ity v id eo surv eillance s ystem       S.  F ak h ar  A .   G ,  A.   Fa uz an   K ,  M.   Saad  H, R. A ff e ndi H ,  K.   H. Fe n   Facul t y   of  El e ct r ic a l  &   E le c tronic  Eng ine e ring  T ec hnolog y ,   Univ ersit i   Te kn ika l   Malay s ia Mel ak a  (UTe M) ,   Ma lay sia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   A ug  11 , 201 8   Re vised N ov 20, 2 01 8   Accepte d Dec  11, 201 8       In  2016,   a  c rime  ra te   h as   be en   evi d ent l y   inc r e asing  par ti cu la rl y   in  Kual a   Lumpur  areas,  i ncl uding   rep orts   on  house  br ea k - ins,  c ar  the fts ,   m otorcy cle   the fts  and  robbe r y .   One  w a y   of  det err ing  such  c ase s  is  b y   insta l li ng  CCT V   m onit oring  s y st em  in  pre m ises   such  as  hous es  or  shops ,   bu t   t his  usua l l y   req uire s  expe nsi ve  equi pm en t  a nd  insta l la t ion  f ee s.  In   thi s  pa p er  a  cheape r   al t ern ative  of   a   porta bl e  comm unity   vid eo  surve il la n ce  s y st em  running  on   Raspber r y   Pi  3   u ti lizing   OpenCV  is  pre sen te d .   Th e  s y st em  will  de t ec t   m oti on  base d  on  image   su btra ction  a lg orit hm   and  imm edi a te l y   inform  users  when  int rude rs  are  detec t ed  b y   s endi ng   a  li ve   vid eo  f eed  to  a  Te l egr am  group  chat ,   as  well   as  sound  the   buzz er  al a rm   on  the   Rasp ber r y   Pi .   Additionally ,   a n y   Te l egr am  group   m embers  ca n   r eque st  images  a nd  rec or d ed  vid eos  from  the   s y stem  at   an y   t ime  b y   send ing   a  get   r eque st  i n  Te l egr am  which  will   b e   handl ed   b y   T ele gra m   Bot.  Thi s  s y stem  uses  th e  Pi  NoIR  ca m er a   m odule   as   the   image  ac qu isit ion  device   equipped  with  a  36  LE D i nfra red   il lu m ina tor  for   night   vision  c a pab il i t y .   In  add it ion  to  th e  P y t hon  la nguage,  OpenCV,  a  computer   vision   sim ula ti on  fro m   Inte l  is  al so   used  for  image  proc essing  ta sks .   Th e  p erf o rm anc e  ana l y sis   of  th e  completed  s y st em  is  al so  pre sent ed   computat ion al   complexi t y   wh il e  offe ring  i m prove d  fle xi bil ity .   The  per form anc e  t ime  is  al so  pre sent ed,   where   the   w hole   proc ess  is  run  with  a   noti c ea bl e  3   sec onds de lay   in   getting  th e  f inal  out put .   Ke yw or d s :   Im age p r ocessi ng   Op e nCV   Ra sp be rr y  pi   Tel egr am  b ot   Vide o  s urveil la nce   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f  Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Sh am su l Fak ha r  A bd  Gan i ,    Faculty  of  Ele c tric al  &  Ele ct r on ic   En gin ee ri ng Tec hnology ,   Un i ver sit i Te knikal M al ay sia  Mel aka (UTe M),   Hang T ua h  Jay a, 76 100 D ur ia n  T unggal , Me la ka,   Ma la ysi a.   Em a il : sha m su lfak har@utem .ed u.m y       1.   INTROD U CTION   Roya l  Ma la ysia  Po li ce  (PD RM )  sug geste d  that  i ns ta ll at ion   of  surv ei ll ance  syst em   would  dete r  po te ntial   bur glaries  as  well   as   facil it at e  po li ce  inv est i gation  in  ob ta ini ng  e vid e nce  a nd  fa ci al   identific at ion  of   su s pects  in  th e  even t  that  it   did   happe n.  Howev e r,   ba sic   su r veill ance  syst e m   is  s ti ll  pr ic ed  rel at ively  exp e ns i ve  in  Ma la ysi a,  app r ox im at el y  R M 1400  f or  a  ba sic   m on it or i ng  syst e m   and   a t  le ast   RM 18 00  wi t h  add e d  li ve  m ob il e  vie wing.   Th us ,  a  l ow - cost  vid e o  s urveil la nce  sy stem   is  pr opose d  to  i ncr eas e  the   afforda bili ty   a nd  wi den  the   us er   ba se  for  su c h  syst em .  This  pro j ect   is   to  st ud y  a nd  i m ple m ent  a  low - c os t  vid e o  s urveil la nce  syst em   based   on  Ra s pb e rry   Pi  3  by  usi ng   i m age - base d  m ot ion   de te ct ion   al gorithm   a s  well   as Tele gram  as the  m ob il e ap plica ti on .   This  proj ect   use s  Ra spber ry  Pi  3  Mo del  B,   release d  i n  2016  a nd  costi ng  a  m ere  RM 170  for  the  sing le   boar d  c om pu te r.   As  de picte d  in  Tab le   1,   t he  proc essor   has  ha d  m ajo r  up gr a de   fr om   the  pr evio us  ver si o n,   f ro m   32 - bit  ARMv8  to  64 - bit  Qu a d  Co re  Br oad c om ,  eff ect ively   increasin g  the   process or   s pe ed  f ro m   900MHz  on  th e  Pi  2  to u p  t o  1.2GHz o n  t he  Pi  3.   I n  a ddit ion   to  that,  it   is  a lso  now  e quip pe d  with buil t - in W i - Fi  chip  a nd   Bl ueto oth   L ow  E nergy  (BLE )  c hip ,  w h ic h  faci li ta te s  ou r  sur ve il la nce  syst e m   to  connect  to  W i - Fi  without  need i ng a ny addit io na l don gle [1] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Develo pm e nt  of  a   porta ble comm unit y video   su rvei ll an ce  sy ste m   ( Shams ul  Fak ha r  A bd Gan i )   1815   Table  1.   Ra s pb err y Pi   3  Sp eci ficat ion   Detai ls   sp ecif icatio n   d etails   So C   Bro ad co m  BCM2 8 3 7   CPU   4 × ARM  Co rtex - A 5 3 ,  1 .2GHz   GPU   Bro ad co m  Video Co re  IV   RAM   1 GB LPDDR2   (90 0  M Hz)   Netwo rkin g   1 0 /1 0 0  E th ernet, 2. 4 GHz 80 2 .11 n  wir eless   Blu eto o th   Blu eto o th  4.1  Clas sic, Blu eto o th  L o w E n ergy   Sto rage   Extern al  m icroSD   GPIO   40 - p in  head er,  po p u lated   Po rts   HDM I,  3.5 m m   an a lo g u e aud io - v id e o  jack, 4×  USB 2 .0, E th ernet,   Ca m e ra  S erial  I n t erface  (CSI) ,  Disp la y  Se r ial I n terface  ( DS I)       An  8  m egap i xe ls  Ra sp be rr y  Pi  cam era  is  attached   t o  the  on - boar d  Ra s pberr y  Pi  cam era  co nn ect or,   and   this  cre at es  an  i m age  captur e  syst em   wit h  em bed ded   c om pu ti ng   that  can  extract  in for m at ion   fr om   i m ages   without t he ne ed  f or  a n  exte r nal p r ocessi ng u nit. Co ns i der i ng  t he  re qu i re m ents o f  im age p r ocessin g  c om par ed  to  the  Ra spbe rr y  Pi’s  proce ssing   m od ule  and   it s  pe rip he rals,  it   is  decided   that  the  s yst e m   is  capab le   on  execu ti ng t he  t asks  s pecifie d.   Fo r  t he  rem ote  interface,  Te le gr am   Bot  will   be  us ed  a s  it   enab le s  m ac hin e  a nd   us e r  to  interface   seam le ssly .  The  Tel egr am   ap p  ca n  be  in sta ll ed  on  inte nded  us er ’s  m obil e  phon e ,  the n  it   is  rea dy  t o  go .   Tel egr am   Bot  has  a rtific ia l  intel li gen ce  feat ur es  li ke  re plyi ng   a  m essage  with  im ages  via  Im age  Bot.  T he  bo t   is  al so   desig ne d  f or   pr ogram m ing   pur po se s   and   ca n  com m un ic at e  with  oth e r  Bots.  Ac cordin g  to  Tel egr am ,  the  m essages  and   requests  se nt  to  Bots  are  connecte d  with   an  interm ediary  serv e r  a nd   a re  li nk e d  via  H T TPS   interface  whic h  c om es w it h Tel egr am  A PI  [2 ] .   Op e nCV,  a n  open   sour ce  co m pu te r  visio n  li br ary de velo pe d  by  vis ual  in te racti on  g r oup  from   In te l  is   us e d  as  di gital   i m age  pr oce ssing   li brary.  It  al lows   Ra s pb e rr y  Pi  to  ha nd le   im age  pr oces sin g  al go rithm s   direc tl y from  i ns ide  the  Pi en vir on m ent [ 3].   Earli er  w ork  by   Patoli ya ,  M ehta  an d  Pate l  propose  a  syst e m   con sist ing   of  night  visi on   wireles s   ca m era to  trans m it  v ideos  is p rop os ed [ 4]. I t  us es  Ardu i no a s the contr oller  w hic h  is co nn ect ed  to se rvo m oto r   for  cam era   mo vem ent  and   Bl uetoo t h  m o du le   f or   tra nsm itti ng   i m ages  to  Android  phones.  H owe ver,  the  Bl uetoo t h  sig na l  is  fo und  to  be  not  sta ble  wh e n  com par e d  to  W i - Fi.  D ong,   Yang,   W ang   a nd  X u  pr opos e d  ano t her  sur veill ance  syst em   fo r   el der ly  w it h  fall   an d  i nacti vity   dete ct ion. Th e p r oject  u s es  Ra spber ry  P i  as  the   con t ro ll er  util i zi ng   Gau s sia n  Mi xtu re  Mo de l  fo r  backg round  s ub t racti on  m et ho d  w hich  will   sen d  em ai l  or  SMS  to  i nfo r m   fa m il y  m e m ber s  shou l d  an  i ncide nt  occurs  [ 5].  R ashid ,  Ab ir ,  S houro ve  a nd  Mun ta ha  pro po se d  a   ho m e  secur it y  syst e m   wh ic h  ide ntify  visit ors  by   i m age  proces sing.  T he  pro j e ct   us es  Ra s pbe rr y  Pi   as  the  con t ro ll er  with  O pe nC V  li br ary  f or  ba ckgr ound  sub tract ion   m et ho d  an d  al so   P oc ketsp hinx,  a  s peech   recog niti on  s of tware t hat runs  n at ively  on  Raspber ry Pi fo r   vo ic e  rec ogniti on [6].       2.   PROP OSE D DESIG N   2 . 1.   Bl ock  di ag r am   The bloc k diag ram  in  Figu r e  1  s hows  t he ove rall  syst e m  co m po nen ts i nc lu ding the Ras pb err y Pi   3  as   the  central  plat form   fo r  the  syst e m .  An   8  m e gap i xels  night  visio n  pi  cam e ra  with  in fr a re d  il lum inators  act   as   the  im age  acqu isi ti on   dev ic e   to  the  syst em .  Wh en  t he  syst e m   detect s  pos sible  intr us io n,  the  buzze r  wil l  e m i t   al ert  so un d  an d  ad diti on al ly   an  al ert  m essa ge  will   be  sent   fr om   the  Ra spber ry  Pi  3  to  the  gro up  m e mb ers  i n  Tel egr am   app .   Additi on al ly ,  a ny  Tel eg ram   gr ou p  m e m ber s  can  r eq uest  im ages  a nd  rec orded  vi deos  f rom   the   syst e m  at any tim e b y sen ding  a g et   re qu est  i n  Tel e gr am  w hi ch  will  b e   handled by Tel e gra m  Bot.           Fig ure   1 .   Syst em  b lock  d ia gr a m     2 . 2 .   Motio n  de tect ion  algorithm   An sa ri,  Sedky,   Sh a rm a  and  Ty agi  sug gest   that  m otion   detect ion  al go rithm   can  be   set   to  detect  ph ysi cal   m ov em ent  of   obj ec ts  in  a  giv e n  range  by  det erm ining   obj e ct   m ov em ent  on   s ucces sive   an d  pro gr essi ve  i m ages.  T he  al gorithm   co m par es  on ly   the  gr ey   fr am es  afte r  c onve rting   c olour  im ages  fr om   RGB  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   201 9   :   1814   -   182 1   1816   patte rn   t o  gr ey scal e  [7 ] ,  [8 ] .  J yothi  an d  Vard han   sug gest  th at   m otion   dete ct ion   al gorith m   app li es  pri nc iples  of   diff e re ncin g  f r a m e  wh ere  t he   al gorithm   com par es  pix el s  on   how  t hey  change  locat i on  after  each  fr a m e  [9 ] .     A  s tu dy  cond uc te d  by  Islam ,  Nah iy an  a nd  K iber  al so   a gr ee d  on  the  c on ce pt  that  consi de rin g  fr am es  of   vid e o  as  im ages,  m o ti on   ca n  be  de te ct ed  by  pe rfor m ing   a bs ol ut e  i m age  dif fe ren ce   [ 10] ,  [ 11] .  T her e   is  a   m or e  reli able  m et hod  base d  on  ba ckgr ound  subtract ion   a nd   fr a m e  diff ere nce,   a  fu sio n  to  m or e  pr eci sel y  detect   m ot ion .   Liu,   Fan  a nd  Wa ng  desig ne d  a   te ch nique  ba sed  on  backg rou nd  subtract ion   an d  t hr ee - f ram e   diff e re nce  to  de te ct   m otion s  unde r water  by prod ucin g  a  dif f eren t  im age  to  determ ine  pix e ls  fr om   non - m ov i ng   o bject s  [ 12] .  T he  f unct ion   of  three  f ram e  diff ere nce  is  le s s  sensiti ve  to  backg rou nd   no ise ,  an d  the  a ut hors  pro ved   t hat  the  tw o  c om bin ed   m et ho ds   work  well   in   their  e xp e ri m ent.  This  proj ect   will   al so   a pp ly   backg rou nd subtracti on  with  fr am e d iffe rence  for  t he   m otion detect io n.   The  aut hors  a gr ee d  that  se pa rati on   process   betwee n  f or e gro und  an d  ba ckgr ound  is  a  key  facto r  in   com pu te r  visio n  a pp li cat ions,   for  e xam ple  in  s urveil la nce  us e,  m otion   c a pture,  act io n  r ecognizi ng  a nd  vid e o   com pr essin g.   Howe ver,  the  acce pta ble  se pa rati on   proces s  faces  m any  chall enges.  Fa ct or s  that  res ul te d  in  fail ur e  in  m oti on  d et ect ion   in cl ud es  s udde n  changes  in  il lu m inati on   li ke  cl oud  m ov e m ent,  m otion   change  li ke   wav i ng   br a nc he s  of   trees ,  cam era  sh ake ,  and   al s o  bac kgr ound  ge om et r y  chan ge  l ike  sh a dows  an d  parke d  cars.  T he refor e ,  im age  pr e - processin g  is  c r uc ia l  to  reduce  error   i n  m otion   detect ion .   S m al l  chan ges   in  pix e l   will   easi ly  le a d  to  fail ur e  in  m ot ion   detect ion.  For  exam ple,  no ise   al wa ys  happen   in  t he  bac kgr ound   and   it   changes  t he  va lue   of  pix el s.  Fu rt her  ex plained   by  the   aut hors,  noise   re s ults  in  diff e re nc e  in  pi xels  with  the   correct  p i xel  va lue in a n  im age.  Co ns ide r  E quat ion  ( 1) for   a n  im age f   with  scene s  and  noise  n :       ( , ) = ( , ) + ( , )   (1)     The  e qu at io n  e xp la ine d  that  a ny  acq uire d  im age  can  be  a ff ect ed  by  sce ne  an d  no ise .  I f  there  is  no   change  i n  inte ns it y,  no  cha nge  is  obse rv e d.  But  if  one  pixe l  is  br ig hter ,  and   has  highe r   pix el   values  t han   it s   neig hbours ,  th is  will   resu lt   in  noise .  T he  a uthors  sta te d  that  im age  pr e - proces si ng   s ho uld   be  do ne  be fore   act ual im age p ro ces sin g  to  suppress  disto rtio ns .       3.   IMPLEME N TATION   3 . 1.   Ha rdw are d e s ign   The  ha rdwar e   will   be  r un  on   a  Ra s pb e rr y   Pi  3  as  t he  ce ntral  c om pu te r   with   Ra spbia n  Jes sie   O S  instal le d  an d  a dd it io nal  per ip her al s  of  a n  8  m egap ixels  ca m era  to  ca ptur e  i m age,  a nd  a   buzzer   as  a n  a ud i ble   al arm .  The  syst e m   is  intended   to  be  porta ble  so   it   is  po wer e d  by  c onne ct ing   it   to  a   m ob il e  powe r bank.   Figure  2   sho w s  the  prot otype   of  the   vid e o  s urveil la nce  sys tem   in  de velo pm ent  m od e,  w hile  Fi gure   3  s hows   the  prototyp e  in  norm al   ru nni ng   m od e, w it h  the  LCD  m on it or,  keyb oa rd   a nd   m ou se  rem ov e d.  Fig ur e 4  sh ows  the pr oto ty pe r unning i n pit ch  b la ck  d a r kn es s w it h o nly t he  I R LE Ds  v isi bl e.           Fig ure   2.   Syst em   in d e velo pme nt  m od e       Fig ure   3.   Syst em   in nor m al   m od e       Fig ure   4.   Syst em   in p it ch blac k       3.2.   So f tware  desi gn   In   a ddit ion   t o  t he  Pyt ho n  pro gr am m ing   la nguag e   that  is  na ti vely   us ed  i n  Ra sp be rr y  Pi  e nv i ronm ent,   this  syst e m   wil l  al so   us e  O pe nCV ,  a  c om pu te r  visio n  sim ul at ion   f ro m   In te l  to  help  with  i m age  pr e - pro c essin g  that i s d esi gne d wit h  c rite rias of r e source  op tim iz at ion , low  pow e r  c onsu m ption an d  im prov e d spee d.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Develo pm e nt  of  a   porta ble comm unit y video   su rvei ll an ce  sy ste m   ( Shams ul  Fak ha r  A bd Gan i )   1817   4.   E X PERI MEN TAL  RES UL TS  A ND  D IS CUSSIO N   4 . 1.   Night  v isi on  o ut pu t   Figure  5( a )   s hows   the  im age  captu re  f ro m   the  syst em   du ring   day  ti m e.  T he  col our  of   t he   i m age  can  be  see n  to  be  sli gh tl y   pink  i n  col or   beca use   of   t he  discar ded   IR  filt er .  Figure  5 ( b)   shows  the  im age  captu re   durin g   ni gh t  ti m e   witho ut  ni gh t  visi on   tu rned  on  w her e  the   i m age  is  in  total   pitch  black ,   w hile   F igure   5 (c )   sh ows   the  im a ge  ca pture  when  the   IR  il lu m inator  is  tu r ne d  on  w he re  w e  can  see  s ome   obj ect s   in  t he   i m age  al beit t he dar k l igh ti ng.         (a)     ( b)   (c)     Fig ure   5. Sam ple captu red im age       Figure  6 (a )  s how s   the   im age   captu re   of   f r om   the  syst em ,  and  since   the  durin g  t he  next   few  f ram e  captu res  there  are  no  cha ng es   in  the  vid eo ,  the  i m age  diff e ren ce  in  Fi gur e  6 (b)  an d  Fig ur e  6 (c )  resu lt s  in  a  black  im age, w hich  is  esse ntial ly  n o  m otion   de te ct ed.         (a)   (b)   (c)     Fig ure  6.  Sam ple captu red im age       Figure  7 (a )  s how s   w hat  happens  w he n  a n  obj ect   m ov es  i nto   t he  picture   durin g  dayt im e  wh ic h  is   or i gin al ly   as  il lustrate d  i n  Fi gure  6( a ).   Fig ur e  7 (a)   is   the   ‘ F ram e  Delt a ’   w hich   is  the   pr e - th res ho l d  i m age,   wh ic h  in  Fig ure  7 ( b)  is  s how n  hav i ng   grey   colo r  f ram e  diff ere nces .   Fig ure  7( c )  is  t he  ‘ Thr e sh ’   wh ic h  is  the   thres ho l ded im age, sh owin g  wh it e  blob a ga inst  blac k  backgro und,   w hich   is  cl assifi ed  as   m ot ion   detect ed.           (a)   (b)   (c)     Fig ure   7.  Sam ple captu red im age       Figure  8   rec rea te s  the  exp eri m ent  do ne  in  Figure  7,  bu t  the  i m age  captu re  is  done  duri ng   night  tim e   and  in  t otal  da rkness.  A n  im age  is  ca pture d  with  f ram e  diff e re nce  tha n  the   previ ous   captu re  as   show n  i n  Figure  8( a ), p r e - thre shold  as i n  Fi gure  8(b ),   and the  res ult i s a  detect ed  m otion o f w hite blo b  in  Fig ure  8( c ).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   201 9   :   1814   -   182 1   1818     (a)   (b)   (c)     Fig ure   8.  Sam ple captu red im age       4 . 2 .   Int er act i on   b e tween  h ardwa re and  s oftwa re   On ce   m otion   detect s  possibl e  intrude r,   a n  i m age  captu r e  is  autom at icall y  sent  to  a   pr e de fine d  Tel egr am   gr ou p  chat  to gethe r  with  a  3  se c onds   vid e o  of   the  incide nt.  Figure  9(a)  s hows  t he  gro up   chat  con ta ini ng  fa m ily  m e m ber s  as  well   as  th e  Ra spber ry  P i  as  a  us e r.   Fi gure  9(b)   sho ws  the  al e rt  m essage  no ti ficat io n  ha s  ar rive d  int o  t he  Tel e gr am   gro up,  a nd  Fi gure  9( c )  s hows   the  re port  fro m   Ra sp ber ry  P i  with  captu red   im age  as  well   as  a  3  seco nds  vid e o  that  trigg e rs  the  al arm   wh ic h  can  be  viewe d  an d  dow nlo a ded   by  anyo ne  in  that  par ti cula r  Tel e gr am  g r oup.           Figure  9. Tel eg ram  n otific at ion   from  Raspb e rr y Pi       4 . 3 .   Rea c tio n  t im e  f r om  Pi  to Te le gra m  v ers us   d ist an ce   Ba sed  on  the  e xp e rim ent,  it   is   found  th at   rea ct ion   tim e  to  transm it   picture  and   vid e o  fro m   Ra sp berry  Pi  to  Tel eg ra m   is  no t  af fec te d  by  distanc e  as  detai le d  i n  Ta ble  2  ( da y  tim e)  and   T able  3  ( night  tim e) .   The  reacti on   ti m e  is  on ly   aff e ct ed  by  the  s pe ed  of  the  a vaila ble  wifi  c onne ct ion .  W it hin   the  set   distanc e  of   8  m et ers,   the  m otion   detect io n  syst e m   wo rk s  ver y  well   duri ng   day  tim e.  Re su lt s  in  Tab le   3  sh ows  tha t  nig ht   su r veill ance  is  no t  avail able  f or   dista nces  ov er  4  m et ers  du e  to  the  infr a re d  il lu m inator  li gh ti ng  w hich  i s  on ly   eff ect ive  wit hin   5  m et ers  ide al ly .  Thu s,  ob je ct s  m ov ing   be tween  4  m et e rs  to  8  m et ers  durin g  ni gh t  ti m e  can  be  see n from  r ecorde d vide o,   bu t t he  m otion   will  n ot  be det ect ed.       Table  2 .   Re act i on  T im e V ersus  D ist ance   ( D a y  T i m e )   Distan ce ( m )   Reactio n  T i m e  ( s )   1   2   2   1   3   2   4   1   5   2   6   2   7   2   8   1     Table  3 .   Re act i on  T im e V ersus  D ist ance   ( N i gh t  T i m e )   Distan ce ( m )   Reactio n  T i m e  ( s )   1   2   2   2   3   1   4   2   5   -   6   -   7   -   8   -         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Develo pm e nt  of  a   porta ble comm unit y video   su rvei ll an ce  sy ste m   ( Shams ul  Fak ha r  A bd Gan i )   1819   Figure  10   il lustrate s   the  reacti on   tim e  in  se conds  ve rs us   di sta nce  in  m eter s  for  day  ti m e  and   night  tim e  analy sis  of  the  syst em   resp ect ively .   It   is  obse rv e d  t hat  gi ve n  a  st able  wi fi  sig na l  is  avail able   f or   t he  Ra sp be rr y   Pi  t o  piggybac k  on,  any  m otion   detect ion   al ert  no ti ficat i on  wi ll   be  delivered  to  Tel egr am   a pp   in   us er ’s  m ob il e  phone  within  1 t o 2 s ec onds.           Figure  10. Rea ct ion  ti m e v ers us   distance a na ly sis       4 . 4 .   Accur acy  t es t,  s ensiti vity  t es t  an d   s peci fici ty  t es t   Table  4  an d  T able  5  show s  the  accu racy  te st  resu lt s  for  da y  tim e  and   nig ht  tim e  su rv ei ll ance  te ste d   directl y  fo r  10   consecuti ve  da ys.  Accord i ng   to  Table  4,   day   tim e   su rv ei ll ance  sco red   95. 42%,  w hich  is  m or e   accurate  t han  a t  night  ti m e  wi th  sc or e   of  89. 82%.  T he   pro je ct   shows  hi gh  accu racy,  a nd  the  syst em   is  a ble   t o  diff e re ntiat e intru sio n  a nd  nor m al  cases corr ect ly .       Table  4.  T est  for  D ay   T im e  S urveil la nce   Tr ials  (Da y )   Tr u e  Po sitiv e   Tr u e  Neg ativ e   False  Po sitiv e   False  Neg ativ e   Accurac y   Test   Sen sitiv ity   Test   Sp ecif icity   Test   1 st   5   4   1   0   90%   100%   80%   2 nd   5   5   1   1   8 3 .33 %   8 3 .33 %   8 3 .33 %   3 rd   5   4   1   0   90%   100%   80%   4 th   5   4   0   0   100%   100%   100%   5 th   5   5   1   0   9 0 .91 %   100%   8 3 .33 %   6 th   5   5   0   0   100%   100%   100%   7 th   5   5   0   0   100%   100%   100%   8 th   5   5   0   0   100%   100%   100%   9 th   5   5   0   0   100%   100%   100%   10 th   5   5   0   0   100%   100%   100%   1 st   4   4   2   1   7 2 .73 %   100%   6 6 .66 %   2 nd   4   4   1   1   80 %   80%   80 %   3 rd   4   5   2   0   8 1 .81 %   100%   7 1 .43 %   4 th   4   5   1   1   8 1 .81 %   8 0%   8 3 .33 %   5 th   5   5   1   1   9 0 .91 %   8 3 .33 %   8 3 .33 %   6 th   5   5   0   0   100%   100%   100%   7 th   5   5   0   0   100%   100%   100%   8 th   5   5   0   0   100%   100%   100%   9 th   5   5   1   0   9 0 .91 %   100%   8 3 .33 %   10 th   5   5   0   0   100%   100%   100%       Ba sed  on  se ns i ti vity   te st,  day   tim e  su rv ei ll ance  sc or e d  98. 33%,  w hic h  is  m or e  sensiti ve   to  m otion  than  in  night  t i m e  with   92 . 33%.  F or  s pe ci f ic it y  te st,  day  tim e  su rv ei ll an ce  scor e d  92.67%,  w hich  is  m or e   sp eci fic  t han  in  night  ti m e  with   86. 81%.  T he   syst e m   scor e s  hi gh  pe rce ntage  a nd  is  a ble   to  determ ine  norm al   cases co rr ect ly .    Figure  11  s umm arizes  the  te st   resu lt s  of   m e asur i ng   acc ura cy ,  se ns it ivit y,  and   s pecifici ty   du ri ng   day   tim e,  wh il e  Figure  12   s umm arizes  the  sam e  te st  bu t  do ne   durin g  night  tim e.  It  is  fo und  that  night  tim e   su r veill ance  pe rfor m s  poorer   than   durin g  da y  tim e  m a inly   beca us e  of  the  in suffici ent   night  visio n  l igh t ing   pro vid e d  by  th e  infr a re d  il lum inator  caus i ng   the  f ram e  diff ere nce  to  be  too   sm al l  and   ne glect ed  in  gr e ysc al e   i m ages .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   3 ,  June   201 9   :   1814   -   182 1   1820       Figure  11 .   Acc ur acy ,   s en sit ivit y,  s pecifici ty   ver s us   d ay s  ( d ay   t i m e)       Figure  12. Acc ur acy ,  sensi ti vity , s pecifici ty  v ers us   days  ( night t im e)       5.   CONCL US I O N   The  de vel op m ent  of   a  porta ble  com m un ity  vid eo  s urve il la nce  syst e m   us in g  Ra spbe rr y  Pi  3  is   dem on strat ed  i n  this  a rtic le ,  im ple m enting  Op e nCV  as  th e  cor e  im age  processi ng   s of tware.  At  the  correct   set up   the  syst e m   per form s  wo nde rfull y,  esp eci al ly   s ince  the  w ho le   syst e m   costs  within   a  bu dget   of  RM 500   com par ed  to surv ei ll ance  syst e m s  so ld  in  t he   m ark et   w hich  sel ls  fo r  ar ound  RM 1800. The  no ti ficat io n  s yst e m   al so  em plo ys an  op e n so ur ce   chat ap p, Tel eg ram , w hich  is free a nd can  b e   easi ly  instal le d  by the  user.       ACKN OWLE DGE MENTS   Th e  aut hors  w ou l d  li ke  to  th ank   Un i ver sit i   Tekn i kal  Ma la ysi a  Me la ka   (U TeM )   f or   pr ov i ding  the  su pp or t  nee de d  to   com plete   the  w ork  he rein  via  gra nt  nu m ber :  RAGS / 1/2015/ICT 01/FTK/ 03 /B 00 1 21   a nd   PJP/2 016/P KA/ FT K - C ACT/S 01512 .       REFERE NCE S   [ 1 ]   Hos sain   N.,   Kab ir  M.  T . ,   R ahman   T.   R . ,   Hos sen   M.  S.  and  Sal a uddin   F.,   " A  Re al - T ime  Surveil l anc e  Min i - Rove r   Based  on  Open CV - Py thon - JA VA   Us ing  Raspb err y   Pi  2, "   Pro ce ed ings  -   5th  I EE E  In te rnation al  Confe ren ce   o n  Control  Syst em ,   Computing  and  Engi ne ering,  pp.   476 – 481,   Nov   2 016.   [ 2 ]   Job   J.,   Nar esh   V.  and   Chandras eka ran , K . ,   " A  Modifie d  Se cur e  Version   of  th e  T el eg ram  Protocol  (MTProto) , "   IEE E  In te rnatio nal  Confe ren ce   on  El e ct ronics ,   Computing  and  Comm unic ati on  Technol ogi es,   C ONECCT   2015 ,    pp.   1 – 6 ,   2016 .   [ 3 ]   W .   F.  Aba y a ,   J .   Basa   M .   S y ,   A.   C.   Ab ad  and   E .   P.  Dadios ,   " Lo w  C ost  S m art   S ec uri t y   C amer a  with  N ight  V isi on  C apa bilit y   U sin g  Raspber r y   P i  and  OpenCV , "  Inte rnat ional  Confe renc e  o n  Hum anoid,   Nanote chnol og y,  Information  Te chnol ogy ,   Com mu nic ati on  and   Control,   Env i ronm ent   and  Manage ment  ( HNICEM) ,   Palaw an,     pp.   1 - 6 ,   2014.   [ 4 ]   Patol i y a  J,  M ehta  H.  and  Pat el   H . ,   " Arduino  Cont roll ed  W ar  Fie ld   Sp y   Robot  Us ing  Night  Vision  W ire le ss   Camera   and  Android  Applicati on , "   NUiCONE  2015  -   5th  Nirma  Unive rs it y  I nte rnat io nal  Confe renc e   on  Engi nee rin g ,    pp.   3 – 7 ,   2016 .   [ 5 ]   Dong  Q,  Yang  Y,  W ang  H  and   Xu   J.  H,  " Fal l  A la rm   and  Ina c ti v ity   De te c ti on  S ystem  Design  and   Im ple m ent ation   on   Raspber r y   Pi , "   I nte rnational   Co nfe renc e  on   Advance d  Comm uni cat ion   Technol o gy,   IC ACT ,   pp .   3 8 2 – 386,   2015 .   [ 6 ]   Rashid  M.  T,   Ab ir  I.   K,  Shourove  N.  S,  Muntaha   R.   and  Rhaman   M.  K,  " Inte ll igent  Intrusion  Preve nti on  S y st em  fo r  Hous ehol ds  Based  on  S y stem - On - Chip  Com puter , "   Canadian   Confe renc e  on   Elec tric al  and   Comp ute r  Eng ine erin g ,  Oct  2016.     [ 7 ]   A.  N.  Ans ari ,   M.  Sedk y ,   N.  S har m a  and  A.  T y ag i,   "A n  Int er net   of  th ings  ap proa ch  for  m otion  det e ct ion  usi ng   Raspber r y   Pi,"  Proce ed ings  of  2015  Inte rnatio nal  Confe ren ce  on  Inte l li g ent   C omputing  and  I nte rnet  o f  Thing s ,  Harbi n,   pp .   131 - 134 ,  2015 .   [ 8 ]   Ham za h  R.   A,  Abd  Gani  S.  F,   Kadm in  A.  F,  Ham id  M.  S,  S al am  S.  and  T.  W ook  T.   M.  F ,   " Disparity   M a p   Esti m at ion  Us e s  Bloc k  Mat ch ing  Algorit hm   and  Bil atera l   Filt er , "   Int ernational  Confe ren c e  on  Informati on   Technol ogy   Syst ems and  Innov a t ion  ( ICITSI) ,   pp.   151 – 154,   2017.   [ 9 ]   S.  N.  J y oth i  and   K .   V.  Vardha n ,   " Design  and  I m ple m ent at ion  of  R eal  T ime  S ec uri t y   S urve illa nce   S y st em  U sing   IoT, "   In te rnatio nal  Conf ere nce  on  Comm unic ation and  E lectroni cs  Syste ms   ( ICCES) ,   Coim bat ore ,   pp .   1 - 5 ,   2016 .   [ 1 0 ]   M.  Z.   Islam,  K.  M.  T.   Nahi y a n  and  M.  A.  Kibe r,   "A   M oti on  D e tecti on  A lgorit hm   for  V ide o - P ol y som nogra ph y  to  D ia gnose  S le ep   D isorder , "  18th  Inte rnational   Confe renc e  on  Computer  and  Information  Technol ogy  ( ICCIT ) ,  Dhaka ,   pp.   272 - 275 ,   2015 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Develo pm e nt  of  a   porta ble comm unit y video   su rvei ll an ce  sy ste m   ( Shams ul  Fak ha r  A bd Gan i )   1821   [ 1 1 ]   Ham za h  R.   A,  Ham id   M.  S,  Kadm in  A.  F.  and  Abd  Gani  S.  F,  " Im prove m ent   o f  Stere o   Corre sponding  Algorit h m  Based  on  Su m   o f  Abs olut e  Diffe ren ce s  and  Edge  Preserving  Filt e r, "   IEE E  Inte rna ti onal  Confe ren c e  on  Signal   and  Image  Proc essing  Applications ( ICSIPA ) ,   pp.   222 – 225,   2017 .   [ 1 2 ]   W ang  Z,   Li u  S.  and  Fan  Q . ,  " Cloud - base d  Plat form   for  E m bedde d  W ire l ess  Video  Surveil l ance  S y s te m , "   Proce ed ings  -   In te rnational   Conf ere nce on  Comp utat ional and  In f orm ati on  Scienc es ,   pp .   1335 – 13 38,   2013 .       BIOGR AP H I ES   OF  A UTH ORS       Sh ams ul  Fakh ar  bin   Ab d  Gani   gra duated  from   Univer siti   Malay sia   Perli s  (Uni MA P)  in  Bac helor   of  Engi ne eri ng  ( Com pute r  Engi n ee ring)  wi th  hon ours  in  2006  and   la t er  re ceive d  h i s  Master ' s  d egr e e  in  Int ern et  &   W eb  Com puti ng  in  2015   from   Ro y al  Melbour ne  Insti tut e   of  Te chno log y   (R MIT)  Aus tra li a .   He   st art ed   his  ca r ee r  as  an  R &D  e lec troni c   engi n ee r   spec ializing  in   s oftwa re  d esign  f or   m et er  c luste r   d eve lopment   in   Siemens   VD O  Autom oti ve  Pe nang  (l at e r  kno wn  as  Conti n en ta l  Autom oti ve  Mal a y si a).  Befor e  l e avi ng  Cont ine nt al ,   Sham sul  plays   an  a ct iv e  rol e  i n  Mitsubishi  Fus o  proje c ts  as  a  sof twar e  develope r   and  al so  softw are   project   m ana ger .   Sham sul  is  now   a  le ct ure r   in  el e ct roni c and c om pute r  engi n eering  t ec hnolog y   depa rtment   of  F TK EE   UT eM.         Ah mad   Fau z a n   bin   Kadmin   C Eng.   P.T e ch  c ur ren tly   atta che d  with  UTe M  as  a  rese arc her ,   Ahm ad   Fauza n  bin   Kad m in  CEng.   P.T ec h.   h as  over   1 4  y e ars  of  experie nc e  in  e le c tr onic   &  comput er   engi ne eri ng  fiel d  with  te chnic al   expe r t ise   in   R&D  engi neering,   computer   vision  &  m e dic a l  el e ct roni cs.   He  g rad uated  with  a  Bac h el or  Degr ee   i n  E le c tronic   Engi nee r ing  fro m   Univer siti   Sain s   Malay s ia   (US M)  and  Master   D egr ee   in  Com pute r  &  Com m unic ation  Engi n ee ri ng  from   Univer siti   Keba ngsaa n  Ma l a y si a   (UK M) .   Pr evi ousl y ,   h e  wor ked  with  Meg ast ee l  Sdn .   Bhd. ,   S ams ung  SD I   (M )   Sdn.  Bhd.   and   Agensi  Angkasa  Nega ra .   He  publ ished  seve r al   t echnic a l  and  engi n ee ring  p ape rwor k s   in  image   proc essing  and   m edi c al  el e ct roni cs.         Mohd  Saad   b or n  in  1981,   gra du at ed  from   Multi m edi a  Univer sit y   (MM U)  where   he  rec e ive d  his  B.   Eng  m aj oring  in   Com pute r  in  2003.   H e  the n  continues  working  with  Te l ekom  Malay si a  Berha d  an d   la t er  joi n ed   Si e m ens  VDO  Auto m oti ve  Penang  ( la t er  known a s Conti nental  Auto m oti ve  Malay sia )  as   a  software   eng i nee r.  He  d evel oped  firmw are  in   m et er   c luste r   developm ent   f or  both  loc a l  a n d   int ern at ion al   cus tomer  in  the   area  of  Control le r  Area   Network  a nd  ECU  dia gnostic   during  his  tenure  in  the   compan y .   In  2014  he  rec ei ved  his  M.  En g  m aj oring  in  Com pute r  and  Com m unic at ion  from  Univer siti   Keba ngsaa n   Mal a y s ia   (UK M) .   Curre n tly   h e  is  a  le c tur er  in   Univer sit i  Te knik al   Ma lay s ia   Mela ka   teac h ing   progra m m ing,   e m bedd ed  s y st em a nd  m i cro cont r oll er   subjects.         Ros tam  Affen di  Ham z ah   gra du at ed  from   Univer siti   Te knolog i  Malay s ia   (UTM )  where   he  rec eived  his  B.   Eng  m aj o ring  in  Elec tronic  Engi n ee ring  in   2000.   In  2010  he  recei ved  h is  M.  Sc.   m aj oring   in  El e ct roni c  S y s tem   Des ign  Engi n ee ring   from   Univer siti   Sa ins  Ma lay s ia   (US M) .   I n  2017,   he   re ce i ved  PhD   m aj oring  in  El ec t ronic   Im agi ng  from   Uni ver siti   Sains  Malay si a   (US M) .   Curre ntly   he  is   a  le c ture r  in  Uni ver siti   Te knik al  Malay sia   Melaka  teac h ing  dig it al  elec troni cs  and  digital  ima ge  proc essing.         Kong  Hui  Fe n   is  an  under gra duat e  studen t  from   Univer siti   Te kn ologi   Malay si a  Mela ka  in  Ba ch el or   of  Engi ne eri ng  Te chno log y   (Co m pute r  Engi n eering).   She  is  cu rre ntly   f ini shing   her   l ast  sem est er  int ern ship   progr amm e  in  Int el   Pr ogra m m abl e   Sol uti on  Group Pen ang.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.