Возможно, вы также можете использовать микрофон для обнаружения шума. На самом деле, сколько детекторов движения системы безопасности работает, но они слушают ультразвуковые звуковые волны. Успех этого во многом зависит от чувствительности микрофона iPhone и от того, какой доступ к API вам нужен. Если микрофон недостаточно чувствителен, прослушивание обычного шума человеческого слуха может быть достаточно хорошим для ваших нужд (хотя это не «истинное» обнаружение движения).
Что касается изображений - посмотрите на использование своего рода алгоритма редактирования строки-редактирования-расстояния, но для изображений. Что-то, что делает снимок каждые Х промежутков времени и сравнивает его с предыдущим сделанным снимком. Если изображения слишком разные (слишком большое расстояние редактирования), тогда звучит сигнал будильника. Это будет объяснять медленные изменения дневного света и, вероятно, будет работать лучше, чем использование одного эталонного изображения в начале периода наблюдения, а затем сравнение всех других изображений с этим.
Если вы объедините эти два метода (изображение и звук), оно может получить то, что вам нужно.
Быстрое примечание: быть гибким с вашим изображением-редактированием-расстоянием. Все цифровые камеры имеют шум, что делает две, казалось бы, идентичные фотографии на самом деле довольно разными на уровне бит. Если света недостаточно, камера автоматически увеличит чувствительность ISO, создавая больше шума. Если вы не устали от этого, ваше приложение может работать хорошо в дневное время, но вызывать ложные тревоги ночью. –