| Abstract | U ovom radu predstavljen je sustav za praćenje divljih životinja koji uključuje kameru s automatskim okidanjem, poslužitelj s bazom podataka i web stranicom. Kamera je izrađena korištenjem Raspberry Pi 4B mikroračunala, Arduino Nano-a, PIR senzora, Raspberry Pi HQ modula kamere, baterije, pretvarača napona, infracrvene LED ploče za noćno snimanje te Qualcomm LTE 4G modula za povezivanje s poslužiteljem. Sustav omogućava neinvazivno praćenje divljih životinja u stvarnom vremenu, pružajući nadzor i tijekom noćnih sati. Fotografije i videozapisi se prenose na poslužitelj, a web stranica omogućava korisnicima upravljanje kamerom, te pregled, brisanje i preuzimanje sadržaja, čime se osigurava jednostavna interakcija između korisnika i dijelova nadzornog sustava. Arduino Nano upravlja napajanjem Raspberry Pi-a mikroračunala, omogućujući uključivanje i isključivanje uređaja prilikom detekcije kretanja životinje putem PIR senzora. Nakon detekcije Raspberry Pi pokreće fotografiranje ili snimanje videozapisa, a datoteke (fotografije ili videozapisi) se putem LTE modula prenose na poslužitelj. Web stranica je razvijena pomoću Apache2 poslužitelja, Flask razvojnog okvira i SQLite baze podataka za pohranu korisničkih informacija, podataka o kameri i odredišta fotografija. Evaluacija učinkovitosti sustava provedena je u stvarnim uvjetima kako bi se osigurala njegova primjenjivost u zaštiti prirodnih staništa. Zbog mogućnosti dodavanja većeg broja automatskih kamera, sustav omogućava praćenje životinjskih populacija u stvarnom vremenu, što pridonosi boljem razumijevanju njihovih migracijskih obrazaca i ponašanja. Također, razvojem predstavljenog nadzornog sustava stvoreni su preduvjeti za identificiranje i kontrolu invazivnih vrsta te sprječavanje prekomjernog rasta određenih populacija, čime bi ovakvi sustavi za nadzor mogli imati vrlo važnu ulogu za osiguravanje ravnoteže ekosustava. |
| Abstract (english) | In this thesis, a wildlife monitoring system is presented, which includes a trap camera, a server with a database, and a website. The camera is built using a Raspberry Pi 4B microcomputer, an Arduino Nano, a PIR sensor, a Raspberry Pi HQ camera module, a battery, a voltage converter, an infrared LED panel for night recording, and a Qualcomm LTE 4G module for server connectivity. The system enables non-invasive real-time wildlife monitoring, providing surveillance even during nighttime. Photos and videos are transmitted to the server, and the website allows users to manage the camera, as well as view, delete, and download content, ensuring seamless interaction between users and the system components. The Arduino Nano controls the power supply to the Raspberry Pi, enabling the device to turn on and off upon detecting animal movement via the PIR sensor. Once motion is detected, the Raspberry Pi initiates photo capturing or video recording, and the files (photos or videos) are transmitted to the server via the LTE module. The website is developed using the Apache2 server, Flask framework, and an SQLite database to store user information, camera data, and photo destinations. The system's efficiency was evaluated under real-world conditions to ensure its applicability in the conservation of natural habitats. Due to the possibility of adding multiple trap cameras, the system enables real-time monitoring of animal populations, contributing to a better understanding of their migration patterns and behavior. Furthermore, the development of this monitoring system lays the groundwork for identifying and controlling invasive species, as well as preventing the overpopulation of certain species, making such monitoring systems potentially crucial for maintaining ecosystem balance. |
