Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Использование Пикамера для обнаружения движения

Я использую камеру Pi и программное обеспечение для обнаружения движения для обнаружения движения. Я установил движение с помощью «sudo apt-get install motion» и отредактировал файл конфигурации «/etc/motion/motion.conf», чтобы запустить его в режиме демона. Но я не могу понять вывод. Всякий раз, когда движение запускается с помощью «sudo service motion start», светодиод камеры загорается и отображает изображение на дисплее в течение нескольких секунд. Это повторяется через 10-12 секунд, пока движение не остановится. :( Также, если я пытаюсь транслировать видео в веб-браузере, отображается ошибка, поскольку веб-сайт недоступен. :(

Я использую Raspberry Pi 2 Model B с Debian-Jessie. Есть ли какие-либо проблемы с debian-jessie, так как все руководства по установке, которые я просмотрел, предназначены для debian-whezzy.

Пожалуйста помоги!! :)

raspberry-pi2 motion-detection
26.06.2016

Ответы:


1

Пожалуйста, проверьте это проверенное решение с множеством других функций.

Отредактируйте файлы в /var/html, чтобы настроить пользовательский интерфейс и функции.

08.07.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..