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# Hausüberwachung mit Raspberry Pi
- URL: https://die-exekutive.endpoint.divolgo.de/hausuberwachung-mit-raspberry-pi/
- Published: 2018-06-13T22:00:00.000Z
- Updated: 2022-04-24T23:06:47.000Z
- Author: Ghost
- Tags: Technik

Der Raspberry Pi ist ein Einplatinencomputer, welcher sehr kostengünstig das Experimentieren und Programmieren ermöglicht. Da hiermit sehr nützliche Projekte realisierbar sind, möchten wir Euch heute eine sehr günstige Methode der Hausüberwachung mit dem Kameramodul und dem Pimoroni Enviro pHAT vorstellen, bei der jeder ein Paar Grundlagen des Programmierens mit Python erlernen kann.

Da wir auch in der Nacht wissen wollen, was vor der Haustüre oder im Garten passiert, haben wir uns für das Raspberry Kameramodul mit Infrarot LEDs entschieden.

![](https://die-exekutive.endpoint.divolgo.de/content/images/2022/04/IMG_2401-e1528996873392.jpg)

Die Kamera wird hierbei mittels Flexkabel an den RPi angeschlossen. Falls eine größere Distanz mit dem Flexkabel überbrückt werden muss, empfiehlt es sich ein längeres direkt mit zu bestellen, da das Kabel von der Kamera lediglich 15 cm bis 20 cm lang ist.

Das Kamerainterface muss nur noch im Raspberry Pi aktiviert werden, indem man in das Terminal *raspi-config* eingibt.

Nun können einzelne Bilder sowie Videos direkt aufgenommen und beispielsweise auf einen Medienserver übertragen werden. Da hier die Möglichkeiten nahezu unbegrenzt sind, empfehle ich einen Blick in die Dokumentation der Kamera, welche unter [https://www.raspberrypi.org/documentation/raspbian/applications/camera.md](https://www.raspberrypi.org/documentation/raspbian/applications/camera.md?ref=die-exekutive.endpoint.divolgo.de) zu finden ist.

![](https://die-exekutive.endpoint.divolgo.de/content/images/2022/04/2018-06-14-114834_1824x984_scrot.png)

Falls man auf das ständige Speichern verzichten möchte und lieber direkt eine Art LiveView haben möchte, lässt sich auch dies mit ein paar Zeilen Python Code ermöglichen.

![](https://die-exekutive.endpoint.divolgo.de/content/images/2022/04/2018-06-14-120221_1824x984_scrot.png)

Falls die Kamera draußen aufgestellt werden soll, empfiehlt es sich eine billige Dummykamera auseinanderzubauen und dort das RPi Kameramodul hineinzubauen.

![](https://die-exekutive.endpoint.divolgo.de/content/images/2022/04/IMG_2409.jpg)

Durch das Enviro pHAT kann diese Überwachungskamera nun auch noch durch eine Temperaturanzeige, Helligkeitsanzeige oder auch einen Bewegungssensor ergänzt werden.

![](https://die-exekutive.endpoint.divolgo.de/content/images/2022/04/IMG_2400.jpg)

Hierfür muss allerdings erst mal das Enviro pHAT auf den Raspberry Pi gesteckt werden. Falls die Pins vom Raspberry Pi noch für weitere Hats benötigt werden oder beispielsweise noch ein kleiner Gehäuselüfter betrieben werden muss, empfiehlt sich die Verwendung von Jumperkabeln. Die meisten pHats benötigen nicht alle 40 Pins, weshalb entweder durch Trial-and-Error oder der Suche nach dem pinout alles zufriedenstellend verkabelt werden kann.

Die Installation erfolgt sehr einfach über das Terminal durch die Eingabe folgender Zeile:

*curl -sS https://get.pimoroni.com/envirophat | bash*

nun kann mit ein paar Zeilen Python die Temperatur, die Helligkeit und Lichtfarbe im Raum, den statischen Luftdruck, die Bewegung des pHats, sowie die Richtung auf dem Kompass ausgelesen werden und sinnvoll integriert werden, indem man die entsprechenden Module mit folgender Zeile in den Python Code importiert:

*from envirophat import light, motion, weather, analog, leds*

In Kombination mit dem Kameramodul lässt sich also ein sehr gutes Überwachungssystem für zu Hause, im Büro etc. erstellen und ist hierbei sogar als Marke Eigenbau um ein vielfaches günstiger als professionelle Überwachungssysteme und bietet zudem noch eine Motivation um das Programmieren zu erlernen. Ein weiterer Vorteil gegenüber professionellen Überwachungssystemen ist zudem die Modifizierbarkeit, um allen Anwendungsfällen eine geeignete und kostengünstige Lösung zu bieten. Beispielsweise könnte noch ein Email-Alarm mit Beweisbild versendet werden, oder ein Feuer durch rapiden Temperaturanstieg frühzeitig erkannt werden. All dies kann mit etwas mehr Python Erfahrung sogar selber implementiert werden. Wie bei jeder anderen Programmiersprache gilt auch hier der Grundsatz: „Learning by doing“.