A Hybrid Edge-Cloud Smart Door Surveillance System with Real-Time Risk Assessment and Secure Access Control
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a hybrid edge-cloud smart door surveillance system designed to enhance residential security through real-time video analytics, anomaly detection, and dynamic access control. A local webcam captures live video streams processed at the edge by a Flask-Based server, integrating YOLOv8 object detection, HMM-based behavior anomaly detection, and facial recognition for identity verification. To guarantee uninterrupted operation without network connectivity, we also implement a fully offline face-recognition mode on the ESP32-CAM enabling the door to unlock locally under 100 ms. In parallel, a retrainable cloud-based Azure Custom Vision model detected object identities, assessed risk levels dynamically triggering local actions such as door control and real-time email alerts with contextual evidence. When risk levels exceed predefined thresholds, the system autonomously captures critical frames and sends alert or action-required notifications with attached visual evidence, using risk-specific visual theming. To address edge computing limitations in complex cases, recorded videos are analyzed by AWS Rekognition for comprehensive label detection. A responsive web interface provides live monitoring, event logging, OTP-based visitor access, and remote door operation, enhanced by dynamic UI feedback based on threat severity. This work demonstrates an integrated, scalable, and cost-efficient approach to edge-assisted smart security systems, laying a foundation for future improvements in multi-camera coordination ensuring the embedded firmware remains lightweight and easily updatable.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».