傳統上，為了防止非法人員闖入不安全地區或是防止小偷偷竊的方法，往往是透過警衛的定時巡邏或是裝設多台攝影機來監控，然而這樣子的方法相當的耗費人力以及也有可能因為人員疏失而造成漏洞。在本研究中，我們提出ㄧ個智慧型電子圍籬系統，所設計的系統可以任意且快速地擺設於需要防護的地區，並且可以檢測是否有非法人員進入，並且透由無線傳遞之方式來將事件通報至後台網頁。所設計之系統包含有三個模組，首先第一個Wi-Fi骨幹網路模組用來將所有網路中的設備以AP與Ad hoc模式並行的方式來將監視區域內的裝置給串連起來，並且可以支援事件回報工作，第二個為電子圍籬與網頁後臺模組，此模組偵測是否有非法物體入侵一個虛擬之範圍，當確認為非法入侵之人員，則後臺伺服器即可立即接收到通報。最後的影像辨識追蹤模組則定時地追蹤是否現場人員的衣著符合工作規範，當一有入侵事件時，此模組亦可與電子圍籬系統協同合作，來達到準確地判斷是否有非法人員入侵之情事。

Traditionally, in order to prevent illegal people from entering insecure areas or preventing thieves from stealing, it is often monitored by regular patrols of guards or by installing multiple cameras. However, such methods are quite labor intensive and may also be due to personnel. Lost and caused a loophole. In this study, we propose a smart electronic fence system that can be designed to be arbitrarily and quickly placed in areas where protection is required, and to detect the presence of illegal personnel and wirelessly The event is reported to the back page. The designed system consists of three modules. First, the first Wi-Fi backbone network module is used to connect devices in all networks in parallel with the Ad hoc mode. Up, and can support the event return work, the second is the electronic fence and web page background module, this module detects whether there is an illegal object invading a virtual range, when it is confirmed as an illegal intrusion, the background server is The notification can be received immediately. The final image recognition tracking module periodically tracks whether the clothing of the field personnel meets the working specifications. When there is an intrusion event, the module can also cooperate with the electronic fence system to accurately determine whether there is illegal personnel intrusion. The situation.

目錄
第一章 緒論 1
1.1	前言 1
1.2 研究動機與目的 1
1.3 相關文獻 2
1.4 論文架構 3
第二章 系統架構 4
第三章 Wi-Fi骨幹網路模組 6
3.1簡介 6
3.2 對外節點 7
3.3 網路節點 8
3.4 Babel路由協定 9
3.5基於RSSI訊號尋找Gateway之方法 9
第四章 電子圍籬與網頁後台模組 13
4.1電子圍籬簡介 13
4.2 iBeacon模組 14
4.3電子圍籬詳細運作流程 15
4.4網頁後台模組 21
4.4.1 網頁架構 21
4.4.2 資料庫規劃 23
第五章 影像辨識追蹤模組 25
5.1簡介 25
5.2影像辨識系統 27
5.2.1 人臉與上半身辨識 27
5.2.2 辨識模型建立 28
5.3 物品顏色辨識 29
5.3.1簡介 29
5.3.2色調檢測模組 30
5.3.2 二值化模組	31
5.3.3膨脹與侵蝕模組 32
5.3.4尋找亮點模組 33
5.4追蹤模式 35
5.4.1 PTZ camera控制方法	35
5.4.2 座標轉動模組36
第六章 系統實作 39
6.1.硬體模組 39
6.1.1 Raspberry Pi單板電腦介紹 39
6.1.2 UDOO 單板電腦介紹 40
6.1.3 ABT-100紅外線模組與12V電瓶 41
6.1.4 EasyN-TM100網路攝影機 42
6.2軟體架構 43
6.2.1 Python 43
6.2.2 SimpleCV 43
6.3 軟體硬體架構整合 44
第七章 實作成果與實驗 50
7.1實作之使用情境 50
7.2 Wi-Fi骨幹網路模組實驗結果 50
7.3電子圍籬模組實驗結果 54
7.4影像處理追蹤實驗結果 59
7.4.1 特定物品分析結果 60
7.4.2 影像追蹤結果 62
7.4.3 影像分析延遲 64
第八章 結論與未來展望 66
參考文獻	67
附錄-英文論文68
 
圖目錄
圖1：系統架構方塊圖 5
圖2：Wi-Fi骨幹網路整體架構圖 7
圖3：Wi-Fi骨幹網路啟動流程圖 7
圖4：Default Gateway列表產生流程圖 11
圖5：尋找Default Gateway流程 12
圖6：Raspberry Pi 3與ABT-100紅外線模組、iBeacon模組 13
圖7：電子圍籬整體架構 14
圖8：iBeacon 封包格式 14
圖9：D-SUN 的人體紅外線感測器 15
圖10：ABT-100紅外線模組 16
圖11：YUASA NP1.2-12 12V-1.2AH 密閉式電池 16
圖12：紅外線、Raspberry pi3、12V電池連結示意圖 17
圖13：Raspberry pi3定期取得資料 17
圖14：Raspberry Pi 3掃描iBeacon流程圖 18
圖15：電子圍籬判斷流程圖 20
圖16：網頁架構 22
圖17：資料庫架構 24
圖18：標準服裝，黃色安全帽與黃色上衣 26
圖19：影像追蹤整體架構 26
圖20：人臉與上半身辨識流程圖 27
圖21：基於人臉之辨識模型 29
圖22：基於人上半身之辨識模型 29
圖23：物品顏色辨識流程圖 30
圖24：與辨識模型比對流程圖 30
圖25：色調檢測模組之示意圖 31
圖26：原始圖片 31
圖27：經由色調檢測模組轉換後 31
圖28：二值化前 32
圖29：二值化後 32
圖30：膨脹示意圖	32
圖31：侵蝕示意圖	33
圖32：膨脹2次 33
圖33：侵蝕2次 33
圖34：尋找亮點模組前 34
圖35：尋找亮點模組後 34
圖36：尋找亮點後將範圍塗回原始圖檔	35
圖37：CGI共用閘道介面 36
圖38：追蹤示意圖	37
圖39：追蹤流程圖	38
圖40：Raspberry Pi 3單板電腦 39
圖41：UDOO X86 ultra單板電腦 41
圖42：ABT-100紅外線模組 42
圖43：YUASA NP1.2-12 12V-1.2AH 密閉式電池 42
圖44：EasyN TM110 43
圖45：對外節點 45
圖46：網路節點 45
圖47：紅外線、Raspberry pi3、12V電池實際連結圖 46
圖48：影像追蹤模組實體圖 46
圖49：透過網頁綁定每個區域上電子圍的籬代號	47
圖50：透過網頁管控合法iBeacon名單	48
圖51：無警報時網頁狀態 48
圖52：網頁發生警報狀態 49
圖53：Wi-Fi骨幹網路情境式意圖 51
圖54：Wi-Fi骨幹網路-對外網路速率 52
圖55：警報封包延遲 53
圖56：Wi-Fi骨幹網路節點耗電程度 53
圖57：紅外線遮蔽與距離影響 54
圖58：iBeacon RSSI之距離影響 55
圖59：電子圍籬-一人觸發時狀況 56
圖60：電子圍籬-兩人觸發狀況 58
圖61：電子圍籬-三人觸發狀況 59
圖62：正面、無帽、無衣 60
圖63：正面、黃帽、無衣 60
圖64：正面、無帽、黃衣 61
圖65：正面、黃帽、黃衣 61
圖66：背面、無帽、無衣 61
圖67：背面、黃帽、無衣 61
圖68：背面、無帽、黃衣 62
圖69：背面、黃帽、黃衣 62
圖70：人物位於左上角時 63
圖71：人物位於右邊時  64
圖72：影像辨識系統分析延遲 65
 
表目錄
表1：Raspberry Pi 3單板電腦詳細規格 40
表2：UDOO X86 ultra單板電腦詳細規格 41
表3：電子圍籬-一人觸發時網頁狀態 56
表4：電子圍籬-兩人觸發時網頁狀態 57
表5：電子圍籬-三人觸發時網頁狀態 58

[1]Pan, M. S., Tseng, Y. C.ZigBee-based long-thin wireless sensor networks: address assignment and routing schemesInternational Journal of Ad Hoc and Ubiquitous Computing20131214715610.1504/IJAHUC.2013.052412
[2]Md Saifudaullah Bin Bahrudin, Rosni Abu Kassim. "Development of Fire Alarm System using Raspberry Pi and Arduino Uno." Electrical, Electronics and System Engineering (ICEESE), 2013 International Conference on. IEEE, 2013
[3]J.Chroboczek,”Babel－a loop-avoiding distance-vector routing protocol,”RFC6126,2011.
[4]Kurt Demaagd, Anthony Oliver, Nathan Oostendorp, Katherine Scott，ractical Computer Vision with SimpleCV,O'Reilly Media.(2012).
[5]廖天健，「室內環境之人物辨識」，國立交通大學電控工程研究所，碩士論文，2010
[6]陳柏志，「基於FPGA即時影像追蹤定位系統研製」，龍華科技大學，碩士論文，2015