通过智能设备网络，我们可以监控垃圾桶的填充水平，以实时了解情况。背景许多大城市的垃圾管理的主要问题是垃圾箱溢出。这带来了留在街道上的垃圾、难闻的气味、野生动物漫游和厌倦的市民。这是垃圾收集公司在经济和后勤方面（员工时间和垃圾车）对资源使用效率低下的结果。例如，通常的取货路线会清空尚未装满的垃圾箱，而缺少装满的垃圾箱。物联网可以帮助解决这个问题，而无需雇用新工人或购买新卡车，这将为公司带来更多的长期开支。通过智能设备网络，我们可以监控每个垃圾桶的填充水平并汇总这些数据，以生成有关城市垃圾箱实时情况的集中和完整的信息。利用这些知识，公司可以根据垃圾箱的填充水平规划有效的取货路线。他们还可以对收集的数据进行统计分析，以根据实际需要调整每个区域的垃圾箱数量。原型为了亲眼看看我们的系统如何在真实的垃圾箱上实现，我们构建了一个原型。从标准箱开始，我们使用热胶和一些3D打印部件放在箱上：传感器、执行器和电路板。您在这些照片中看到的是最终结果：我们使用了以下组件：LoRaWAN兼容STM板：STM32L0探索套件LoRa、Sigfox、低功耗无线。该模块由STM32L072CZ微控制器和SX1276收发器供电。该收发器采用LoRa远程调制解调器，提供超远程扩频通信和高抗干扰性，最大限度地降低电流消耗。在城市里应该有一些LoRaWAN网关来接收垃圾箱发送的所有信号。要允许通信，必须在main.h文件中设置以下参数：dev_eui、app_eui、app_key。超声波传感器：测量垃圾箱中的占用体积。我们使用超声波传感器作为测量垃圾箱填充水平的主要方式。在原型中，我们只使用了一个传感器，但我们决定每次采取3次措施，超时时间为30秒。通过这种方式，我们可以丢弃在垃圾箱打开时进行的测量。使用更多的超声波传感器将提高测量的准确性，但意味着整个系统的传感器能​​量消耗的线性增加。称重传感器和称重传感器放大器：测量垃圾箱中垃圾的重量。为了检测超声波传感器读取的数据中的异常情况，我们使用称重传感器。结合基于收集数据的统计数据，我们可以比较垃圾箱中的占用体积和重量，以了解超声波测量是否存在异常。要根据超声波测量估算重量并估算最大重量，必须在main.h文件中设置以下参数：垃圾箱高度（cm）、垃圾箱底面积（平方米）、废物类型（塑料、金属、玻璃、纸张、食品、混合）。按钮：当箱子被锁定时打开箱子。OLED显示屏：向市民显示填充水平。OLED显示屏将向市民提供有关填充水平的信息作为反馈。它与进度条一起显示数值。通过这种方式，他们可以更多地参与流程并承担责任。步进电机：装满时锁定仓口，清空时解锁。接线所有组件的接线如下图所示：逻辑RIOT代码实现了在LoRa板上执行的逻辑计算。在主函数中，它初始化传感器、执行器、LoRa通信参数和处理按钮的线程。然后它开始一个循环，该循环交替一个活动阶段和一个睡眠阶段。在活动阶段，代码执行以下操作：超声波传感器进行3次测量，超时30秒在三个值中排除最终的异常并选择相关的一个然后它将其转换为0到9之间的填充水平，知道垃圾箱的高度称重传感器用于获取垃圾箱内垃圾的重量根据填充水平和垃圾类型，它计算估计的重量它还根据垃圾箱的高度、底面积和垃圾类型计算最大重量如果填充水平低于8但重量超过最大值（有20%的余量），我们就有异常；它向云端发送填充级别9以通知垃圾箱必须清空，但它不会关闭垃圾箱。否则，如果填充水平与之前的测量值不同，它会将填充水平发送到云端并更新OLED显示屏上的值。然后它还会检查：如果在料位大于或等于8时重量低于估计重量（余量为20%）；在这种情况下，它会使垃圾箱保持打开状态否则，如果填充水平大于或等于8且重量一致，则关闭垃圾箱否则它会打开垃圾箱此外，一个单独的线程用于使用按钮处理垃圾箱的打开：-如果按下按钮并且垃圾箱被锁定，则垃圾箱被打开。网络图：云：项目的云部分由以下元素组成：物联网AWS物联网核心AWSLambda函数AWSDynamoDBAWS放大谷歌地图提供的API。板子发送的消息格式如下：fill_level.数据库由一个表组成binTable(DevEUI,id,lat,lng,last_fill_level,last_fill_timestamp)，其中：分配给设备的DevEUI用作表的主键；id用于标识web仪表板上的bin；lat和lng是bin所在的地理坐标；last_fill_level是从电路板收到的最后一个填充水平；last_fill_timestamp是接收到最后填充水平的时间戳。作为表的主键，我们决定使用分配给每个bin的DevEUI。通过这种方式，我们可以使用在交换中自动发送的信息立即将接收到的消息关联到相应的bin，而无需在消息负载中添加更多信息。我们还选择使用ID以更简单的方式识别Web仪表板中的垃圾箱。由于垃圾箱通常彼此靠近，垃圾车司机可以使用ID来了解需要清空哪个垃圾箱。显然，id应该写在物理bin上。消息路径：当包含填充水平的消息发送到物联网(TTN)中的LoRa网关时。TTN将传入消息中继到AWSIoTCore中的MQTT代理。一旦IoTCore在代理上收到一条新消息，它就会使用其规则引擎调用Lambda函数“writeBinTable_v2”。此函数更新DB中与刚刚到达的消息中具有相同DevEUI的元组。网页界面：用户与AWSAmplify交互以获取静态内容。客户端浏览器上的页面完全加载后，它会运行javascript代码生成带有标记的地图，其中包含垃圾箱所在的位置。用户现在可以单击标记来查看容器ID、最后一个填充水平以及检测到最后一个填充水平的时间。从Web界面，用户还可以通过填写纬度和经度字段并单击“添加箱”按钮向系统添加新箱。它调用“addBin_v2”Lambda函数的函数URL，该函数在“binTable”中创建一个新元组，并将新的binid返回给用户。此外，用户可以通过在相应字段中插入id然后单击“删除bin”按钮从系统中删除一个bin。通过这种方式调用Lambda函数“deleteBin”，并从数据库中删除与指定bin的id关联的元组。存储在数据库中的所有数据也可以通过RESTAPI访问，以简化与垃圾收集公司现有管理系统的集成。要求：灌装液位的准确度误差不得超过10%；填充水平的更新必须在实际更改后的2小时内显示在仪表板中；该系统必须在至少一年内保持能源独立；垃圾箱容量减少不得超过5%（重量和体积）；系统必须符合LoRa占空比限制；错误液位测量值与总液位测量值的比率必须小于5%。这些要求是对观察到的现实世界做出合理假设而设定的。能源消耗我们面临的一个主要限制是能源消耗。考虑到以下能源使用情况，我们希望系统至少在一年内保持能源独立：OLED屏幕将始终亮着，并且会在每次填充量变化时更新。仅当垃圾箱已满或最近清空时，才会激活步进电机。传感器将以预定义的时间间隔激活。超声波传感器将以30秒的间隔采取三项措施，以放弃在垃圾箱打开时采取的最终措施。称重传感器也将被激活以读取值。采样频率分析该项目的关键方面之一是采样的频率。周期性传感是能源消耗和数据可用性之间的良好折衷。也可以定制测量之间的间隔，在开发过程中，我们为我们的应用程序选择1小时的间隔。使用更大的间隔，我们将失去检测填充水平何时变化的准确性。此外，我们需要有足够的最新更新，以便卡车能够以现实主义的视角来规划他们的路线。无线电使用分析对能源消耗有很大影响的第二个方面是无线电的使用频率。我们选择在每次填充水平变化时进行传输：通过这种方式，我们进一步降低了能源消耗，而不会丢失任何有关垃圾箱状态的相关信息。当在超声波测量的液位测量和称重传感器测量的重量之间检测到异常时，天线也会被激活。在这种情况下，它将用于通知异常，将最大填充水平发送到云以通知必须清空垃圾箱。总之，我们选择每隔一小时检测一次，并在每次垃圾箱填充水平发生变化或出现异常时发送数据。通过这种方式，我们还可以遵守LoRa占空比限制（在欧洲，它们受ETSIEN300.220标准监管）以及填充液位变化与仪表板中可视化结果之间的延迟要求。测得的能耗我们使用万用表和INA219来测量我们系统的能耗。此外，我们使用IoTLAB来测量我们使用的板在发送LoRa数据包期间的能耗。76.3mA唤醒期间的能耗48.2mA+6.1mA板卡能耗+OLED显示屏+8.2mA激活传感器和计算液位的能耗（总计62.5mA）+34.5mA使用LoRa传输数据的能耗（总计88.8mA）+90.7mA步进器能耗（总计145mA）测量的消耗可以在下图中可视化：通过使用INA219、ArduinoUNO和AdafruitINA219库，我们获得了运行系统能耗的更精确测量结果：电池为了给系统供电，我们必须使用电池，因为没有基础设施来保持设备的插入。考虑到测量的能耗和要求，我们需要一个500A的电池而不使用充电方法。搜索这种电池，我们发现它们的重量不少于35公斤。考虑到容量小于500公斤的标准箱，该电池将违反有关减少容量的限制。考虑到这个结论，我们必须实施某种收费方法或放松约束。传感器精度填充水平的精度取决于料仓的高度。填充水平是0到9之间的一个值，计算为fill_level=9-(10*distance/max_distance)。fill_level*max_distance/10因此，填充水平的每一步都将代表和之间的垃圾高度值(fill_level+1)*max_distance/10。因此，我们的固有误差百分比最大为总高度的10%，这符合有关填充水平精度的要求。我们根据我们使用的转换公式测量了称重传感器的精度。从我们所做的测试中，我们发现了2%的错误，这是可以接受的。比较代码中的权重时使用的20%余量也抵消了这一点。我们进行了一些测试来评估系统的准确性。总测量：40。检测到的异常：2。未检测到的异常：1。填充水平的准确度：92.5%。我们希望随着样本数据集的增加，准确率会提高，从而符合错误率的要求。网络使用关于数据包和有效负载大小的注意事项考虑到我们的实现，我们发送了一个负载为1字节的LoRa消息。考虑到一个LoRa数据包使用13个字节作为标头（根据我们使用的规范1.0.2），总数据包大小为14个字节。已知扩频因子为7，区域为EU868，带宽为125kHz。使用这些信息和TheThingsNetwork本身提供的计算器（您可以在此处找到），我们得出一个数据包的空中时间为43.6毫秒。这是一个很小的时间段，至少就我们在项目中考虑的时间间隔而言（bin每小时测量一次）。在项目开始时，我们考虑发送具有7个字节的更大负载的数据包，这样我们也可以在消息中发送bin的ID。即使播出时间仅略微增加至56.6毫秒（我们的情况允许的时间段），我们也选择仅发送表示填充水平的单个字节。做出这个选择是因为没有理由将垃圾箱的ID发送到云端。实际上，数据是使用DevEUI而不是ID处理的，并且默认情况下该信息已经存在于数据包中。关于延迟的注意事项在我们的用例中，谈论整个系统的延迟没有多大意义，特别是如果我们考虑到bin中的测量间隔可能由使用机器学习计算的模型控制。相反，需要考虑的一个更相关的方面是电路板开始测量与数据可供最终用户使用之间的延迟。这个时间间隔由三部分组成：板上时间（TBoard）：计算填充水平和发送消息所需的时间；TimeonAir(TAir)：消息从电路板传送到LoRa网关所需的时间；云处理时间(TCloud)：在云上处理数据所需的时间（我们还包括TTN将消息发送到AWSIoTCore所需的时间）。更详细地说，我们有：TBoard=TUltrasonic+TLogic其中TUltrasonic是执行超声波测量所需的时间，TLogic是执行填充液位计算和发送消息所需的时间。在我们的例子中，我们有：TUltrasonic=60s，因为系统执行3次测量（每30秒一次），因此我们在t=0、t=30s、t=60s时进行测量；TLogic=0.05s经验数据告诉我们，板子计算填充液位并发送它的时间不超过50ms；TAir=0.05s使用TheThingsNetwork计算器我们知道理论上播出时间为43.6ms，为了应对最终的延迟，我们假设为0.05s；TCloud=2s显然我们无法控制这方面，但经验数据告诉我们它不会超过2s。TBoard+TAir+TCloud=TUltrasonic+TLogic+TAir+TCloud=60+0.05+0.05+2=62.1s≃62s这可以在下图中以图形方式看到：可扩展性为了确保我们的系统能够在现实世界环境中工作，我们还测试了它的可扩展性。我们在我们的城市中选择了一个街区，并在数据库中为每个垃圾箱创建了一个实体。我们使用IoTLAB并创建了一个实验，在Saclay站点上保留12个板b-l072z-lrwan1。我们编写了一些RIOTOS代码来连接LoRa网关，反复生成随机填充级别并将它们发送到云端。该代码使用不同的DevEUI、AppKey和AppEUI编译并在每块板上刷新，它们链接到数据库中的不同bin实体。实验顺利进行，证明我们的系统能够支持更多的设备。在这里您可以看到记录的实验的摘录：从这个项目中，我们意识到我们不能使用WebSocket技术在每次垃圾箱发送其填充水平时更新仪表板。由于垃圾箱数量众多，Web仪表板无法跟上所有更新并不断刷新。此外，我们意识到云必须向每个打开的仪表板发送大量消息。分析我们的应用程序，我们意识到不需要这样的功能。实际上，从填充水平的变化到云上更新的延迟可能长达1小时。所以没有理由在仪表板中实现低延迟机制。最后我们决定强制Web界面每10分钟更新一次，以免请求使云过载。未来可能的技术改进计划：边缘计算我们可以使用边缘来运行机器学习算法，该算法学习和调整一些相关参数，例如测量间隔或每种废物类型的特定权重。为了实现所提出的目标，边缘计算是最佳选择，因为电路板没有足够的计算能力或能量来运行复杂的算法。此外，网关已经拥有必要的数据，并且可以与板通信以发送新参数。关于云的可能用途，测量间隔是与bin严格相关的参数，将参数发送到云进行计算是没有意义的，因为不需要聚合数据。用电子墨水显示屏取代OLED为了进一步降低能耗，我们可以用电子墨水显示屏代替OLED。仅当值更新时，这种显示才会消耗相关的能量。事实上，在待机期间，它们的能量消耗可以忽略不计。考虑到我们系统中显示的更新频率，电子墨水选项可能更合适。充电方式我们可以添加一块太阳能电池板来减小所需电池的尺寸并延长使用寿命。由于标准箱的大小，我们在找到添加面板的空间时不会有任何问题。评估文件中的更多细节。另一种选择是使用用户踩下踏板提供的能量来打开垃圾箱。这种机械能可以使用发电机转换成电能。但是，即使这个动作的频率很高，每次产生的能量也无法支撑整​​个系统的消耗。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：AndreaMazzitelli，如涉及侵权，可联系删除。

一、目的该项目的主要目标是使用三星ARTIKCloud监控游泳池的pH值和温度水平。二、ARTIK云设置第1步：创建您的新设备注册ARTIKCloud，转到开发人员站点并创建新的“设备类型”。输入您想要的显示和唯一名称创建新清单输入字段名称和其他描述单击保存，然后导航到激活清单选项卡单击ACTIVEMANIFEST按钮完成，您将被重定向到此处完成创建设备类型！接下来让我们创建将使用该设备的应用程序。第2步：创建您的应用程序导航到ARTIK云应用程序点击新应用输入所需的应用程序名称和身份验证重定向url。请注意，身份验证重定向url是必需的。它用于验证此应用程序的用户，因此如果需要登录，将重定向到此url。我们使用http://localhost/index/作为示例。现在将您的应用程序权限设置为读写，导航到您的设备然后保存。到这一步你已经拥有你的应用程序！现在让我们连接该应用程序。第3步：连接您的设备导航到我的设备，然后单击连接另一台设备。单击之前创建的新设备类型，然后单击连接设备。单击您连接的设备设置。请记下这些信息，因为您将在程序中需要它。现在导航到您连接的设备完成ARTIKCloud设置。硬件启动后，图表将包含数据。三、硬件传感器设置第1步：将温度和pH传感器连接到MKR1000温度GND到MRK1000GND温度输出到MKR1000数字引脚1温度VCC至MKR10005V将一个4.7K电阻连接到TempVCC和TempOUTpHGND到MRK1000GNDpHOUT至MKR1000模拟引脚1pHVCC至MKR10005V这是我的示例接线：如果您仔细观察，可以注意到我们添加了一个音频插孔，可以轻松拆卸温度传感器。但这是可选的。这是温度传感器与插孔的连接：第2步：设置所需软件转到ArduinoIDE并添加MKR1000板。搜索mkr1000并点击安装添加所需的库搜索要安装的库：ArduinoJson-我们将使用它来将JSON数据发送到ARTIKCloudArduinoHttpClient-用于连接API的主机OneWire-需要从温度传感器读取数字输入DallasTemperature-达拉斯温度传感器所需的库到此，你就完成了添加所需的软件步骤。第3步：上传程序现在将MKR1000插入您的PC/笔记本电脑更改以下信息：然后将软件代码上传到MKR1000并开始监控。注意：您的WiFi必须有互联网连接。四、试验我们已经对私人、公共和学校游泳池的硬件传感器进行了测试。从这些受访者的池中收集数据使我们能够分析硬件的能力。您可以将MKR1000和传感器放在一个盒子上，然后将其放在您的游泳池上，远离水污染。通过这样做，您可以监控水的质量并通过放置所需的化学物质来使其正常化。五、结果随着人们倾向于更多地关注提供的设施而不是检查它们的安全性，可能会促使对游泳池水质的认识不加重视。希望通过本教程能帮助大家自己DIY游泳池水质监测设备。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Jeff-Paredes，如涉及侵权，可联系删除。

前不久我在浏览新闻时，偶然看到这样一则消息：一位90岁的年迈老人非常喜欢夜间闲逛，但与此同时，她的健康状况在90岁这个情况也每况愈下。就在最近，她在夜行中不小心跌倒在地，并且她的家人花了一个晚上最终打电话报警才得意找到她。上周末，我LAHacks上与同一个团队的朋友分享了这个故事。集思广益后，我们想，为什么不设计一款可穿戴设备，可以检测老年佩戴者的健康紧急情况，并向他或她的家人和朋友发出警报呢？这个项目Cura正是由此而来。研究在我的研究中，我发现很多老年人，都对健康紧急问题有共同的担忧。两种主要的紧急情况是跌倒和心律失常（不寻常的心率），由身体和器官恶化引起。根据疾病预防控制中心的数据，每年约有3600万老年人跌倒，导致300万急诊科治疗和32,000多人死亡。而据NHANES称，70%的老年人患有高血压，导致中风、心力衰竭，甚至猝死。此外，BMCEmergencyMedicine的一项研究表明，如果给予医疗护理，创伤后60分钟是最大的生存机会。这证明了我们的想法可以通过及时报告他们的健康紧急情况来挽救老年人的生命，因此我们开始构建它。构建我们使用MPU6050加速度计、脉冲传感器、ESP-826612-eWiFi模块、按钮、LED灯泡和3.7V电池，MPU6050和脉冲传感器需要先焊接。检测跌倒我们使用加速度计来检测坠落，因为坠落是自由落体的“较低版本”，它给我们提供了比平常更小的重力加速度（G我们通过合并该项目的代码使跌倒检测更加准确并避免错误警报。加速度计在跌倒时必须接收到较低的G，在撞击地面时G的反向尖峰，并且在一段时间内G没有变化，表明用户已经跌倒并静止在地面上。检测心律失常我们使用脉搏传感器来测量佩戴者的心率。研究结果表明，心率高于200或低于27次每分钟(BPM)会危及生命。考虑到佩戴者可能正在运动或睡觉，无论佩戴者的运动状态如何，在这个危险范围内的心率都是不正常的。紧急按钮由于中风和心脏病发作的紧急情况可能没有明显的心率变化，我们增加了一个紧急按钮，让佩戴者在感到不适时直接发送警报。当上述三个中的任何一个触发紧急情况时，紧急LED灯泡就会亮起。灯光指示佩戴者周围的潜在人处于紧急情况，不要与佩戴者正在睡觉或只是躺下的信念相混淆。发送带有位置的短信提醒一旦触发紧急情况，主板会向ESP8266输出一个HIGH引脚，ESP8266然后会向佩戴者的紧急联系人发送一条短信，告知佩戴者的位置。Twilio短信APITwilio支持使用ESP8266通过WiFi连接发送SMS。我们按照这个文档来实现这个功能。UnwiredLab地理定位API通过研究，我们发现WiFi定位系统(WPS)允许我们使用来自连接网络的信息来获取佩戴者的当前位置。UnwiredLab提供了一个GeolocationAPI，它利用WPS返回位置。给定短信中的位置，紧急联系人可以在佩戴者的生命迹象恶化之前找到佩戴者。未来的改进可能使用ArduinoNanoR3和ESP8266-01使设备尺寸更小为硬件组件添加3D打印外壳再次按下紧急按钮可取消紧急情况并发送另一条短信添加由加速度计测量的步数和运动时间等健康功能添加监视器或实施Blynk应用程序以查看健康数据、过去的紧急警报并编辑紧急联系人如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Jeffreythecoder，如涉及侵权，可联系删除。

这个项目是通过我们不断发展，使用从第一台跟踪器计算机中吸取的经验教训，同时在代码中结合了一些新东西制作而成的。背景我从小就对太阳能追踪器很着迷，曾在詹姆斯邦德的电影《拿着金枪的人》中看到过太阳能追踪器。于是我想，为什么不制作一个我多年来一直梦寐以求的东西呢，除开另外一个不切实际的“死亡射线”。该项目由两个（双）塔建成。就像大多数双胞胎一样，他们有点细小的偏差，但最后一切都取得了好的结果。我自己设计/制造了这些，因为没有适用于中小型阵列的现成跟踪器套件。跟踪一两个面板是小菜一碟，但如果帆面积超过9平方米的8个面板则是一个完全不同的命题，尤其是在风速超过80公里/小时的情况下。当我即将对”双胞胎“进行改造/大修时，出于机械原因，显而易见的选择可能首先是南塔。它是用东西颠倒的机制建造的。这是一个实验，它告诉我有充分的理由以“正确的方式”构建事物。“双胞胎”是更小的单元，每个单元只有1.5KW，。两座塔为位于北塔上的单个双输入逆变器供电。每个塔都有自己的电池组、太阳能调节器和跟踪计算机。然而，它们都来自位于南塔的同一个DC面板。这两个都是24V系统，而不是像东塔那样的12V。而之所以途中需要更换改造的原因，相信在下图你也能够显而易见的看出来：改进的同时我还希望该装置更紧凑，最好放在一个盒子里，这样我就可以安装在跟踪器框架的背面，与第一个装置中的传感器大致相同。当然，我决心把OTA搞好，这样我就不必带着笔记本电脑爬上电源阶梯来更改程序。更大的CPU是时候带上Mega和ESP8266了。Mega芯片的优点在于它有4个串行端口，这是芯片中串行通信最适合不过的。所以我可以连接GPS和逆变器以及蓝牙适配器，并且仍然有诊断端口的空间。与此同时，它还拥有更多的内存/代码空间。取代物联网的GUI是的，我们这次不把液晶面板放在设备上。编码我们弃用了80%的GUI原始代码。因此，我们可以获得一个堆内存空间，从而再删除​​它，此外还使用了更多的装载量来运行Web服务器。这是一个方便的版本，易于拔出，并且I2C代码实际上可以留在原处，因此我可以随时将其重新插入以进行基准测试。我使用TinyGPS作为GPSNEMA流的解析器。这从u-blox提供的大量数据中挑选出了跟踪器所需的3位信息。GPS锁定部分似乎非常重要，它确定数据是否有效。作为ArduinoIoT的新手，写网页发生的第一件事就是我的可变内存用完了。经过一番阅读后，事实证明“F()”宏是一个方便的工具包，这将字符串塞回它们可能属于的“代码段”中。我必须为网页设计道歉，非常习惯于在一个大量空闲运行的庞然大物上使用ASP来生成我的页面（我是一个老派的纯HTML粉丝）。在Arduino领域，可怜的旧CPU正在尖叫着生成一个基本页面。更好的方法是使用javascript将负载卸载到Web浏览器，因为主机CPU很可能打包至少10倍于Mega的计算机功率。也就是说，我的页面与99.9%的设备/浏览器兼容，因为它是纯HTML并且不需要生成其他在线服务。非常适合独立应用。该网站也是第一个切入点，因为我仍在研究在Arduino领域适合我的方法。因此，有很多代码示例Frankensteined以及我的一点点展示。时间的东西有点令人生畏，因为似乎有太多的标准和细节需要结合在一起。最后，我设法弄清楚每个部分的方式和原因，并将计算全部放在同一个时区基础上，无论传入的真相来源是什么。跟踪器通过外部RTC使用基于Internet的GPSNTP。这是矫枉过正，但代码是这样编写的，因此您可以在硬件构建中删除时间源，并且软件在很大程度上可以接受。一个问题是，一旦你绑定到一个实时源，你就不能作弊，只需将时钟提前以偏置阵列或补偿角度偏移。您实际上必须使用角度偏移，因为时钟成为绝对变量而不是变量。无线连接回到WeMos，无论是作为屏蔽还是通过串行或modbusRTU接口的独立接口。另一种选择是外部以太网桥，功率是唯一的问题，因为需要手动绘制大约100mA。请注意，经过几次测量后，arduino以太网防护罩也变成了一只饥饿的野兽。从我第一次体验ESP8266开始，它似乎真的很难生成页面。不过请注意，我一直在使用错误的螺丝刀一端，这个算是您应该将处理加载到更好的CPU的示例，或者在和我相同的情况下，只需将螺丝刀保持在正确的方向！之后我又置办了一个新的WiFi模块，它只有一个uart、电平转换器，仅此而已。将它连接到CH340并从我最喜欢的工具之一向其发送AT命令，这让我陶醉在哪里以及如何浪费时间。如果您组织起来并且可以一次性吐出所有响应，那么这些工作非常出色，对于即时构建来说不是那么好，因为在您交换发送模式时会有很大的发送开销。这与Arduino以太网屏蔽不同，无论您发送多小块，它似乎都没有受到影响。因此，根据经验教训，我将跟踪器配置页面的生成时间从10秒缩短到了几秒。在我侵入已经工作的以太网屏蔽版本之前，这也是在概念验证代码中完成的。最终结果是Mega的两个版本的代码，外壳我决定把除了保险丝以外的所有电子设备都放在一个有透明盖子的盒子里，这样我就可以从下面看到我的LED矩阵。Web界面允许我交换XY轴并翻转+/-，因此我可以将设备放置在任何地方并且仍然可以正常工作。透明的亚克力板也被用作安装所有板的底盘，因为我希望它对光和微波都是透明的。我没有测试过的一个问题是，如果GPS可以看穿太阳能电池板，但是考虑到外部天线的B计划。单个底盘层迅速变成了2层，并带有所有额外的衣架以实现功能蔓延。以太网屏蔽有点像操作时刻，RJ45连接器靠在外壳边缘。也许我们需要将插座更换为垂直安装的插座，或者更换为可以安装在电子设备顶层的不同类型的屏蔽罩。最后，我将代码分成两个版本，以太网和ESP通过串行接口连接。同一个网站不同的输出界面。我以为我的大盒子里会有很多空间，但功能蠕变是一个杀手，电源、RTC、矩阵显示、GPS和蓝牙模块。我的一位同事总是建议留出25%的额外机柜空间，只要你不想多放30%就可以了。在塔上，到跟踪器上的N/S和E/W电机的执行器电缆必须重新布线，使用的电缆要少得多，因为它们不需要连接到塔底部的控制箱。当我们刚刚用完盒子里的空间时，保险丝将安装在外部，没什么大不了的，而且还可以断开设备进行维修。我将使用一条临时电源线并将设备连接到跟踪器的底部并进行老化测试。我不会工作，但不会连接到电机。我可以监控它并确保它在交换之前是100%。功耗是唯一出现的问题。总功耗高于预期。我实际上认为可能存在短路，但对12V的输入电源进行了一些测量并发现。总功耗为250mA全球定位系统60mAWiFi60mALED显示10-20mA传感器20mARS-23210mA剩下的（Mega和H桥）90mA现在，在24V时，整个电池的电流约为150mA，因此我们的夜间燃烧量将在1.2到2.1AH之间，具体取决于季节。嗯，我们需要它来适应7/9AH电池的20%放电深度。未来可拓展内容：将所有代码放入ESP芯片中并节省大量电力实现省电代码来在一夜之间关闭GPS可以在没有GPS的情况下运行系统并使用NTPoverWiFi来获取时间吗？如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：DougalPlummer，如涉及侵权，可联系删除。

使用Blues无线记事卡发出（无声）警报：防盗警报和资产恢复。项目背景当人们想到资产跟踪器时，通常他们会考虑跟踪应该移动的东西：飞机、火车和汽车。我们不经常考虑的是跟踪固定不易移动的东西：雕像、环境监测设备、淡季存放的房车或船只，以及其他不幸丢失或被盗的贵重物品。最近在工作中，有人分享了一个关于养蜂人使用跟踪设备来保护他们的蜂巢的故事（蜂蜜实际上是液体黄金！）并建议Blues的设备将是一个很好的低成本工具蜂巢跟踪解决方案，这让我脑子里转了转。Blues的使命是让物联网连接变得简单。您的物联网设备是否具有稳定的Wi-Fi连接-或者它位于草地某处的蜂箱中。Blues提供低功耗记事卡，通过预付费蜂窝数据连接到安全云(Notehub)，并将设备的数据（JSON格式）泵送到云中以便于访问。最好的部分是，一旦数据在Notehub云中，它可以再次路由到第三方云平台、Web应用程序、低代码仪表板，甚至是像Twilio这样的消息传递平台。使用Twilio，我们可以在应该静止的设备开始移动时发送SMS警报，包括最近已知位置坐标等详细信息。听起来对我来说是一个非常完美的解决方案。今天，我将向您展示如何以低于100美元的价格构建一款防盗设备，该设备将使用蜂窝模块将其位置数据发送到云端，并在检测到运动时触发SMS警报，从而更快地恢复资产。硬件部件Blues无线记事卡（蜂窝）×1Blues无线记事本-A×1Adafruit锂离子聚合物电池-3.7v2500mAh×1USB-A转Micro-USB数据线×1软件应用程序和在线服务BluesWirelessNotehub.ioSMSMessagingAPITwilioSMSMessagingAPIJSONataExerciserWebhook.site组装防盗装置由于我的项目是跟踪不应该移动但仍在移动的对象（如果您愿意，可以进行反向资产跟踪），因此在对象移动时可靠的互联网连接和不移动时的持久电池寿命之类的东西都是重要的考虑因素。幸运的是，BluesWireless拥有解决这两个问题的硬件。BluesWirelessNotecard提供预付费全球蜂窝接入，包括500MB数据和10年服务。我选择的模型适用于LTE-M和NB-IoT协议，并且在空闲时它的功耗极低，仅为约8uA。除了我的Notecard之外，我还使用了BluesWirelessNotecarrierAL，它是Notecard的配套原型板，带有板载蜂窝和GPS天线。我特别选择了NotecarrierAL版本，因为它具有用于LiPo电池的JST连接器，但也有使用AA电池的版本，并且所有Notecarrier板还具有可为设备供电并提供USB的微型USB连接器记事卡的接口。这个难题的最后一块是电源。正如我所提到的，我选择了NotecarrierAL，它具有用于锂聚合物电池的JST连接器，所以我买了一个Adafruit锂离子聚合物电池-3.7v2500mAh来为整个shebang供电。现在把它们放在一起：将Notecard拧入Notecarrier，将板上的蜂窝和GPS天线和连接器连接到Notecard，然后将LiPo电池插入标有“LiPo”的JST连接器端口。随着防盗设备硬件组装完成，是时候设置我们的云和Twilio配置了。注意：如果您想了解有关组装跟踪器的更详细说明，请查看我们的开发者体验网站的入门部分。为跟踪器设置一个Notehub项目以向其报告在使用行军命令设置Notecard本身之前，我们需要在Notehub.io中创建一个新的云项目来将Notecard的数据定向到。由于Notecard是一个设备到云的数据泵，它并不存在于公共互联网上（使其成为一个非常安全的设备），因此需要一个用于同步数据的代理：Notehub。Notehub是一种瘦云服务，它安全地接受来自蜂窝Notecard的数据（通过公共Internet，使用私有VPN隧道），然后立即将数据路由到您选择的云提供商（无论是AWS、Azure、GoogleCloud或任何物联网优化服务，如Ubidots、Datacake、Losant等）。1.如果您还没有，请立即使用Notehub创建一个帐户。每月前5,000个路由事件是免费的（路由事件=从Notehub到您选择的云端点的数据传输）。这应该远远超过此防盗设备所需的（希望如此）。2.注册完成后，点击Notehub界面右上方的“创建项目”按钮，填写项目详情。创建新项目后复制项目UID-我们在配置Notecarrier本身时需要它。创建一个免费的TwilioStarter帐户您需要设置的另一件事是使用Twilio的免费入门帐户，因为它是Twilio的API，我们将利用它来发送SMS警报。当我设置我的测试帐户时，我遵循了BluesTwilio文档，我建议从那里开始。注意：如果您单击文档“先决条件”部分中的Twilio链接，您将通过BluesWireless推荐链接获得一些额外的Twilio入门积分。设置您的帐户后，请确保验证来电显示（可能是您自己的手机号码用于测试目的）并为您的帐户分配一个Twilio电话号码（这是稍后将发送SMS通知的号码）。以下是我如何从仪表板中得知我的帐户有一个与之关联的Twilio电话号码。现在让我们设置我们的记事卡。在Notecard记录运动数据后，我们将重新连接Notehub和Twilio。对资产跟踪记事卡进行编程如果您之前没有配置过记事卡，不用担心，Blues旨在通过简单的JSON命令使这种体验变得简单。虽然您可以将完整的NotecardCLI下载到本地计算机以与Notecard交互，但我倾向于使用我们的开发人员体验站点中内置的基于Web的NotecardCLI。在我看来这更容易。您只需要一根微型USB到USB-A转换器电缆，即可将其插入笔记本电脑并开始与您的记事卡进行交互。连接到记事卡后，向其发出以下命令集。1.恢复出厂设置您的记事卡。从头开始一个新项目总是好的。{"req":"card.restore","delete":true}2.将tracker附加到Notehub项目，设置其模式和同步时间{"req":"hub.set","product":"com.blues.paige:anti_theft_tracker","mode":"periodic","outbound":1440,"inbound":1440}该设置只会每​​1440分钟（每天一次）periodic将任何未同步的信息发送到Notehub，并且它也将始终每隔1440分钟同步一次，以便处理来自Notehub的任何新笔记和环境变量。outboundinbound由于我们对更改环境变量或常规记事卡活动的方式没有太多期望，因此同步之间的长间隔是可以的。这也将有助于保持电池寿命，因为该跟踪器将经历的最耗电的活动是获取GPS位置并将该数据传输到Notehub。3.设置Notecard的位置检测模式和频率{"req":"card.location.mode","mode":"periodic","seconds":60}在periodic模式下，只有Notecard通过其板载加速度计检测到运动时，Notecard的GPS模块才会激活以获取读数。告诉记事卡每60秒获取一次新的GPS读数比超过5分钟的时间间隔更消耗电池电量，但如果有东西被盗，我更愿意更频繁地提醒它当前的下落。4.开始追踪，每天设置一次签到心跳，新笔记第一时间同步到Notehub{"req":"card.location.track","start":true,"heartbeat":true,"hours":24,"sync":true}card.location.track将在创建后立即发送到Notehub的Notefile中存储位置标记的跟踪数据，例如速度、方位和距离-这就是"sync"true该行末尾的命令所做的。一旦在记事卡上创建了新事件，它就会直接将其发送到Notehub，无需等到下一个定期安排的outbound时间间隔。同样，这更耗电，但对于这种类型的跟踪器，我们希望事件尽可能接近实时，以增加资产恢复的机会。默认文件是_track.qo，但您可以使用该file字段指定您自己的文件名。heartbeat和告诉记事本hours以定义的时间间隔创建一个条目，而不管运动如何。这只是对Notecard仍在工作的直觉检查。注意：如果您想了解有关配置资产跟踪器的更多信息，请在Blues开发者体验网站上查看有关它们的所有信息。在Notehub中生成一些测试跟踪事件现在带着Notecard在散步或开车时查看它生成并发送到Notehub的数据类型。在Notehub项目中，单击“事件”选项卡，然后在输入的过滤器中_track.qo查看您的Notecard应该生成的跟踪事件列表。如您仔细查看图像所见，我的记事本报告了心跳（无运动）数据和运动检测数据的混合。但是，在其中放置一个图钉，我们将找到一种方法来对这些数据进行分类并防止向Twilio发送误报。通过Twilio发送带有位置数据的运动警报行！现在是开始将其中一些_track.qo事件发送到Twilio的时候了。这可能是项目中花费我时间最长的部分，主要是因为我熟悉了JSONata语法——但我已经超越了自己。让我们逐步完成这一部分。注意：如果您想跳过JSONata解释，直接进入步骤2B-这是这个JSONata函数的最终版本。1.在Notehub中新建一条Twilio路由寻找_track.qo文件BluesWireless开发者体验网站上的Twilio入门指南做得非常棒，准确地展示了如何设置从Notehub到Twilio的新路线，请按照它直到第八步，其中选定的笔记文件被定义为被标记twilio.qo-我们不会，相反，我们的项目将寻找_track.qo像我的屏幕截图中的文件。2.将此JSONata代码粘贴到Twilio路由的转换数据部分中如果您阅读了Twilio入门指南的大部分说明，您可能已经了解了通过JSONata转换原始Notecard有效负载的部分，然后再将其发送到Twilio。JSONata，如果你不熟悉它（我以前不熟悉），它是一种用于JSON数据的轻量级查询和转换语言。语法需要一些时间来适应，但一旦它起作用，它就非常酷了。我学到的关于Notehub的另一件事是，任何notefile有效负载都可以通过JSONata转换函数运行，以删除我们不关心的大部分JSON，只将重要的位路由到下一个绑定信息的地方（Twilio，在我们的例子中）。所以这里是JSONata的第1版，要粘贴到Notehub中的转换数据部分：($from:="+190354XXXX";$to:="+1404641XXXX";$body:=function(){($join(["Alert!",sn?sn:device,"isonthemove!","Lastspottedat:",$string($round(where_lat,6)),",",$string($round(where_lon,6)),"around",$fromMillis(when*1000,"[M01]/[D01]/[Y0001][h#1]:[m01][P]","-0500"),"EST."]))};"&Body="&$body()&"&From="&$from&"&To="&$to&"&";)在这个表达式中，我们定义了三个变量：$from-Twilio电话号码，$to-测试电话号码（可能是您的电话号码），和-一个JSONata函数，用于将字符串连接在一起，让我们知道哪个Notecard正在移动（由Notecard的值定义-它的序列号，如果该值不存在则回退到它的ID）、它最后已知的纬度()和经度()和上次报告的时间()。$bodysndevicewhere_latwhere_lonwhen每个变量或函数用分号与下一个变量或函数分隔，并且要像本例那样将多个变量和函数串在一起，请将它们全部包裹在括号内。除了从原始_track.qoNotefile中提取的基本信息外，我们还使用内置函数（例如$string、$round$fromMillis最后，在where"&Body="定义的最后一行，我们调用新创建的$body()函数来获取我们需要发送给Twilio以获取其消息的字符串，并添加我们也定义的$from和$to变量，以便Twilio知道文本应该来自谁以及应该来自谁收到它。2A。过滤掉心跳事件_track.qo$doNotRoute()这是一个好的开始，但是那些也作为事件进入Notehub的心跳_track.qo事件呢？使用上面的JSONata，这些将每天发送一次到Twilio，并发送一个误报SMS警报，表明Notecard正在移动，而实际上它不是。Enter：一个自定义的BluesJSONata命令，它将有条件地将事件路由到Notehub之外，这正是我们所需要的。$doNotRoute()如果您检查发生运动的事件的纯JSON_track.qo与仅检测心跳的事件的JSON，您会注意到具有运动的事件具有两个心跳不具有的属性：motion和seconds.带有运动数据的记事卡事件_track.qo{//someeventspecificdatauphere"device":"dev:86447XXXXXXXX","sn":"NoteyMcNotecard","product":"product:com.blues.paige:anti_theft_tracker","routed":1646683287,"req":"note.add","when":1646683261,"file":"_track.qo","body":{"hdop":1,"motion":4,"seconds":74,"temperature":29.125,"time":1646683260,"voltage":4.21875},"best_location_type":"gps",//abunchofextralocationJSONdatahere}里面body有motion和seconds-这意味着记事本正在运行。没有运动数据的记事卡事件_track.qo{//someeventspecificdatauphere"device":"dev:86447XXXXXXXX","sn":"NoteyMcNotecard","product":"product:com.blues.paige:anti_theft_tracker","routed":1646600372,"req":"note.add","when":1646600347,"file":"_track.qo","updates":1,"body":{"hdop":1,"status":"heartbeat","temperature":25.5,"time":1646341009,"voltage":4.2734375},"best_location_type":"gps",//abunchofextralocationJSONdatahere}没有motion和seconds在这个记事卡中body，加上它status是"heartbeat"：没有动作。我们可以使用一个（或两个属性）有条件地将值路由到Twilio。游戏规则改变者。用这个新更新的版本2代码替换原来的JSONata：($from:="+190354XXXX";$to:="+1404641XXXX";$body:=function(){($join(["Alert!",sn?sn:device,"isonthemove!","Lastspottedat:",$string($round(where_lat,6)),",",$string($round(where_lon,6)),"around",$fromMillis(when*1000,"[M01]/[D01]/[Y0001][h#1]:[m01][P]","-0500"),"EST."]))};$result:=($exists(body.motion))?"&Body="&$body()&"&From="&$from&"&To="&$to&"&":$doNotRoute();)更改在"&Body=...构造的最后几行中。无论如何都不会发送转换后的Notefile，现在声明了一个名为的新变量并使用JSONata方法，我们检查原始有效负载是否具有值如果它有，则函数运行并将数据发送到Twilio，如果它没有't被调用，并且Note不被发送。$result$existsbody.motion.$body()$doNotRoute()方便起见，添加Google地图链接好的，这应该可以防止误报通过，但是我还想对这条消息进行进一步的改进。我不了解你，但如果我有什么东西被偷了，看到打印出来的GPS坐标在当下并不是特别有用。我希望能够单击SMS中的链接并查看地图上显示的那些坐标。与您的想法相反，目前还没有普遍认可的方式在短信中构建GPS坐标，以便iPhone或Android消息服务能够识别它们是坐标（就像它们对电话号码和地址所做的那样）并自动将它们超链接到在手机上打开地图应用程序。相反，我们必须自己做。所以我的解决方法是在消息的末尾提供一个谷歌地图超链接，用户可以选择点击或不点击（我认为谷歌地图是一个几乎普遍使用的应用程序，无论手机操作系统如何，如果用户不想使用它，他们可以从主消息正文中复制GPS字符串并将其粘贴到他们选择的地图应用程序中）。所以最后一次，用这个版本3代码替换你的JSONata文本：($from:="+190354XXXX";$to:="+1404641XXXX";$body:=function(){($join(["Alert!",sn?sn:device,"isonthemove!","Lastspottedat:",$string($round(where_lat,6)),",",$string($round(where_lon,6)),"around",$fromMillis(when*1000,"[M01]/[D01]/[Y0001][h#1]:[m01][P]","-0500"),"EST.","Googlemapslink:http://maps.google.com/?q=",$string(where_lat),",",$string(where_lon)]))};$result:=($exists(body.motion))?"&Body="&$body()&"&From="&$from&"&To="&$to&"&":$doNotRoute();)这个版本修改了$body函数的结尾，添加了一个额外的行，将纬度和经度坐标输入到谷歌地图URL中，以便可以从SMS中点击它。下面是最终JSONata表达式在TwilioNotehub路由中的样子。现在点击“应用更改”按钮保存路线详细信息。是时候测试这个追踪器了！警报！

作物病害损害是农民关注的一个主要问题，该项目工作利用机器学习根据叶子照片确定作物中存在的疾病类型。首先，使用SingleShotDetector，从现场捕获的视频源中实时单独检测树叶。从田间拍摄的树叶图像也可以作为该系统的输入。提出了一个卷积神经网络来对作物中存在的疾病类型进行分类，该网络使用PlantVillage数据集进行训练，所提出的混合网络在KriaKV-260上实现用于实时检测和识别。所以这个平台是为高级视觉应用开发而开发的，不需要复杂的硬件设计知识。KV260还提供了通过VitisAI在软件级别区分我们的设计的好处。达到的疾病分类准确率在95.88%左右。为了对抗作物疾病造成的损失，基于机器学习的边缘人工智能系统可以检测疾病，帮助农民提高产量。动机-为什么我们决定做这个项目？农业对世界经济极为重要。如今，由于作物病害检测没有成功地整合到农民的收割过程中，大部分作物植被都失败了。每年，农民都在与疾病对他们的作物造成的损害作斗争。农民可以从这些疾病的早期发现和治疗中受益匪浅。很难在该领域找到能够检测任何类型植物病害的熟练专家。如果自动化系统能够通过手持设备或农业设备上的硬件实时识别作物病害和其他问题（如营养不良、杂草或昆虫损害），这对农民来说将是一个福音。因此，需要一个能够在整个收成毁坏之前预测作物疾病的系统。机器学习可用于检测作物疾病并帮助农民识别疾病。本研究项目利用深度学习的概念，构建实时植物病害检测系统。该模型可以部署在KriaKV260等嵌入式平台上，以实时检测作物中存在的疾病。主要目的是有效地预测植物病害，因此农民可以在病害蔓延到作物之前采取有效措施。因此，该项目的目标如下：收集印度作物的作物病害数据集（古吉拉特邦）开发用于作物病害检测和分类的机器学习(ML)模型。在KriaKV260上移植ML模型该项目的主要目标是有效检测植物上的叶子，然后准确识别叶子上存在的疾病类型。SSD模型用于识别植物叶片，基于卷积神经网络（CNN）的新架构用于识别叶片病害。SSD模型和提出的CNN模型相结合，创建了一个可以同时检测叶子和诊断疾病的混合模型。此外，该建议的混合模型部署在KriaKV-260上进行实时测试，以解决实时检测植物叶片病害的问题。下图描绘了用于叶片识别和疾病分类的拟议系统的框图。结果：所提出的系统在PlantVillage数据集的叶子图像以及从附近的真实番茄农场捕获的数据上进行了测试。通过将该系统应用于感染疾病的番茄叶片，测试了该模型在叶片检测和疾病识别方面的有效性。结果如下图所示：从图中可以看出，该模型能够准确地从叶子中识别出疾病的类型——蜘蛛螨、早疫病、番茄花叶病毒和叶霉病。正如这些实时现场测试所证明的那样，建议的模型在所有情况下都表现良好，包括大气、背景、土壤和照明。可能面临的问题：1、在Ubuntu上安装Vitis在Ubuntu上安装Vitis和Vivado非常累人。它们是安装Vitis的先决条件和必需的大量依赖项。没有此类适当的文档或链接可用于正确安装。此外，安装到设备中需要很长时间。在参考了一些死链接后，我们花了12个多小时才完成安装。2、TensorFlowFrozengraph问题及其安装为了获得最终的静态图，输入是.pb和.ckpt文件，它为我们提供了输出frozen_graph.pb。这是TensorFlow库的一个主要问题，如果没有此图，则无法进行进一步的处理。最终这条指令没有被执行：freeze_graph--input_graphyolov2-tiny.pb--input_checkpointyolov2-tiny.ckpt--output_graphfreeze/frozen_graph.pb--output_node_namesyolov2-tinyconvolutional9/BiasAdd--input_binarytrueTensorFlow的安装问题3.OpenCV错误对于摄像头模块的实时接口和处理，openCV是使用最广泛的Python库。没有这个，就不会发生摄像头接口，并且在Linux环境中安装它非常耗时。4.安装VitisAI为了安装VitisAI，我们尝试gitcloneKV-260ml加速库，但由于某些问题，克隆在某些时候卡住了。出于安装目的，我们需要创建一个用于安装Vitis-AI的Docker。存在与索引包、GnuTLS和早期EOF相关的错误。5.在KriaKv-260上实现YOLOv2-v3期间的实时网络摄像头接口在开始使用我们自己的模型之前，我们考虑过使用YOLO实现和检查硬件。然而，在实现YOLO预训练模型时，与KV-260进行实时摄像头接口的主要问题是该套件不支持实时网络摄像头接口。总结了一下我们可能遇到的问题，项目到此就结束了。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：RuchiGajjar，如涉及侵权，可联系删除。

Bolt团队最近更新了BoltIoT-Arduino-Helper库，我认为值此机会正好可以尝试一下。该库现在有关于如何将DHT传感器与BoltCloud接口的示例，而这个项目就是基于此而做的。硬件设置：当我使用Boltduino（ArduinoUnor2的定制版本）时，可以使用ArduinoUno轻松完成该项目。我使用ArduinoUNO为那些Boltduino的制造商制作了Fritzing图。第1步：将螺栓连接到Boltduino(Arduino)这一步对我来说相当容易，因为Boltduino有一个固定BoltWiFi模块的引脚。然而，对于计划使用Arduino的制造商来说，这意味着使用4公对公bergepin线连接Bolt模块。第2步将DHT11传感器连接到Boltduino(Arduino)第3步安装所需的库对于此项目，您将需要BoltIoT-Arduino-Helper、Adafruit_Sensor和DHT-Sensor-libraryArduino库。要安装库，只需转到上面的链接，然后单击克隆或下载按钮。然后单击下载ZIP按钮。将下载包含该库的zip文件。下载库后，转到ArduinoIDE的工具栏，Sketck>IncludeLibrary>Add.ZIPLibrary选择您之前下载的库文件，然后单击选择。注意：请记住安装所有3个库。第4步上传代码进入ArduinoIDE的工具栏，File>Examples>BoltIoT-Arduino-Helper>DHT2CloudDHT库示例将在新的ArduinoIDE窗口中打开将您的Boltduino连接到PC，然后单击上传注意：对于ArduinoUno用户，请记住在上传代码时断开Bolt模块与Arduino的连接。软件设置：围绕BoltWiFi模块开发的项目已经不少，相信读者已经在BoltCloud上创建了一个Account，并将他们的BoltWiFi模块与Cloud帐户关联起来。步骤1)在BoltCloud上创建一个新产品确保选择“输入设备”和“UART”选项。步骤2)配置产品我已经分享了软件配置的代码。完成后保存并退出产品配置视图。步骤3)将Bolt设备链接到您的新产品链接设备后，请记住单击“部署配置”按钮。步骤4)查看您的设备云每5分钟轮询一次设备以获取数据，因此最好让系统等待20到25分钟后再进行检查。到此，项目就完成了。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：VinayakShantaramJoshi，如涉及侵权，可联系删除。

过去很长一段时间以来，我一直在摆弄和修补能量监视设备，从ADS1115作为我的模数转换器开始，并在ESP8266上完成了所有数学运算。然后尝试使用ADS1015实现更快的转换，并尝试使用ADE7763将数学运算卸载到专用处理器并让ESP专注于为配置页面和WiFi提供服务。设计ATM90E26分线器在为ADE7763能量监视器设计了初始突破后，我开始四处寻找更便宜、更现代的替代品。我发现了AtmelATM90E26智能计量IC，它具有双重通信选项-UART/SPI和多种计量模式（在火线和零线上进行电流感应的防篡改）。然而，Atmel的评估模块(EVM)设计过度，并且针对的是企业受众。同时我想它必须符合处理240VAC信号的爬电距离/电气间隙要求，这使它超出了像我的预算使用范围。因此，我着手从Atmel参考设计中提取仅低压组件并将它们放置在PCB上。Atmel慷慨地为我提供了3个样品IC，与我的来自OSHPark的PCB搭配使用，从而为我节省了大约750美元的IC测试费用。然后，我继续寻找将这段代码与微控制器接口的现有技术。Ryzee向我发送了代码并帮助我选择了正确的SPI模式（在本例中为模式3），这让Teensy可以与ATM90E26通话。之后，我建立了一个低压测试台，以查看电压ADC是否工作正常，结果显示一切正常。所以接下来则是全面的能量测量测试。设计ATM90E26低压开发套件在我将设计提交到PCB之前，我通常会在面包板上到处制作凌乱的跳线版本。对于完整的复杂设计而言，这并不总是可行的，通常部分会致力于PCB，然后模块会在整个面包板原型上找到归宿。这就是我的ATM90E26Breakout的命运。我计划最终将它变成一个单板/精确的启用WiFi的能量监视器。目前它位于面包板上的NodeMCU旁边。ATM90E26具有通过SPI和UART访问的灵活性。但是它支持的SPI模式只有模式3（经过一些研究，似乎模式2和3是在ESP8266Arduino端口上打开的，这个很快就会修补），这是ESP8266Arduino堆栈不支持的模式。所以我将我的ATM90E26Arduino接口代码移植到带有CRC检查的UART模式，经过几天后一切正常。你可以在代码的UART分支找到它。我想建一个自供电的电能监测仪，所以我从12VAC-AC变压器中取出了一个古老的7805并将其添加到一个半波整流器中，用于电压波形采样。当我过去使用全波整流器时，整体直流电压对于7805来说在没有散热器的情况下无法调节，但是对于1/2波版本，二极管负责降低一半的电压，使7805功能强大，无需大量散热片。我使用数据表、数学和我的116W校准灯找到了一些乘法器来校准设置应用交流信号时，UART上似乎有一些噪声泄漏，我将尝试使用光隔离器对其进行纠正。然而，ESP8266平台的简单重启似乎可以快速修复任何软件串行通信问题。AdafruitFeatherwing演示我设法将所有这些都放在了Adafruit的羽毛系列板的Featherwing外形尺寸中，因为它在处理器和通信（WiFi、蓝牙和LoRa）方面提供了许多不同的选项。我仅使用Huzzah测试了Featherwingv1.0，并对v1.2进行了一些修改，以兼容任何SPI或软件串行功能的羽毛。到目前为止，我还就我的能源监测之旅做了一个简短的演讲。只不过在这之后，这个产品还有很长的路要走。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：TishamDhar，如涉及侵权，可联系删除。

背景您是否曾经背着背包坐在公共场所，担心有人会偷走它？如果是这样，这就是适合您的项目！是时候该需要一个背包警报了。使用LSM303指南针/加速度计，该项目在背包移动时会发出警报。它使用指南针监控方位，当有超过10度的移动时，它会发出警报。第1步：连接Arduino将LSM303分线板连接到Arduino，如下所示：SDA-SDASDL-SDL车辆识别号-5v地-地有关更多详细信息，请查看Adafruit的指南。像这样将压电蜂鸣器连接到Arduino：+到引脚13-接地第2步：安装库将Adafruit_LSM303DLHC库和Adafruit_Sensor库下载为zip文件。打开ArduinoIDE，转到Sketch>IncludeLibrary>Add.ZIPLibrary然后，找到并选择您之前下载的.ZIP文件。第3步：对Arduino进行编程打开ArduinoIDE并创建一个新文件。删除已经存在的所有内容并粘贴以下代码。//IncludeLibraries#include#include#include#include//Adjustthesensitivityconstintsens=10;//AssignauniqueIDtothissensoratthesametimeAdafruit_LSM303_Mag_Unifiedmag=Adafruit_LSM303_Mag_Unified(12345);voidsetup(void){//JustforDebugging//Serial.begin(9600);//Serial.println("Starting...");//Setuppin13pinMode(13,OUTPUT);//Initialisethesensorif(!mag.begin()){//TherewasaproblemdetectingtheLSM303...checkyourconnectionsdigitalWrite(13,HIGH);delay(500);digitalWrite(13,LOW);delay(500);digitalWrite(13,HIGH);delay(500);digitalWrite(13,LOW);delay(500);while(1);}//Wait5secondsdelay(5000);//AlertwhenstarteddigitalWrite(13,HIGH);delay(500);digitalWrite(13,LOW);}//functionforgettingthesensorvalueintgetDeg(void){//Getanewsensoreventsensors_event_tevent;mag.getEvent(&event);floatPi=3.14159;//Calculatetheangleofthevectory,xfloatheading=int((atan2(event.magnetic.y,event.magnetic.x)*180)/Pi);//Normalizeto0-360if(heading{heading=360+heading;}returnheading;}voidloop(void){//getsensorvaluesintoldDeg=getDeg();delay(1000);intnewDeg=getDeg();if(newDeg//soundthealarmdigitalWrite(13,HIGH);//Justfordebugging//Serial.println("Triggered");//Serial.println("");}elseif(newDeg>(oldDeg+sens)&&oldDeg!=0&&newDeg!=0){//soundthealarmdigitalWrite(13,HIGH);//Justfordebugging//Serial.println("Triggered");//Serial.println("");}//Justfordebugging//Serial.print("New:");//Serial.println(newDeg);//Serial.print("Old:");//Serial.println(oldDeg);//Serial.println("");}插入您的Arduino，然后编译并上传代码。第4步：测试如果你做的一切都正确，在按下你的Arduino上的重置按钮后，你应该会听到一些哔哔声，3秒的沉默，然后是更长的哔哔声。如果您旋转LSM303分线器，您应该会听到警报响起。如果传感器太敏感，只需在靠近顶部的代码中增加“sens”变量即可。如果您想要更高的灵敏度，请减小“sens”变量。如果您在3秒延迟前听到2声长哔声，则说明您的接线有问题，请检查所有连接。如果它似乎不起作用，那么可能是库没有正确命名。在代码中，删除开头的“#include”语句。然后转到Sketch>IncludeLibrary并选择“Wire”、“AdafruitLSM303DLHC”和“AdafruitUnifiedSensor”库。如果仍然无法正常工作，请确保您附近没有任何强磁场。去另一个房间，或者外面。此外，确保分线板有点水平并与地面平行。第5步：添加密钥您现在应该有一个工作项目，只需将9v电池插入Arduino上的桶形插孔，将其安装在您的背包中，您就可以开始了。然而，每次你想布防/解除警报时拔掉和重新插入电池有点烦人。这就是6.35毫米音频插孔发挥作用的地方。与大多数人在耳机上使用的3.5毫米插孔不同，使用6.35毫米插孔可提高安全性。但是，如果您想要使用键控开关或其他一些开关，请随意使用。如果要添加钥匙，请在电池和DC筒形插孔之间连接开关/钥匙。如果您有其中一根，只需剪断其中一根电线，必要时添加延长线，然后添加开关。就我而言，我有一个接线盒筒式千斤顶并使用它接线。由于我不太关心安全性，我的钥匙只是一个简单的拨动开关，但你可以发挥创意。使用簧片开关和磁铁、RFID，甚至可能是智能手机应用程序！第6步：安装您现在有了一个功能齐全的带钥匙的警报器，现在要做的就是把它装在你的背包里。在蜂鸣器的侧面切一个孔，为钥匙孔切一个孔。我使用了拉链，但可以使用更持久的解决方案。确保传感器安装在一定程度上与地面平行，并且蜂鸣器上的孔没有被阻塞。拓展此警报不仅限于背包。还可以将它添加到门、饼干罐、冰箱或任何您想要保护的东西上。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：TomiChen，如涉及侵权，可联系删除。

该项目可以用来监控您家中的液化石油气泄漏、温度升高、环境光、湿度和压力，尤其是全局仪表板中的厨房。补给品：ArduinoNano33物联网×1SeeedStudioGrove-气体传感器(MQ2)×1LDR，5兆欧×1SparkFun大气传感器分线器-BME280×1烙铁（通用）焊锡丝，无铅助焊剂，焊接胶带，双面背景介绍：在这篇文章中，我将向您展示如何创建这个Arduino家庭安全监视器来识别您家（尤其是厨房）的LPG泄漏、温度升高、环境光、湿度和压力，并在这些交互式仪表板中实时查看数据。如果出现问题或检测到任何危险，这也会通过短信、邮件或电报提醒您。您可以从世界任何地方访问此仪表板并监控您的家。在本教程中，我将分享自己制作的所有内容。我将解释电路，与您分享PCB设计和布局，以及Arduino代码。项目原理：什么是Ubidot这里，Ubidot提供了一种简单而安全的方法，用于使用全球云网络实时向物联网设备发送和接收数据。Ubidots为爱好者、爱好者和专业人士提供了一个稳固的平台，使他们能够轻松地检索和使用世界各地的传感器数据并将其转化为有用的东西。我们可以使用Ubidots平台将各种传感器值或其他数据发送到云端，安全地存储在那里，并在我们想要使用简单的API调用时随时检索它们。Arduino家庭安全监视器所需的组件ArduinoNano33物联网BME280MQ2气体传感器LDR家庭安全监视器PCB我选择ArduinoNano33IOT的原因是，它们非常小，与arduinonanoR3引脚对引脚兼容，它甚至还有一个内置的WiFi模块，可以派上用场。第1步-构建PCB伙计们，我设计了一个PCB布局，您可以在其中轻松安装ArduinoNano33IOT和传感器，无需使用杂乱的电线和电缆即可进行设置。该板重量轻，可使用9V电池或9-12V电源适配器供电。第2步：Ubidots注册接下来，转到此链接并在Ubidots中创建一个免费帐户。如果您已经有一个帐户，只需使用您的账号密码登录。第3步-设置设备接下来我们必须创建一个设备。由于我们使用Arduino进行安全监控，因此我们将设备命名为“家庭安全监视器”。在这里你可以看到我已经制作了这个设备。第4步–设置变量现在单击您刚刚创建的设备。现在它将向您显示链接到该设备的所有变量。在这个项目中，我们需要变量来存储和显示温度、压力、环境光、液化石油气读数和湿度的值。第5步–为小部件分配变量现在从仪表板中，单击添加新小部件。在那里，您将看到可以分配给变量的几种类型的小部件。第6步-身份验证令牌在这个项目中，我们将使用UDP数据包将数据从Arduino家庭安全监视器传输到Ubidots服务器。每个数据包都需要一个TOKEN。获取您的最简单的方法是单击您的个人资料选项卡下的“API凭据”：您会注意到您的Ubidots帐户中有两种类型的密钥：Tokens：嵌入在所有API请求中的临时和可撤销密钥。APIKey：这是您的“主密钥”；唯一且不可变的密钥，仅用于生成您帐户的令牌。记下所有参数——>设备标签、设备ID、变量ID和令牌。我们将在代码中使用它。第7步-编码现在您可以将以下代码上传到您的arduino。您将在说明中找到代码。在上传之前，您必须在代码中添加一些内容从这里获取完整的代码和说明–Arduino家庭安全监视器代码现在是时候上传代码了这段代码的作用是，它将初始化串行通信和BME模块。它将连接到wifi网络并获取IP地址一旦获得IP地址，它将开始从模拟引脚读取传感器值并将其存储到变量中。一旦我们得到数据，就会以这种形式创建UDP数据包并发送到UbidotsServer。这些数据包将被ubidots服务器接收，该服务器提取值并将存储在相应的变量中。这些小部件提供了数据的精彩图形表示，并将显示在仪表板上。测试现在打开电路并将光源或液化石油气源靠近传感器板。您会发现图形正在实时更改。您可以从世界任何地方访问此仪表板并监控您的家。*以上内容翻译自网络，原作者：JithinSanal，如涉及侵权可联系删除。

目的构建一个具有3D面部识别功能的智能开门器适用于一个或两个家庭的房子。所需材料英特尔实感IDF455摄像头树莓派4B>=4GB内存GeeekPiRaspberryPi4护甲箱16GB或更高的microSD存储卡，例如SamsungEVOSelect64GBmicroSD明纬IRM-60-5ST5V10A电源Lindby的传感器外墙灯Severina作为外壳RGBLED64x32P2，5矩阵模块160mmx80mm例如Adafruit5036E18-D80NKIR反射镜+10KΩ上拉电阻40针GPIO带状电缆或10x公/母跳线，20x母/母跳线M3黄铜间隔螺栓4x40mm、4x15mm、2x10mm8个M3螺母，用于将间隔螺栓固定到外壳的后面板4xM2.5螺钉12mm，用于将Raspi连接到外壳的后面板¼英寸螺丝，用于将相机固定在机箱底部外壳底部用于USB电缆的电缆索环用于绝缘低压电源端子的收缩管用于前门蜂鸣器的基于IP的接口，例如Siedle网关（德国品牌内部对讲机）可选：带有40针间距堆叠接头的AdafruitRGB矩阵式发动机罩-增加矩阵式发动机罩与电路板的距离，使其突出于装甲箱可选：PIR传感器HC-SR501作为替代存在检测器和E18-D80NK回归反射传感器的替代品所需工具钻头螺丝刀烙铁前提2021年初，英特尔通过发布RealSenseIDF455摄像头采纳了这一原则，并为制造商提供了一款有趣的产品，可集成到自制解决方案中。该相机通过大量文档、适用于Linux、Windows和Android的开源SDK以及C、C++、C#和Python语言来评分。与Apple相比，它允许对多个人进行身份验证，他们的个人资料要么集中存储在服务器上，要么存储在相机本身的数据库中。英特尔和苹果给出的“错误录取率”——即被错误录取的人数——为1:100万。相机的整个认证过程不到一秒钟。功能性智能开门器取代了过时的入口照明，因此被安置在一个外壳中。该系统仅由主电压供电，并通过内部WIFI进行通信。因此，必须确保准入控制的位置具有适当的WIFI接收。由于相机本身没有存在检测器，它由红外反射光屏障触发。要求入场的人将手擦过挡光板或靠近他们的脸。可以短暂看到机箱底部倒置摄像头的红外照明器发出微弱的红光。摄像头现在将波长为850nm的不可见红外点投射到面部，通过侧面集成的两个全高清摄像头记录它们，并使用它们形成三维点云，并通过AI与存储的面部轮廓进行比较推理。相机需要不到一秒钟的时间进行此身份验证过程，并通过USB电缆将结果（在肯定的情况下是识别人的姓名）传输到RaspberryPi计算机。由于我们只使用一台相机，这些配置文件本地存储在相机上。对于具有多个访问权限的身份验证，摄像机提供了一种服务器模式，其中访问配置文件存储在中央服务器上，因此可以由多个摄像机使用。如果验证通过，则被识别人的姓名会在LED矩阵显示屏上显示几秒钟，然后通过WIFI使用MQTT命令打开门。空闲时，LED矩阵面板显示时间、星期几和当前日期。您可以在此处通过YouTube视频找到其工作原理的演示：识别出的人名会在LED矩阵显示屏上显示几秒钟，然后通过WIFI使用MQTT命令打开门。空闲时，LED矩阵面板显示时间、星期几和当前日期。您可以在此处通过YouTube视频找到其工作原理的演示：识别出的人名会在LED矩阵显示屏上显示几秒钟，然后通过WIFI使用MQTT命令打开门。空闲时，LED矩阵面板显示时间、星期几和当前日期。硬件设置在这里我使用了带有RaspberryPIOSakaRaspian的Raspberry4B用作主机。我们决定在不锈钢外壳中安装户外灯，当放置在前门前时，它会散发出不显眼的图像。除了Raspi之外，它还包含一个功率为50瓦的5V电源、一个回归反射传感器和一个分辨率为64x32RGBLED的Adafruit5036LED矩阵显示器。它使用4个间隔螺栓连接到外壳的底板，每个间隔螺栓的长度为55毫米（40毫米+15毫米）。矩阵模块的厚度为15毫米，因此底板和磨砂丙烯酸玻璃之间的距离为70毫米。为确保LED矩阵内容不会因缎面处理而变得过于模糊，LED矩阵模块与丙烯酸玻璃直接接触非常重要。接线将RGB矩阵显示器连接到RaspberryPI有2个选项：AdafruitRGBMatrixHat/Bonnet：此插件板通过LED矩阵模块随附的HUB75连接器提供整齐的布线。为了避免插件板不妨碍RaspiArmorCase，必须使用40针间距堆叠接头将其抬起。这造成了更高设计的缺点。6厘米。由于Raspi安装在与传感器相对的外壳下部，因此可以使用PIR传感器HC-SR501，但在组装外壳长度为5.5厘米的E18-D80NK红外光栅时会导致碰撞的灯壳。因此，在使用E18-D80NK光栅时，我们建议使用如下所示的分立接线或交换位置-电源单元在外壳下部，Raspi在上部！Raspi通过插头或Adafruit阀盖上的螺丝端子供电。此外，AdafruitBonnet使用其他用于通信的GPIO端口，因此在AdafruitBonnet案例中，我们使用GPIO19作为存在传感器。因此，传感器输出的跨接电缆必须焊接到阀盖上。使用跨接电缆或带状电缆的离散接线稍微复杂一点，但功能相同。存在传感器（PIR或光电传感器）用于在离散接线的情况下连接到GPIO引脚5。Meanwell电源在低压输出端有一个4针螺钉端子，通过随附的电源线为RGB矩阵和Raspi通过GPIO引脚2提供5V电源和GPIO引脚39用于接地。我们不建议使用跨接电缆为Raspi供电，而是使用具有更高横截面和更快速端子的更粗电缆。为此，我们重新使用了LEDMatrix电源的2个冗余电缆夹，用小螺丝刀将它们拉出，并用收缩管覆盖它们，这样就不会有GPIO引脚2短路的风险。PIR传感器为PIR传感器的镜头预留的前部外壳孔，通过用两个封闭的塑料螺母将反射式红外光屏障的内外拧紧，将反射式红外光屏障填充。传感器通过矩阵式阀盖提供5V电压。如果使用AdafruitMatrixBonnet，棕色电缆将连接到标有“5VOut”的端子。使用离散接线，有几种方法可以从GPIO引脚获得5V电压。例如，引脚4上的+5V和GND-蓝色电缆-引脚34上。传感器输出-黑色电缆-连接到引脚29或逻辑GPIO端口5。如果您没有对面的墙壁或类似的反射红外光的物体，您可以使用PIR传感器，例如HC-SR501，而不是光栅。在我们的案例中，这记录了许多误报事件，因此经常触发相机，因为LED矩阵模块对人眼来说是不可见的闪烁，并通过对面的墙壁刺激PIR传感器。机箱安装SeverinabyLindby传感器控制的户外壁灯外壳采用160毫米x80毫米尺寸的RGBLED矩阵，并提供足够的空间来容纳所有组件。要安装它，您必须在后面板上钻几个孔。摄像机用1/4英寸螺钉从外壳内部拧到下部不锈钢板上。为了防止贵重的相机简单地扭断，它用两个10毫米长的间隔螺栓固定。软件安装对于软件安装，我们假设一个新安装的RaspberryPiOSakaRaspian，它通过内部WIFI连接到Internet。我们还建议通过RaspberryPi系统配置打开ssh和vnc服务以进行远程访问。程序“dooropenerF455”基于两个软件模块：第一，英特尔的RealSenseIDSDK，用于控制3D摄像头，第二，HennerZeller的RPILED矩阵模块。我们使用MQTT接口打开门，因此将Mosquitto安装为MQTT代理：#installationofsmartdoorF455#bringRaspiup2dateandgetadditionalsoftwaredevelopementtoolssudoaptupdate-ysudoaptupgrade-y#installessentialdevelopmenttoolingsudoaptinstallcmakebuild-essential-y#mosquittoistheMQTTbrokersudoaptinstallmosquittomosquitto-devlibmosquittopp-devmosquitto-clients-y#libgraphicsmagick++-devisrequiredtobuildrpi-rgb-led-matrixutilitiessudoaptinstalllibgraphicsmagick++-devlibwebp-dev-y#youmaywanttoencryptnetworkcommunicationsudoaptinstalllibssl-devlibcurl4-openssl-dev-y#let'sbuildtheRealSenseIDSDKbyIntelcd~gitclonehttps://github.com/IntelRealSense/RealSenseID.gitcdRealSenseIDmkdirbuildcdbuildcmake..make-j4#let'sbuildtherpi-rgb-led-matrixlibrarybyHennerZellercd~gitclonehttps://github.com/hzeller/rpi-rgb-led-matrix.gitcdrpi-rgb-led-matrix/make-Cexamples-api-use#let'sbuildthesmartdoorF455applicationcd~gitclonehttps://github.com/joergwall/smartdoorF455.gitcdsmartdoorF455mkdirbuildcdbuildcmake..make-j4编译后的C++二进制可执行文件“smartdoorF455”或C挂件“smartdoorF455_c”现在应该存在于~/smartdoorF455/bin目录中。源代码可以在~/smartdoorF455/cpp或~/smartdoorF455/c中找到。该程序通过带有sudo的shell脚本启动：cd~/smartdoorF455/binsudo./run_smartdoorF455.sh或者谁更喜欢编程语言C的变体：sudo./run_smartdoorF455_c.sh并根据用户名和时间/日期提供以下输出：/home/pi/logcreatedsmartdoorF455startedsuccessfullywatch/home/pi/log/20211216_092446_smartdoorF455.logforerrors即使相机还没有排练一张脸，时间、星期几和日期现在也应该是可见的。如果不是这种情况，请转到故障排除一章。人脸进行身份验证为了将授权用户的脸带入相机，我们使用了一个带有命令行界面的工具。如果设备/dev/ttyACM0丢失，请改用/dev/ttyACM1。当前存储在相机中的参数和选择菜单现在出现。旋转参数可以在“s”菜单中设置为0或颠倒设置为180，具体取决于相机是否倒置-即取决于相机是倒置在外壳上还是直立，例如在随附的mini上三脚架。菜单项“e”提供了在相机上使用本地配置文件存储的培训。脸部应距离相机约30至50厘米。然后该过程如下所示：#enrolluserforauthenticationcd~/RealsenseID/build/binsudo./rsid-cli/dev/ttyACM0ConnectedtodeviceAuthenticationsettings::*Rotation:0Degrees*Security:High*AlgoflowMode:All*Facepolicy:Single*DumpMode:CroppedFace*MatcherConfidenceLevel:HighPleaseselectanoption:'e'toenroll.'a'toauthenticate.'d'todeleteallusers.'c'tocaptureimagesfromdevice.'s'tosetauthenticationsettings.'g'toqueryauthenticationsettings.'u'toqueryidsofusers.'n'toquerynumberofusers.'b'tosavedevice'sdatabasebeforestandby.'v'toviewadditionalinformation.'x'topingthedevice.'q'toquit.servermodeoptions:'E'toenrollwithfaceprints.'A'toauthenticatewithfaceprints.'U'tolistenrolledusers'D'todeleteallusers.>eUseridtoenroll:JuliaConnectedtodevice***HintSuccess***HintSuccess这样，所有授权人员的面部轮廓都被学习了。指定名称时，请注意RGBLED矩阵模块只能显示少量字母。使用我们使用的字体，这些只有5个字符。如有需要，请在源代码第99行使用缩写或缩小BDF字体的大小，这样一行最多可以显示8个字符#defineFONT_NAMEFONT_PATH"4x6.bdf"源代码~/smartdoorF455/cpp或~/smartdoorF455/c下的源代码必须适应情况。是使用MQTT还是使用AdafruitBonnet来连接LEDRGB矩阵模块？这将在源代码中使用适当的#define常量定义进行调整。例如，如果使用AdafruitBonnet，则使用GPIO19而不是GPIO5用于红外反射光栅，因为RGB矩阵是通过其他GPIO引脚控制的：/*STARTSYSTEMCONFIGURATIONSECTION*/#defineMOSQUITTO_IN_USE/*commentthisline,ifMQTTisnotusedtoopendoor*/#defineADAFRUIT_BONNET_IN_USE/*commentthisline,ifyouhavedirectcablewiringfromRaspitoLEDMatrix*/#defineSTDOUT_ADDTL_INFO/*providesadditionalinformationonstdoute.g.printsdate/timewhenmovementsensortriggerscamera*//*ENDSYSTEMCONFIGURATIONSECTION*/开门指令为了能够使用此处介绍的解决方案解锁前门，门对讲机必须提供IP接口。如果你想解决这个项目的副本，你应该首先详细分析贝尔系统的当前状态，并尝试找到添加IP接口的方法。我们需要处理基于Siedle总线的门禁对讲机，因此使用OskarNeumann的网关，该网关通过WIFI将MQTT命令转换为Siedle总线，但是市场上不再提供。Siedle提供SmartGatewaySG-150作为IP接口，然而，对于自建项目来说，价格超过600美元是一大笔钱。我们尚未检查的SiedleIP接口的其他替代方案是第三方网关，例如Hamares或SMSGuard的智能开门器，它也提供MQTT接口。任何已经在使用基于IP的门对讲系统的人都可以摆脱困境，并且可以在标有“TRIGGERDOOROPENERSTART”和“TRIGGERDOOROPENEREND”的C/C++代码之间调整源代码来触发开门器。例如，如果此触发器是一个http请求，则可以使用Linux系统调用将其插入到~/smartdoorF455/c/main.c或~/smartdoorF455/cpp/main.cpp文件中：/*TRIGGERDOOROPENERSTART-ADAPTTHISCODEaccordingtoyourinterfacetoyourdoorbuzzer*//*exemplaryadaptationoftheC/C++code*//*Assumption:thedooropenercanbeopenedwiththehttprequest*//*-------http://192.168.178.27:8083/fhem?cmd=set%20Siedle%20open*//*MakesurethecurlmoduleisinstalledinRaspian:*//*sudoaptinstallcurl*//*SincenoMQTTprotocolisusedforthedooropener*//*removethoseenclosedbetween"#ifdefMOSQUITTO_IN_USE"and"#endif"*//*lines.*/system("curlhttp://192.168.178.27:8083/fhem?cmd=set%20Siedle%20open");/*TRIGGERDOOROPENEREND*/MosquittoMQTT代理如果使用MQTT与开门机通信，则必须创建以下配置文件用于Raspi上的MQTT代理的配置：sudonano/etc/mosquitto/conf.d/mymosquitto.conf#addfollowinglineslistener1883listener1884allow_anonymoustrue之后，重新启动代理：sudosystemctlrestartmosquittomosquitto客户端允许我们窃听代理交换的消息以进行调试mosquitto_sub-d-t"#"摄像头安全英特尔在RealSenseIDSDK中提供了一种安全通信模式。此模式使相机能够与主机系统配对并加密通信。这消除了不速之客通过另一个实感ID摄像头（通过USB-C快速插入）和其他面部配置文件获得未经授权访问的可能性。由于复杂的原因，我们这里没有使用这种模式。优化为了从进程调度程序的管理中删除四个处理器内核之一，以便将其留给我们的应用程序独占使用，必须修改以下文件：sudonano/boot/cmdline.txt“isolcpus=3”附加到行尾，使其看起来像这样：console=serial0,115200console=tty1root=PARTUUID=e0d8ecc0-02rootfstype=ext4fsck.repair=yesrootwaitquietsplashplymouth.ignore-serial-consolesisolcpus=3此步骤在重新启动计算机后生效，旨在防止LED矩阵显示屏出现任何闪烁。我们程序的处理器亲和性在run_smartdoor_F455.sh使用taskset命令的启动脚本结束时分配给释放的CPU。结论三维生物特征面部识别的用户身份验证是一个新领域，为创客社区开辟了令人兴奋的应用场景。但很可惜，英特尔在宣布仅仅8个月后就埋下了这个新的业务领域。尽管如此，我们还是对这款3D相机充满热情，并且作为开门器（或者，正确地说，作为门释放器，因为您仍然必须自己打开前门），他们一直在可靠地完成他们的工作。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：JörgWallmersperger，如涉及侵权，可联系删除。

背景我们的宠物应该得到更多保持活跃的方法。我正在使用XIAOBLESense，它是一款配备强大NordicnRF52840MCU的微型微控制器，采用蓝牙5.0模块设计，围绕32位ARM®Cortex™-M4CPU构建。它有6AxisIMU，用于预测诸如休息、步行和跑步等活动。tinyML模型根据来自3AxisIMU的数据预测活动。随附的移动应用程序通过蓝牙连接到设备，微控制器每分钟发送一次预测数据。数据存储在移动本地存储上并绘制在图表上以提供有意义的洞察力。从XIAO开始构建在开始使用XIAO编程之前，您需要安装板固件。最好的资料来源是wiki，你可以在上面得到逐步的指导，以设置您的ArduinoIDE。EIBlue-通过蓝牙收集数据对于任何机器学习项目，数据收集都是非常重要的部分。为了捕捉更准确的数据，我必须在我的狗戴着项圈时收集数据，这意味着我无法收集通过USB线将XIAOBLESense连接到计算机的数据。因此，我创建了一个名为EIBlue的移动应用程序，使用它从XIAO无线收集数据。该应用程序将加速度计数据直接发送到EdgeImpulse工作室。该应用程序非常易于使用。您需要将固件内核上传到您的XIAO，扫描二维码在应用程序上配置项目并开始采样。您应该在EdgeImpulseStudio上看到如下数据。我收集了5s样本。为稳健的ML模型收集尽可能多的数据。我已经收集了大约6分钟的数据以开始使用，并且随着时间的推移将继续收集更多数据。创造行为您可以在此处定义输入数据、要用于模型的任何数字信号处理和神经网络。如您所知，加速度计数据基本上是时间序列原始数据。我选择了频率=50Hz，这意味着每秒将有50个加速度计数据读数，间隔为1000/50=200毫秒。我选择了光谱分析作为我的处理模块，因为它可以很好地与加速度计数据一起提取有意义的特征。在光谱分析页面上，确保选中“计算特征重要性”，这将根据您的数据指示哪些特征很重要。例如，如您在上图中所见，“accXSpectralPower”具有最高的重要性，因为我有休息、步行和跑步的数据，其中X轴变化很大并进行了分离。我在模型测试期间获得了90%的准确率但请记住，这是一个概念证明，我只从我的狗那里收集数据。理想情况下，我应该收集来自不同犬种的数据，这将增加数据集中的多样性并使模型变得健壮。但就目前而言，它解决了目的。完成后，下载Arduino库并添加到ArduinoIDE。然后上传XIAO_BLE_Pet_Activity.ino程序到XIAOBLESense。为iOS构建移动应用程序移动应用程序是用Flutter编写的。所以你需要安装颤振。我强烈建议使用Flutter配置VSCode，这使得在flutter/dart中编写代码变得非常容易。按照此链接开始从安装到编写第一个Flutter应用程序的Flutter。安装和配置所有软件后，克隆此repo。我已经为iOS构建了该应用程序，因为我现在没有任何Android设备。但是Flutter是一个混合移动框架，这意味着相同的代码也应该适用于Android应用程序。要为iOS构建，请从项目文件夹的根目录运行以下命令。openios/Runner.xcworkspace/之后就会打开Xcode，你就可以使用您的配置文件签署应用程序并在您的手机上运行，到此一切准备工作就完成了。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：MithunDas，如涉及侵权，可联系删除。

本文将介绍如何通过RaspberryPi设置CE电流监视器，从而使用Web界面来显示电路的电流读数的项目搭建步骤。介绍在本文中，我们将通过RaspberryPi监控家庭或企业中某些电路的能耗（电流）。RaspberryPi将连接到来自www.controleverything.com的12通道电流监测板，并在网页上显示这些电流读数。这将使我们能够通过网络浏览器从网络上的任何设备实时查看特定电路的绘制量。我们将在此处组合的Web界面是一个简洁的界面。它只会以黑白显示每个电路的当前读数，你可以自主编辑Web界面并以您认为合适的任何方式以对其进行美化。甚至可以在界面上标记每个电路，例如客厅灯、冰箱等。步骤1.1Pi设置首先，我们需要让我们的RaspberryPi完成所有设置并准备就绪。对于这个项目，我在我的Pi上运行当前最新版本的Raspbian。如果您有其他版本的Raspbian或其他Linux操作系统，请记住对操作说明的一些更改可能对您有所不同。RaspberryPi在此处提供了一些关于在您的Pi上安装Raspbian的重要说明。一旦您的Pi启动并运行，我们将首先通过SSH连接到它。此处提供了通过SSH连接到您的Pi的说明。默认用户名通常是pi，密码是raspberry。步骤1.2Apache安装/设置在这一步中，我们要做的第一件事是安装Apache，它是一个Web服务器，它将为用户提供我们的Web界面。为此，请在SSH终端中输入以下内容：sudoapt-getinstallapache2-y这应该在您的RaspberryPi上安装Apache。很酷的是，安装运行后它就可以工作了！在您的计算机上打开Web浏览器并输入Pi的IP地址。您应该会受到默认网页的欢迎。接下来，我们需要修改Apache中的一些设置，所以让我们继续：回到你的SSH终端到Pi输入以下内容：sudonano/etc/apache2/apache2.conf这将打开一个我们需要添加一些信息的文件。向下滚动，直到看到一些目录标签。我们需要在那里添加一个额外的内容：Options+ExecCGIAddHandlercgi-script.py屏幕截图：按ctrl+x退出。当提示保存时说是。当提示输入文件名时，请保持原样。回到终端输入：sudoa2enmodcgi步骤1.3I2C工具设置现在我们需要安装一个名为I2C工具的包和另一个名为Python-SMBus的包。这两个包一起将允许我们的Python脚本与ControlEverything.com当前监控板进行通信。在SSH终端中输入：sudoapt-getupdate更新apt-get软件包安装程序，因此我们可以确保获得最新的软件包。接下来在SSH终端中输入：sudoapt-getinstall12c-tools安装该软件包后，输入：sudoapt-getinstallpython-smbus安装该软件包后，最好重新启动pi，因此在SSH终端中输入：sudoreboot等待几秒钟让Pi重新启动并重新与网络关联，然后通过SSH重新连接到Pi。让我们测试i2c-tools以确保一切正常。确保电流监控板使用随附的I2C电缆连接到Pi，并使用12VDC电源供电。然后在SSH终端中输入：i2cdetect-y1Pi能够识别我们的当前监控板，该板将注册在地址0x2a这就是您应该在终端中看到的内容：如果您看到那里列出的控制器，那么很幸运，到这一步仍然是正确的。步骤1.4将Web界面/Python文件上传到Pi我们将使用sftp将我们的文件上传到Pi。您将需要一个ftp客户端来执行此操作。如果您还没有ftp客户端，我强烈推荐filezilla。可以在这里获取（一定要获取客户端而不是服务器）。他们提供有关FTP的文档，但这很容易。下载并安装后，我们就可以继续了。我们需要更改Apache文件目录的一些权限，以便将我们的文件上传到Pi，所以回到SSH终端输入：sudochown-Rpi:www-data/var/www/html现在打开Filezilla并连接到Pi。输入Pi的IP地址作为主机，pi作为用户名，raspberry作为密码，22作为端口。连接的？伟大的！让我们把一些文件塞进去！这些文件可以从我们的githubrepo获取：https://github.com/ControlEverythingCom/Pi-Current-Monitor-Web-1在Filezilla中导航到您下载/克隆这些文件的本地目录。在Pi的Filezilla的RemoteSide窗格中，导航到/var/www/html目录并在那里上传文件。回到终端，通过输入以下命令移至/var/www/html目录：cd/var/www/html现在输入：pythonCurrentMonitor.pyPython应用程序应将当前读数打印到控制台，如下所示：步骤1.5最终配置设置我们现在需要更改html目录中所有文件的所有者。在SSH终端中输入：sudochown-Rpi:www-data/var/www/html现在我们需要更正CurrentMonitor.py上的权限来执行此操作：sudochmodg+x/var/www/html/CurrentMonitor.py现在，由于Apache将运行Python脚本来连接Pi上的i2c端口，我们必须确保允许Apache(www-data)执行此操作。所以我们将www-data添加到i2c组，如下所示：sudousermod-a-Gi2cwww-datasudoreboot关闭该SSH终端。步骤2接线并安装电路板我们必须在这里注意，您将在这里弄乱120VAC接线，触电可不是什么好笑的事情。如果您对此不满意，请聘请注册电工为您执行此步骤。他们知道该做和规避些什么。在继续之前，您必须使用主关闭开关关闭断路器面板的所有电源。如果可能，我们强烈建议还关闭为面板供电的杆/箱上的断路器。在继续之前，请务必测试断路器面板中所有点的电压。为了安全起见，我还建议关闭面板中的所有断路器电流监控板监控交流电路的热腿。这根电线通常是3芯电缆中的黑腿。白色通常是中性的，裸色或绿色通常是磨光的。因此，通过每个板载电流监控传感器运行您要监控的每个电路的黑腿，如下所示：在所有电线都穿过板载传感器并连接回面板中的断路器后，将USB电源连接到RaspberryPi，并将稳压12VDC电源连接到电流监控板。如果这些电源因所有电路关闭而关闭，请不要担心。如果Pi和电流监控板稍后通电，它不会有任何伤害。现在是时候重新启动所有设备了。当心！！！！对所有事情再做一次健全性检查，确保每个人都远离该区域，并且一切都正确连接。如果您在安装过程中将其取下，请确保将其盖在电路板上。重新打开杆/箱的电源。然后回到电路面板并打开那里的主电源开关。现在一次打开面板中的每个断路器。如果所有断路器都打开而没有跳闸，并且房屋/企业中的一切都通电，那么恭喜你！此刻你可以随意以任何你认为合适的方式庆祝了。步骤3验收你的成果确保您的Pi重新连接到网络。请注意，如果路由器重新启动，它的IP地址可能已更改，因此请务必检查。知道Pi的IP后，请确保您的计算机、手机或平板电脑与Pi在同一网络上，然后在Web浏览器中输入Pi的IP地址。您现在应该看到您连接的每个电路的实时电流水平。结束笔记虽然整个过程很有趣，但几天后你可能会发现自己有点无聊。在这一点上，我强烈建议为Pi定制Web界面，从中获得一些乐趣。你可以在那里做一些非常酷的事情。您可以做的其他一些事情是在网络上为Pi注册一个静态IP地址，这样它就不会改变（DHCP）。我通常在我的路由器上保留IP，因为我觉得这是最安全的事情，如果你的路由器支持它，这非常容易。您还可以在路由器防火墙上打开一个端口以允许外部访问，这样您就可以在离家时监控一切。您真的可以在这里全力以赴并设置DNS。如果您决定这样做，请务必考虑安全性。还有一个可能的扩展：你可以具体监控到每个电路的电流并计算电路的千瓦时使用量。这是绝对可以做到的，但有点复杂。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：ControlEverything，如涉及侵权，可联系删除。

我在我们的房子里添加了各种传感器。我希望能够检测到门窗不仅是关闭的，而且是锁定的。为此，我设计并3D打印了几个磁铁支架，它们固定在窗户和推拉门的把手上。提供的STL文件仅供参考，它们适合我们家的把手，您的可能会有所不同。由于磁铁和传感器之间的空间有限，我选择使用比传感器提供的更小的钕磁铁。磁铁：10x5x3毫米传感器：Aqara，但可以使用其他品牌的传感器，只要传感器安装在框架、磁铁和手柄之间即可。前门和后门解决方案需要对传感器的簧片开关进行一些焊接和重新定位。补给品：推拉门磁铁架.stl窗口磁铁支架.stl第1步：窗口设置将手柄设置在“解锁”位置。从3d打印支架上的“手臂”上取下支撑。如图所示，将支架滑到手柄上。挤压环并将磁铁推入支架。一直滑动支架，直到它停在手柄底部。第2步：连接支架和传感器合上把手，观察只有在窗户完全关闭且把手处于锁定位置时才检测到“锁定”。第3步：推拉门将磁铁插入滑动门磁铁支架。第4步：放置传感器将磁铁支架滑到手柄上（磁铁不可见）。放置传感器，使其仅在门完全关闭且把手处于锁定位置时才检测到“关闭”。第5步：前门设置在锁定棘爪的尖端放置一块磁铁。第6步：准备门框在门框上钻一个5mm的孔，使其对齐，使簧片开关位于锁定爪孔的底部。确保门锁上时，锁爪顶端的磁铁有足够的空间。第7步：修改传感器拆卸传感器单元（注意复位引脚的位置）并小心地将簧片开关从pcb上的2个焊盘上拆下。（抱歉没有这些步骤的图片）。将一根细线焊接到每个焊盘上，然后弯曲导线，使它们垂直于另一侧的pcb。重新安装pcb并确保复位引脚可以触发开关。在pcb盖上钻一个孔，然后用突出孔的电线重新安装盖。测量孔的深度并将电线切割成一定长度，以便在传感器安装在门框上时正确放置簧片开关。将电线焊接到之前未焊接的簧片开关上的引脚上。第8步：传感器放置将簧片开关滑入孔中并将传感器单元安装在门框上。以上就是这个方案的全部内容了，有问题欢迎留言交流。*以上内容翻译自网络，原作者：poulanker，如涉及侵权可联系删除。

概述这个项目是一个DIY触摸屏面板，用于布防/解除HomeAssistant的报警系统。它由RaspberryPi、3.5英寸触摸屏显示器、基于Python的自定义应用程序和MQTT提供支持。本文将引导您完成项目的创建，并提供创建您自己的项目所需的一切！家庭助理HomeAssistant是一个了不起的开源家庭自动化平台。它的众多功能之一是能够实现您自己的家庭安全警报系统。然后，您可以使用各种传感器来确定是否/何时触发警报。就我而言，我的所有外门上都有几个Z-Wave门传感器。如果在警报激活时任何门打开，我会在手机和电脑上收到即时推送通知。最终，我将把它扩展到包括运动传感器和警报器。虽然这工作正常，但布防/撤防设备的唯一方法是通过Web界面。不幸的是，手动警报没有一个API接口，我们可以使用它来发送布防/撤防命令，同时还可以从HA接收即时状态更改。因此，我创建了新的手动MQTT警报组件，其功能与手动警报相同，但也允许通过MQTT进行双向通信！有了这个组件，我们可以使用我们可以想象的任何网络连接平台轻松构建自己的远程键盘。就我而言，我选择使用带有触摸屏的RaspberryPi构建解决方案。硬件至少，您需要以下组件：树莓派Adafruit的PiTFTPlus480x3203.5"TFT+触摸屏显示器微型SD卡用于供电的MicroUSB电缆*我在这个项目中使用了PiZeroW，但是任何带有wifi的Pi都应该可以工作（即使是使用USBwifi适配器的）。可选：该软件还支持可选的屏幕保护模式，在这种模式下，屏幕会在很长一段时间后黑屏。通过添加PIR运动传感器，我们可以让屏幕保持关闭，直到有人接近键盘，从而延长显示器的使用寿命。只需将PIR传感器连接到显示器底部的额外引脚-请参阅本页下方的运动传感器部分。准备HomeAssistant和MQTTHomeAssistantv0.50添加了我们需要使用的新alarm.manual_mqtt组件。这依赖于MQTT平台的启动和运行，因此请确保首先执行此操作。要将警报添加到HomeAssistant，只需将其放入您的文件中：configuration.yml可以在文档页面上找到完整的配置选项列表。alarm.manual_mqtt准备树莓派PiTFT显示器需要特殊的内核驱动程序、配置和校准。Adafruit确实提供了一个很好的指南和预烘焙的操作系统映像，其中包括这些；但是，这个旧图像无法在PiZeroW上正常工作（wifi完全坏了）。就我而言，我最终安装了最新版本的RaspbianJessieLite并按照这些说明使显示器正常工作。注意：此项目不需要X桌面环境，因为软件直接绘制到屏幕的帧缓冲区。如果您按照上一个链接中的说明进行操作，只需跳过任何引用X11的部分。此时，您的TFT上应该会出现一个功能齐全的LinuxCLI！要让触摸屏与pygame一起使用，请确保您使用的是SDL1.2。现在我们可以在Pi上安装报警面板软件了！软件在控制面板上运行的软件可以在GitHub上找到：https://github.com/colinodell/mqtt-control-panel要安装它，请使用Git将存储库克隆到某个位置-我选择了/srv：您还需要通过将.env.dist示例文件复制到.env并编辑以下设置来配置面板：PINS-您想使用的4位密码的逗号分隔列表。MQTT_HOST-MQTT服务器的IP或主机名MQTT_USER-MQTT的用户名MQTT_PASS-MQTT对应的密码您现在可以运行该程序：最后，如果您希望警报面板在启动时启动，请将以下内容添加到您的rc.local文件（exit0行上方）：可选运动传感器/屏幕保护程序为了最大限度地延长显示器的使用寿命，可以使用PIR运动传感器在无人时自动关闭显示器。PiTFT显示器在其底部方便地暴露了GPIO引脚，因此只需进行以下连接：直流至5vGND到地输出到任何未使用的GPIO（例如引脚23）确保将以下行添加到您的.env文件中，以便控制面板了解您的传感器-将23替换为您选择使用的任何GPIO引脚：PIR_GPIO_PIN=23（如果您的控制面板已经在运行，那么您需要在进行此更改后重新启动它。）用法应用程序启动后，显示器应自动连接到MQTT。每当HomeAssistant中的闹钟状态发生变化时，它都会通过MQTT自动将新状态实时推送到显示屏上。要通过报警面板更改报警状态，您必须先按相应的数字键输入有效的PIN码。如果您不小心按错了按钮，只需点击被屏蔽的输入、#键或*键即可清除您的输入。输入有效的PIN将解锁按钮以更改状态：解除“武装”离开按下其中任何一个都会通过MQTT向HomeAssistant发送命令以进行相应的更改。底层-创建UI和应用程序设计UI相当简单。使用Photoshop，我创建了一个新的480x320工作区，并将其划分为相等单位的网格，以确保按钮的大小和对齐方式正确：然后将每个按钮及其不同状态提取到PNG。Python应用程序使用我在PyGame之上创建的自定义UI库。一切（除了状态文本）都呈现为具有多种状态的“按钮”：PIN输入（1-9、*、0和#）：默认按下操作按钮（撤防、布防回家、布防离开）：默认（禁用）激活（警报系统的当前状态）可用（启用-输入正确的PIN后即可选择）甚至显示当前屏蔽PIN的框也被绘制为带有状态的“按钮”：默认（没有输入）输入了1个号码输入2个数字输入3个数字输入4个数字，PIN有效输入4个数字，PIN不正确每个按钮状态都有自己的图像-我们只需跟踪当前状态并根据需要在图像之间切换。应用程序本身运行一个简单的事件循环——在每次迭代中，我们通过MQTT检查屏幕触摸或传入状态更改。UI状态也会根据需要重新绘制。为了防止CPU以100%的速度运行并产生过多的热量，我们还睡眠了很短的一段时间。一旦输入正确的PIN，操作按钮就会解锁。当按下未锁定的操作按钮时，我们会立即通过MQTT向HomeAssistant发出命令，以相应地更改警报状态。外壳每个DIY项目都需要一个外壳，因此我尝试设计一个定制的3D打印外壳来容纳我的控制面板和PIR传感器：这不是最漂亮的情况，一些内部测量不是100%完美的，还有一些小问题：Pi的背面和外壳的背面之间有一个微小的间隙-理想情况下，我希望它们齐平。这是用热胶固定的。支柱可能更坚固。前面板的厚度略短于TFT显示器，使其突出约1毫米。没有额外的通风孔（虽然热量还不是问题）。设计非常基础（我不是设计师）。由于这些原因，我将来可能会重新设计这个案例，但现在它已经足够满足我的需要了：）显示器和PIR传感器的测量结果非常完美，因此它们非常适合并紧贴在外壳的前部。安装后，我使用了大量的热胶将PCB固定在正面内侧。对于后部，我只需将微型USB电缆穿过孔，将其插入Pi，然后将前后部件卡扣在一起。我之前添加的热胶仍然是温暖的，所以它有助于将前后部件粘合在一起。然后我使用CommandLargePictureHangingStrips（带有类似尼龙搭扣的材料）将它安装在墙上。我本可以在外壳上打孔并使用螺丝，但我想要一些不那么永久的东西，以防我以后决定进行改进。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：ColinO'Dell，如涉及侵权，可联系删除。

本项目为需要2FA才能打开的保险箱。使用resin.io和Authy构建。描述物联网主要是将物联网带入互联网，但也将互联网带入物联网。银行账户或比特币钱包等关键任务服务网站提供双因素身份验证(2FA)已有一段时间了，它不仅提供了密码，还提供了额外的安全层。由于resin.io旨在跨越互联网与现实世界之间的鸿沟，我们决定通过构建一个需要2FA才能打开的保险箱来将这一概念付诸实践。通过将resin.io与Twilio的Authy相结合，我们可以通过一个非常简单的部署系统——gitpushresinmaster——和一种添加2FA机制的非常简单的方法来实现这一点。保险箱和储物柜通常通过钥匙或在数字键盘上敲击代码来打开。我们提出了一种替代方法，将数字代码与通过Authy发送到用户手机的SMS相结合，这意味着打开保险箱需要同时拥有代码和手机。细节我们在原型板上使用了RaspberryPi2和一个小电路。锁本身是一个5V螺线管。Pi运行一个node.js服务器，该服务器通过一个简单的Web界面执行身份验证。我们使用Authy提供第二因素身份验证和resin.io以实现超简单的代码部署。锁定和解锁保险箱的程序如下：用户输入他们的电子邮件。如果是新用户，他们会被要求提供电话号码。UI要求用户输入密码来锁定保险箱。当用户输入密码时，锁被接合。完成后，打开保险箱：首先，用户必须输入正确的代码。输入代码后，Authy会向用户发送短信。用户输入短信密码，锁打开。锁只打开几秒钟，但可以通过按UI上的“打开”按钮再次打开。当您在手机上使用UI时，您通常可以在SMS代码到达时输入它，因为它会显示在手机的通知区域中。构建说明硬件螺线管驱动器的电路原理图如下所示：这是我们在原型板上组装螺线管驱动器的方式：软件RaspberryPi运行一个node.js服务器，该服务器实现了多步身份验证机制，为了实现这一点，我们设计了一个使用machina.js的状态机，通过express.js在HTTP上提供服务。大多数交互都在socket.io上进行，以向用户提供实时反馈。我们使用“authy”npm包轻松地与AuthyAPI交互，从他们的教程中借用一些代码。状态机由产生从一种状态到另一种状态的转换的状态和事件组成——我们在应用程序中使用的模型“Safebox”具有“打开”和“关闭”状态，从一个状态到另一个方向的转换，通过通过处理身份验证过程的中间状态。每当用户与UI交互时，都会通过socket.io触发输入事件，并将其传递给状态机。下面的代码是如何定义这些状态和转换的示例：varsafebox=newmachina.Fsm({/*...这里的其他属性*/状态：{/*...此处和下方的其他状态*/关闭：{_onEnter：函数（）{this.lock.enabled(false);this.lock.close();this.persistedState.currentState='关闭';this.persistedState.save();this.emitStatus();},输入：函数（数据）{this.currentUser.comparePassword(data.code,function(err,match){如果（匹配）{safebox.transition('身份验证');}别的{io.emit('notice','那不是你的代码！');保险箱.transition('关闭');}});}},/*...*/}});当机器转换到“关闭”状态时，它的_onEnter函数被称为禁用锁并保存这个新状态。当用户随后输入代码时，我们将其与他们的密码进行比较，只有在匹配时才转换到下一个状态。我们使用MongoDB来保存盒子的当前状态和用户数据——存储用户数据允许我们存储用户的密码和电话号码，这样他们就不需要在每次重启设备时重新配置他们的设备。集成用户模型的代码还与AuthyAPI交互，该API提供了向用户发送SMS并验证他们提供的代码的方法。在客户端，我们有一个简单的单页jQuery应用程序，它为每个状态机的状态显示不同的HTML内容，监听拨号盘和输入上的事件，发送socket.io消息并为用户提供适当的反馈.我们使用Bootstrap和toastr快速设计了一个相当赏心悦目的界面:)我们使用resin.io将所有内容与设置环境并运行我们的启动脚本的Dockerfile绑定在一起：我们的start.sh脚本然后启动MongoDB（在不正常关闭的情况下修复它）和我们的Web服务器：使用resin.io使我们的部署就像输入'gitpush'一样简单，而且它允许我们使用docker确保我们所有的依赖关系都以完全相同的方式满足每个设备。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：PabloCarranzaVélez，如涉及侵权，可联系删除。

我打算将MKRFOX1200变成一个电池供电的天气监测器，这样就可以在任何地方部署它。该项目展示了如何将MKRFOX1200和一组I2C传感器变成一个简单的电池供电气象站。项目所用到的：板载温度传感器（低精度，±1°C）HTU21DI2C传感器获取湿度水平博世BMP280获取大气压力和精确温度TSL2561光传感器获取光度硬件设置该项目的硬件连接非常简单：所有传感器都使用I2C接口并在3.3V下运行。它们需要来自MKRFOX1200的四根线：GND、3.3V、引脚11上的SDA和引脚12上的SCL。相同的四个连接可以与三个传感器并联共享，因为它们每个都有一个特定的I2C地址，因此相关的库和函数将负责区分它们中的每一个。整个项目可以由两节AA或AAA碱性电池串联产生3V并接线到板上的螺丝接线端子块供电。Sigfox消息由于Sigfox网络每天最多可以发送140条消息，因此我们将优化读数并以紧凑的二进制格式发送数据。数据打包很重要，因为您可以发送的消息的最大大小为12个字节。一个浮点数占用4个字节，所以我们需要将我们的读数打包成一些更小的表示形式。浮点格式非常宽（您可以表示大到3.402823e+38(!)的数字），我们不需要整个数据空间；然后我们可以决定安全限制（基于我们将要部署站点的位置）并在后端恢复原始表示。云服务的配置我们将使用两种云服务：Sigfox后端物语使用FirstConfiguration示例提供的PAC和ID在Sigfox后端注册您的开发板（如果您已经为之前的项目做过，可以跳过）。两者都需要配置为相互交谈并以正确的格式解释数据。在Thingspeak上注册并创建几个频道。配置如下图所示。我们配置的第一个通道将是接收原始数据的通道（readChannelID），而第二个将收集重新缩放的数据（writeChannelID）。接着使用ArduinoCreateEditor上传草图了，默认草图允许您在现场部署之前广泛测试所有基础架构。记得声明：oneshot=false当您确信所有后端基础架构设置正确时。草图等待串口，所以我们现在不会启动它。相反，打开SigFox后端并配置回调：点击**Devicetype**->**List**->右键点击你的板子，然后点击**Edit.**点击左侧菜单中的**CALLBACKS**你会看到这样的窗口：单击窗口右上角的**New**按钮。选择**自定义回调**相关配置报告如下。确保回调设置为：类型：DATA/UPLINK渠道：URL方法：GET作为自定义有效负载，设置：status::uint:8temp1::int:16:little-endiantemp2::int:16:little-endianpress::uint:16:little-endianhum::uint:16:little-endianlight::uint:16:little-endianlastMsg::uint:8这代表了我们在草图中打包的结构。我们为每个字段分配了一个变量，因此我们可以在HTTP回调中引用它们。作为URL模式，设置：https://api.thingspeak.com/update?api_key=XXXXXXXXXXXX&field1={customData#temp1}&field2={customData#press}&field3={customData#temp2}&field4={customData#hum}&field5={customData#light}&field6={customData#status}&field7={customData#lastMsg}配置完成后，您的窗口应如下所示：记得更改API密钥api_key与Thingspeak提供的一样WriteAPIKey为了Channel1.保存并退出。我们现在可以打开串口并观察正在发送的第一条消息。万岁！从原始到图形我们配置的设置会将我们的数据路由到Thingspeak后端，但它们仍然是原始格式；要重新转换它们，让我们使用带有此代码段的Thingspeak分析工具%TODO-Replacethe[]withchannelIDtoreaddatafrom:readChannelID=[];%TODO-EntertheReadAPIKeybetweenthe''below:readAPIKey='T6UK7XO6A4H2AGT7';%TODO-Replacethe[]withchannelIDtowritedatato:writeChannelID=[];%TODO-EntertheWriteAPIKeybetweenthe''below:writeAPIKey='XU4TGY261P6B5USN';%%ReadData%%data=thingSpeakRead(readChannelID,'ReadKey',readAPIKey,'OutputFormat','table');analyzedData=data;%%AnalyzeData%%INT16_t_MAX=32767;UINT16_t_MAX=65536;analyzedData.('Temperature1')=data.('Temperature1')/INT16_t_MAX*120;analyzedData.('Temperature2')=data.('Temperature2')/INT16_t_MAX*120;analyzedData.('Pressure')=data.('Pressure')/UINT16_t_MAX*200000;analyzedData.('Light')=data.('Light')/UINT16_t_MAX*100000;analyzedData.('Humidity')=data.('Humidity')/UINT16_t_MAX*110;%%WriteData%%thingSpeakWrite(writeChannelID,analyzedData,'WriteKey',writeAPIKey);%%Scheduleaction:React->every10minutes通过用我们自己的替换通道ID，我们最终可以将原始数据转换回实际值。请记住使用React每10分钟安排一次分析操作，否则将永远不会执行！在最后，我们终于拥有了精彩且准确的图表。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Arduino_Genuino，如涉及侵权，可联系删除。

道路车道检测系统：自动驾驶汽车是现代世界的新趋势之一。他们使用非常复杂的控制系统和工程技术来操纵车辆。道路车道检测是车辆导航中的重要内容之一。在这里，我描述了一个使用Raspberrypi3和计算机视觉技术的简单快速的车道检测。为了快速计算，我只是避免使用线性回归方法。这种方法在低噪声环境下效果很好，但对于复杂的场景，需要先进的统计和图像处理技术。硬件设置：将相机与您的Pi连接摄像头配置：按照此链接进行相机设置https://www.raspberrypi.org/documentation/configuration/camera.md软件设置：为python安装OpenCV。按照这些说明安装OpenCV。这些说明是从https://raspberrypi.stackexchange.com复制的。通用：sudoapt-getupdatesudoapt-getupgradesudorpi-updatesudorebootsudoapt-getinstallbuild-essentialgitcmakepkg-configsudoapt-getinstalllibjpeg-devlibtiff5-devlibjasper-devlibpng12-devsudoapt-getinstalllibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devlibv4l-devsudoapt-getinstalllibxvidcore-devlibx264-devsudoapt-getinstalllibgtk2.0-devsudoapt-getinstalllibatlas-base-devgfortrancd~gitclonecdopencvgitcheckout3.1.0cd~gitclonecdopencv_contribgitcheckout3.1.0如果您想将OpenCV与python2.7一起使用：sudoapt-getinstallpython2.7-devwgetsudopythonpipinstallnumpycd~/opencvmkdirbuildcdbuildcmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF\-DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON\-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules\-DBUILD_EXAMPLES=ON..make-j4sudomakeinstallsudoldconfig如果您想在Python3中使用OpenCV：sudoapt-getinstallpython3-devwgetsudopython3pipinstallnumpycd~/opencvmkdirbuildcdbuildcmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF\-DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON\-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules\-DBUILD_EXAMPLES=ON..make-j4sudomakeinstallsudoldconfig将以上配置完成大约需要2个小时。在此期间，我们可以了解一下Hough-Transform，这项技术是大多数实用车道检测算法背后的关键。Python代码：frompicamera.arrayimportPiRGBArrayimportRPi.GPIOasGPIOfrompicameraimportPiCameraimporttimeimportcv2importnumpyasnpimportmathGPIO.setmode(GPIO.BOARD)GPIO.setup(7,GPIO.OUT)GPIO.setup(8,GPIO.OUT)theta=0minLineLength=5maxLineGap=10camera=PiCamera()camera.resolution=(640,480)camera.framerate=30rawCapture=PiRGBArray(camera,size=(640,480))time.sleep(0.1)forframeincamera.capture_continuous(rawCapture,format="bgr",use_video_port=True):image=frame.arraygray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)blurred=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)edged=cv2.Canny(blurred,85,85)lines=cv2.HoughLinesP(edged,1,np.pi/180,10,minLineLength,maxLineGap)if(lines!=None):forxinrange(0,len(lines)):forx1,y1,x2,y2inlines[x]:cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)theta=theta+math.atan2((y2-y1),(x2-x1))#print(theta)GPIOpinswereconnectedtoarduinoforservosteeringcontrolthreshold=6if(theta>threshold):GPIO.output(7,True)GPIO.output(8,False)print("left")if(thetaGPIO.output(8,True)GPIO.output(7,False)print("right")if(abs(theta)GPIO.output(8,False)GPIO.output(7,False)print"straight"theta=0cv2.imshow("Frame",image)key=cv2.waitKey(1)&0xFFrawCapture.truncate(0)ifkey==ord("q"):break示例输出结果：GPIO引脚连接到Arduinomega用于伺服电机控制。#includeServomyservo;voidsetup(){myservo.attach(10);//attachservomotorPWM(orange)wiretopin10pinMode(0,INPUT);//attachGPIO7&8pinstoarduinopin0&1pinMode(1,INPUT);voidloop(){if(digitalRead(0)==HIGH&&digitalRead(1)==LOW){myservo.write(118);}if(digitalRead(1)==HIGH&&digitalRead(0)==LOW){myservo.write(62);}if(digitalRead(1)==LOW&&digitalRead(0)==LOW){myservo.write(90);}}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：abhinav，如涉及侵权，可联系删除。

该项目包含一个ArduinoUno，其中SeeedStudioGPRSShieldV2.0连接到超声波传感器HC-SR04。这个项目背后的想法很简单，当超声波传感器检测到正在测量的距离与正常状态有差异时，我就会使用手机以完备报警系统。组件您将需要以下东西：1xArduinoUno1xGPRSShield（也可以使用市场上的其他GSM屏蔽）1x超声波测距仪HC-SR041x电源12V@2A（建议使用能够提供2A的外部电源，以避免GSM屏蔽出现问题）1x面包板一些电线连接组件将没有PINCODE的SIM卡放入GPRSShield。将GPRSShield放在ArduinoUNO的顶部。通过将两个跳线更改为左侧，将引脚7和8定义为GPRSShield中的通信引脚。将HC-SR04中的VCC和GND连接到Arduino中的5V和GND引脚。将HC-SR04中的Trig和Echo连接到Arduino中的针脚3和针脚4。代码本项目中我使用了SIM900库。可在此处下载。在正确的Arduino文件夹中安装库后，您可能需要更改一些内容。设置通信引脚GPRSShieldV2.0使用Arduino上的引脚7和8。使用文本编辑器打开库的GSM.cpp文件。更改#define_GSM_TXPIN_to7和#define_GSM_RXPIN_to8。调试模式使用文本编辑器打开GSM.h文件。通过注释关闭以下代码行中库中的调试模式。GSM_ON在同一个文件中，您需要将GSM_ON引脚更改为引脚9。注释所有其他pin9#define语句。Arduino代码将代码中的“XXXXXXX”替换为您的电话号码。打开串行监视器窗口上传后，在ArduinoIDE中打开串行监视器窗口。程序将首先显示与GPRSshield的连接尝试。GPRSshield准备好后，在此期间您依然是可以收到消息的。“WaitingforNetworkRegistration”如果出现此问题，您将需要等待几分钟才能将Shield连接到GSM网络。在此期间，绿色LED将快速闪烁。测试当程序运行时，将您的手放在HC-SR04前面。您应该在串行监视器中收到消息“运动”，并在您方便的情况下拨打电话。拨打您的系统号码，警报应再次“重新启动”。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

该项目可用于监控油温和压力、水温、电压、燃油液位。通过Nextion显示器或诺基亚LCD显示，以让你更直观的了解自己爱车的各项数值。这次的项目中我们使用了一辆旧车，一辆ToyotaMR21990。由于没有OBD端口，并且需要测量油温和压力并报警异常值，因此我们决定使用Arduinouno和诺基亚显示器从安装在汽车上的电阻传感器获取数据。接下来是Arduino输入板：OP=油压；OT=油温；WT水温；V=伏特再是用于LCD显示的程序：#include"U8glib.h"#definebacklight_pin9intpiezoPin=8;//8digitalpinthepiezobuzzerisattachedforalarm.constintoiltemppin=A1;//analogpinconstintoilpressurepin=A2;//oilspacertempandpressureconstintwatertemppin=A3;//fittedinwaterhoseafterthermostatconstintvoltpin=A4;//fromaccconstintfuelpin=A5;//fromdashfuelgauge;intTA=130;//OilTmpalarmlevelover130floatOA=1.5;//OilPresalarmlevelunder1.5intWA=100;//WaterTmpalarmlevelover100floatVA=12.0;//Voltsalarmunder12.0vfloatFA=5;//Fuelalarmunder10U8GLIB_PCD8544u8g(13,11,7,5,6);//CLK=13,DIN=11,CE=7,DC=5,RST=6voiddraw(void){floatoiltempres=analogRead(oiltemppin);//resistancevalue(432.667-Resistance)/1.75doubleoiltemp=(432.667-oiltempres)/1.80;//50c=347ohm60=32470=31280c=95c=110=120=floatwatertempres=analogRead(watertemppin);//resistancevalue(350.124-Resistance)/1.25doublewatertemp=(350.124-watertempres)/1.25;//40c=297ohm50=28760=27670=26380=25090=233fanonfloatoilpresres=analogRead(oilpressurepin);//1=2=2.5=1703=1954=2275=2586=28012.1vfloatoilpressure=(98.5-oilpresres)/-31.098;//if(oilpressurefloatvolts=analogRead(voltpin)/65.0;//65floatfuel=analogRead(fuelpin)/2.0;analogWrite(backlight_pin,20);/*SettheBacklightintensity*/u8g.setFont(u8g_font_profont11);//selectfontu8g.drawStr(0,8,"OilTmp:");//putstringofdisplayatpositionX,Yu8g.drawStr(0,17,"OilPres:");u8g.drawStr(0,26,"WtrTmp:");u8g.drawStr(0,35,"Volts:");u8g.drawStr(0,44,"Fuel:");u8g.setPrintPos(55,8);//setpositionu8g.print(oiltemp,0);u8g.drawStr(80,8,"c");if(oiltemp>TA){u8g.drawStr(50,8,"#");tone(piezoPin,500,3000);analogWrite(backlight_pin,250);}//tone(pin,freq,duration)u8g.setPrintPos(55,17);u8g.print(oilpressure,1);u8g.drawStr(80,17,"%");if((oilpressure13.0)){u8g.drawStr(50,17,"#");tone(piezoPin,1000,3000);analogWrite(backlight_pin,250);}u8g.setPrintPos(55,26);u8g.print(watertemp,0);u8g.drawStr(80,26,"c");if(watertemp>WA){u8g.drawStr(50,26,"#");tone(piezoPin,1500,3000);analogWrite(backlight_pin,250);}u8g.setPrintPos(55,35);u8g.print(volts,1);u8g.drawStr(80,35,"v");if(voltsu8g.setPrintPos(55,44);u8g.print(fuel,0);u8g.drawStr(80,44,"l");if((fuel1)){u8g.drawStr(50,44,"#");tone(piezoPin,3000,1000);analogWrite(backlight_pin,250);}//usedfortestingonly//u8g.setPrintPos(60,44);//u8g.print(fuel,0);//u8g.setPrintPos(30,44);//u8g.print(oilpresres,1);//u8g.setPrintPos(5,44);//u8g.print(watertempres,0);}voidsetup(void){analogWrite(backlight_pin,20);/*SettheBacklightintensity*/}voidloop(void){u8g.firstPage();do{draw();}while(u8g.nextPage());delay(1000);//updateevery1000=1sec}由于诺基亚显示屏变亮（灰色阴影）的问题，导致显示屏连接不良。最终我决定升级到Nextion显示器，结果看起来也更好。由于Uno只有一个HardwareSerial端口（引脚0/1），并且它与USB-SerialUART共享，因此使用Nextion显示器调试项目很痛苦，所以我们转到链接中的页面并按照说明进行操作，然后我们串行连接在引脚10,11上。我的NextionHID的硬件连接：+5V（红色）：来自arduino板的5VTX（蓝色）：引脚10（SoftwareSerialRX）RX（黄色）：引脚11（软件串行TX）GND（黑色）：Uno的GND。颜色是显示器附带的颜色，它带有一个微型分线板上的微型USB连接器。Nextion显示屏图片如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

本项目为使用物联网(IOT)的智能垃圾监控系统。我们生活在一个任务和系统与物联网的力量融合在一起的时代，以拥有更高效的工作系统并快速执行工作！凭借我们指尖的力量，这就是我们可以构想出的项目。物联网(IoT)的功能应是能够透明、无缝地整合大量不同的系统，同时为数百万人提供数据以供使用和利用。因此，为物联网构建通用架构是一项非常复杂的任务，主要是因为此类系统中可能涉及的设备、链路层技术和服务种类繁多。我们对环境的主要关注之一是固体废物管理，这会影响我们社会的健康和环境。废物的检测、监测和管理是当今时代的主要问题之一。传统的手动监测垃圾箱中的垃圾的方法是一个繁琐的过程，需要更多的人力、时间和成本，而我们目前的技术可以很容易地避免这些。这是我们的解决方案，一种废物管理自动化的方法。物联网垃圾监测系统，是一种有助于保持城市清洁和健康的创新方式。继续看看您如何产生影响，帮助清洁您的社区、家庭甚至周围环境，让我们更接近更好的生活方式监控系统概述当我们观察到垃圾车每天两次在城镇周围收集固体废物时，这个现象让我们印象深刻。虽然这个系统实施方式很彻底，但效率很低。例如，假设街道A是一条繁忙的街道，我们看到垃圾填满的速度非常快，而街道B甚至可能在两天后垃圾箱还没有装满一半。这个例子是实际发生的事情，因此它引导我们进入“尤里卡”时刻（即获得灵感）！我们的系统所做的是它在任何给定时间提供垃圾桶中垃圾水平的实时指示器。使用这些数据，我们可以优化废物收集路线并最终减少燃料消耗。它允许垃圾收集者计划他们的每日/每周收集时间表。标准基本模型的工作方式如下：首先，您必须先输入垃圾箱的高度。这将帮助我们生成垃圾桶中垃圾的百分比。然后，我们需要满足两个标准，以表明需要清空特定的垃圾箱：垃圾的数量，换句话说，如果你的垃圾箱是半满的，你确实不需要清空它。我们的阈值，或我们允许的最大垃圾量，是垃圾箱的75%。（您可以根据自己的喜好更改阈值。）如果假设一个特定的垃圾桶装满了20%，然后一周内没有变化，那么它进入了我们的第二个标准：时间。随着时间的推移，即使是少量也会开始腐烂，导致周围环境发臭。为避免我们的容忍度为2天，因此如果垃圾桶小于75%但已使用了2天，则它也需要清空。电子产品考虑到这些标准，让我们了解技术部分：一个超声波传感器（又名距离传感器）将放置在盖子的内侧，面向固体废物的一侧。随着垃圾的增加，超声波与垃圾之间的距离减小。这些实时数据将被发送到我们的微控制器。然后我们的微控制器Arduino101处理数据并通过WiFi将其发送到应用程序。该应用程序的作用是用一个小动画直观地表示垃圾箱中的垃圾量。此过程将指示所有需要注意的垃圾箱，引导用户采取最有效的路线。材料硬件：GroverBaseShieldv2Arduino1019v电池（Gearbest）这些电池将为Arduino板供电塑料容器（Gearbest）我找到了一个旧塑料容器，所有组件都可以放入其中。盒子很重要，因为您可以轻松访问组件并且它是防水的。超声波传感器（Gearbest）超声波传感器测量距离。它将附在盖子上，指示垃圾的数量。我们系统的关键组件。跳线（Gearbest）ArduinoMKR1000（亚马逊）是Arduino最新的微控制器之一，它使用可下载的预构建库简化了连接到Internet的任务。白色喷漆将您的常规盒子变成更专业的产品工具：电钻（Gearbest）热胶枪（Gearbest）软件：ArduinoIDEBlynk一个允许与WiFi兼容的微控制器通信的安卓应用程序。构建模型是时候制作我们自己的系统用来在家中小规模测试我们的概念了！我为此找到了一个旧的小塑料容器以确保组件合适。喷漆我们选择了白色，但您可以选择您喜欢的任何颜色，内外涂两层油漆，别忘了封面。注意：在外面做的烟雾是有毒的。安装超声波传感器推入传感器并涂抹少量热胶将其固定到位。然后给开关做一个插槽以将所有东西安装到位。电路只需将Baseshield安装到Arduino101上并将超声波传感器连接到引脚D6外壳小心地将所有组件装入并合上盒子Blynk应用程序简介为了连接到互联网，我们使用了一个名为Blynk的预建平台，该平台可以从androidplay商店下载，链接在下方。有无数关于如何将应用程序与Arduino一起使用的示例，这些示例都可以通过前往ArduinoIDE中的文件、示例和Blynk列表下获得。链接到blynk应用程序：https://play.google.com/store/apps/details?id=cc设置应用程序和代码为了能够对Arduino101进行编程，您需要首先安装所需的驱动程序。要检查您是否已经安装了它们，请打开ArduinoIDE，单击工具，然后单击板并查看列表中是否有Arduino或Genuino101。要下载必要的驱动程序以使用Arduinomkr1000，请再次打开ArduinoIDE，单击工具、板，然后单击板管理器。现在在搜索栏中，搜索“intelcurieboard”，选择您的ArduinoIDE版本并下载随附的版本安装驱动程序后，继续下载所需的库。为了让我们的程序运行，我们需要WiFi101库、blynk库和超声波库，这三个库都可以在Arduino的内置库管理器中找到。打开Sketch然后IncludeLibrary，接着是ManageLibraries。现在在搜索栏中，搜索WiFi101、Blynk和Ultrasonic，选择您的IDE版本并安装。测试使用Blynk应用程序，我们用3个LED表示垃圾级别。选择Arduino101作为您的微控制器并选择“连接类型”BLE，而不是蓝牙！然后您将收到一封包含您需要在代码中输入的“身份验证令牌”的邮件（在代码中提到）。结果在这里，您可以看到整个概念的最终结果！这些是我填满垃圾箱时的手机截图。在blynk应用程序中，我们将三个LED对齐，一个在另一个之上。绿色从0到25%满，橙色从25到65%，红色从65到100%在放入10%的垃圾并关闭垃圾箱后，我们让其他两个亮起的绿色LED保持熄灭。50%满.最后在我们把所有的垃圾都扔了之后，三个LED和一个笑脸都亮了！全球定位系统：重要我们实际上还没有实施这一步，因为我们必须制作至少20个模型才能将它们安装在镇上的垃圾箱周围。这会使造价变得太昂贵，所以我们提出了这个想法，当随机模拟时，它给了我们最短的路线，正确的结果！现在是耗时的部分。我们计划将我们的项目与谷歌地图融合。这是实施过程：您需要手动在城镇中获取每个垃圾桶的GPS位置。然后将其保存在您的谷歌地图上。完成之后，就像我们在我们的模型中制作系统而不是一个LED一样，你需要对垃圾箱的数量做相同的事情，假设我们有20个的话。当卡车司机准备开始他一天的工作时，他就打开Blynk并查看所有需要注意的垃圾箱，然后选择每个垃圾箱（每个垃圾箱都有特定的编号），然后生成最短和最有效的路线！这个项目总体上看起来很有希望，但肯定需要如上所述的小幅调整。希望看到您的版本，甚至建议或想法，请将它们放在评论部分。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

该项目使用MicrosoftAzure和EdgeImpulse构建自定义异常检测冰柜监视器。概述AIFreezerMonitor是一款DIYIoT超低温冰箱监控器，它使用机器学习(ML)来提供潜在设备故障的早期预警。本指南涵盖构建设备、收集训练数据、设置电子邮件警报、训练自定义机器学习模型以及将模型部署到AdafruitFeatherHUZZAH32开发板。该项目旨在用于低温科学冷冻机(-60C)，目的是减少灾难性故障和保持备用冷冻机全天运行的需要。但是，请注意，该项目主要用于演示和教育目的，并没有经过广泛的测试。这个项目大约需要两到三个小时才能完全完成。但是该设备需要被动收集大约两天的温度数据，然后您才能训练机器学习模型。搭建教程的这一部分涵盖了构建和运行自己的冷冻温度监控器和警报系统所需的一切。我们将介绍如何构建设备、设置免费在线数据库、将代码刷入设备、监控数据库和发送电子邮件警报。该项目中使用的组件可以测量低至-200摄氏度的温度。这部分项目的构建时间大约为60到90分钟。先决条件Internet帐户和软件免费的Azure帐户边缘脉冲帐户ArduinoIDE或带有Arduino扩展的VSCode蟒蛇3部署Azure资源为了收集和存储温度数据，我们将使用AzureIoT中心和Azure存储。这样做的成本很低（低于1美元/月），您只需使用它1个月即可收集初始数据集。设置消息路由您将设置一条消息路由，这样所有来自设备的遥测数据都将被保存，您可以稍后在训练模型时访问它。在把所有遥测消息都路由到您的新存储帐户并保存为JSON文件之后。下一部分中，你将设置电路板以从冰箱中捕获温度数据并将其上传到Azure。数据采集​​固件将此repo克隆到您的计算机，或者您可以在此处下载此项目的目录下载项目文件后，您需要创建一个iot_configs.h文件并填写您的WiFi和IoT中心凭据。1.在DataCollection文件夹中创建一个名为iot_configs.h的新文本文件2.将以下代码复制并粘贴到该文件中并保存：3.接下来，您将获得IoT中心的主机名。4.登录到Azure并导航到您的IoT中心资源5.在概览页面的基本部分中，复制主机名并将其粘贴到iot_configs.h中，替换引号中的文本。6.获得主机名后，您需要在IoT中心注册一个新的IoT设备，获取它的密钥。7.从左侧导航菜单中选择IoT设备8.按+New注册新设备9.为您的设备命名并按保存10.从表中选择你创建的设备注意：您可能需要刷新表格才能显示设备记住把你的钥匙当作密码一样设置12.接下来，您需要添加WiFiSSID（或网络名称）和密码。注意：代码不支持使用强制门户的WiFi网络。13.从库管理器安装以下库：适用于C的AzureSDK@v1.0.0-beta.114.打开data_collection.ino草图并将其上传到您的FeatherHuzzah3215.在您的冰箱中安装温度监测器以开始收集数据在训练模型之前，您需要让监视器至少运行一两天。收集数据的时间越长，模型就越好。训练你的模型1.前往https://edgeimpulse.com并登录2.然后到https://aka.ms/freezermodel并选择Clonethisproject接下来，您需要删除数据并将其替换为您收集的数据。3.在您克隆的EdgeImpulse项目中，导航到DataAcquisition选项卡4.按选择多个项目图标5.勾选全选框6.然后选择删除7.接下来选择上传数据图标8.选择您之前创建的文件，并为数据添加标签。您可以在此处使用标称值，因为收集的所有数据都是在冷冻机正常运行期间进行的。9.从左侧导航导航到Flatten选项卡。您的数据应该具有相似的形状。10.导航到左侧导航中的异常检测，然后按开始训练11.接下来，您将使用之前留出的一些测试数据来测试您的模型。从屏幕右侧的下拉菜单中选择一个数据样本，然后按加载样本。12.样本将运行模型并预测结果。异常分数越低，冷冻机工作正常的可能性就越大。13.EdgeImpulse可以使用您训练的模型构建Arduino库。要导出库，请转到左侧导航中的部署选项卡。14.选择Arduino然后按Build您的Arduino库已构建并可以使用！部署您的模型1.打开ArduinoIDE2.从Sketch>Libraries>Add.ZIPLibrary...3.选择你从EdgeImpulse下载的库4.打开FreezerAnomalyDetector.ino文件5.复制之前创建的iot_configs.h文件8.验证并上传代码9.最后将显示器装回冰箱如果在冷冻机中检测到异常，板将向IoT中心发送一条消息，您将能够在您的存储帐户中看到该消息。您还可以向IFTTT添加集成或在Azure中编写逻辑应用程序以发送电子邮件或文本通知。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

该项目将使用LED、蜂鸣器、超声波传感器和LCD显示器的组件来检测任何入侵者并向您发出警报。硬件组件Arduino×1跳线（通用）×1RGBLCD屏蔽套件，16x2字符显示器×15毫米LED：红色×1旋转电位器（通用）×1蜂鸣器×1超声波传感器-HC-SR04（通用）×1电阻220欧姆×29V电池（通用）×1台式电源，直流电源模块项目背景我建立了一个安全系统，您可以使用elegoo超级入门套件将其挂在您的门口，并在入侵者在您家门口时向您发出警报。如果您想确保安全并且不希望任何人进入您的房间或家中，此设备会很有用。您可以使用电源模块和9伏电池使该项目远程进行，并在需要时对其进行测试。还有另一种方法，你可以使用带有充电功能的便携式充电器项目运作原理有一个超声波传感器将用于检测物体，并且该物体与超声波传感器之间的距离将以厘米为单位打印在LCD显示器上。如果该距离低于40厘米，则LED灯泡会亮起，蜂鸣器会发出噪音，否则LED会亮起，蜂鸣器不会发出噪音。超声波传感器将反复检查，距离将在液晶显示屏上更新。然后每个距离将被分类在两个点之一视频演示电路图下载代码下载以上内容翻译自网络，如涉及侵权，请联系删除

本项目使用的是一种在NvidiaJetsonNano上的EdgeImpulse中使用MobileNetV2检测盲点区域行人的物体检测方法。行人检测系统：我开发了一个原型，它将检测车辆盲点区域中是否有行人，并通过蜂鸣器声音提醒驾驶员。我在NvidiaJetsonNano2GB变体板中使用了基于MobileNetV2的对象检测方法，使用EdgeImpulse。问题源头：在停车位，很多车主常常在挤满行人的地方难以开出自己的车辆。在自动驾驶汽车中，行人检测系统需要更高成本的激光雷达技术，雷达检测盲点区域的行人技术解决方案：NvidiaJetsonNano板中使用EdgeImpulse的物体检测可以检测盲点区域内横穿车辆的行人。网络摄像头将覆盖车辆的两个盲点区域。与LIDAR、RADAR技术相比，计算机视觉技术将具有成本效益。在使用EdgeImpulse的目标检测中，我使用MobilenetV2CNN对输入图像中的行人进行分类。在原型中，ArduinoNano用作辅助控制器，控制伺服电机旋转以覆盖盲点区域。网络摄像头将连接到伺服电机。硬件放置：带有伺服电机和ArduinoNano的网络摄像头放置在车辆后部的顶部。NvidiaJetsonNano放置在车内的位置。伺服电机将在0度处暂停2秒，在180度处暂停2秒，其他区域将以5毫秒的固定间隔移动。目的是只覆盖两侧的盲点区域。NvidiaJetsonNano由5V、2.1A移动电源供电。硬件构建：蜂鸣器连接到NvidiaJetsonNano的Pin12和Gnd引脚。网络摄像头连接到USB端口之一。本视频部分详细解释了硬件构建设置。使用边缘脉冲的行人检测模型让我们进入软件部分，这里我已经解释了有关我如何构建从数据集到部署的原型的详细步骤。该过程可以分为以下步骤：将NvidiaJetsonNano连接到EdgeImpulse项目数据集-标记、拆分模型训练部署在本地运行将NvidiaJetsonNano连接到EdgeImpulse：第一步，我们必须使用正确的SD卡映像启动NvidiaJetsonNano。按照以下链接中提到的步骤闪存SD卡映像。SD卡正确启动后，将NvidiaJetsonNano连接到Wifi或以太网，以安装一些依赖项。打开终端并运行以下命令运行需要几分钟时间。完成后，运行以下命令连接到您的边缘Impulse项目。因此，首先我们需要在EdgeImpulse中创建一个基础空项目。转到下面的链接并使用您的电子邮件ID登录。https://www.edgeimpulse.com/创建新项目后，转到设备设置。在NvidiaJetsonNano终端窗口中运行以下命令。数据集上传/标记：转到数据采集设置并上传现有数据集；Upload以下链接中的数据集：行人数据集上传数据集后，转到标记队列并标记图像中行人的框边界。添加标签为“行人”数据集将包含各种各样的人，例如穿着不同服装、不同性别、不同种族并携带不同物体（如包、雨伞、手推车等）的人。模型训练：在参数配置设置中，将像素分辨率配置为320x320。在神经网络设置中，训练参数将设置如下。训练模型后，使用测试数据集检查准确性。部署要在本地运行您的冲动，只需再次连接到您的Jetson，然后运行：在本地运行要在对象检测模型上添加应用程序，您必须按照以下步骤操作：打开终端并运行以下命令。注意：将用户名替换为您的NvidiaJetson用户名。然后你会得到这样的输出。要在检测到行人时添加蜂鸣器声音，请将最下方应用程序代码复制并粘贴到classify.py中。伺服电机控制对于伺服电机控制覆盖盲点区域，我使用了ArduinoNano。#includeServomyservo;//createservoobjecttocontrolaservo//twelveservoobjectscanbecreatedonmostboardsintpos=0;//variabletostoretheservopositionvoidsetup(){myservo.attach(9);//attachestheservoonpin9totheservoobject}voidloop(){for(pos=0;pos//instepsof1degreemyservo.write(pos);//tellservotogotopositioninvariable'pos'delay(5);//waits15msfortheservotoreachtheposition}delay(2000);for(pos=180;pos>=0;pos-=1){//goesfrom180degreesto0degreesmyservo.write(pos);//tellservotogotopositioninvariable'pos'delay(5);//waits15msfortheservotoreachtheposition}delay(2000);}本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

在本项目中，您将学习如何使用GPS和Arduino制作车辆跟踪系统。使用全球定位系统(GPS)的基于Arduino的车辆跟踪系统和使用GSM模块的全球系统。此处使用的带有SIM卡的GSM调制解调器用于通信技术。该系统可以安装或隐藏在您的车辆中。安装此电路后，您可以使用手机轻松跟踪被盗车辆。您还可以使用此应用程序来跟踪学校/大学巴士。第1步：将GPS的TX和RX引脚连接到D3和D4我使用软件串行与GPS通信。因此将gps的TX连接到arduino板的D4。RX到arduino板的D3。将GSM模块的TX和RX连接到arduino板的RX和TX第2步：将LCD连接到Arduino板的D8到D13我强烈建议购买LCD分线板来连接LCD。LCD-ArduinoRS-D13，EN-D12，D4-D11，D5-D10，D6-D9，D7-D8第3步：添加微型GPS库在编写代码之前添加微型gps库。从网站下载库，通过addziptolibrary添加，浏览并添加。第4步：下载Arduino代码注意：下载前请更改手机号码接收短信。第5步：在Sim模块上为Sim键入“TRACKVEHICLE”打开硬件。下载代码。通过网络LED的闪烁检查GSM模块上的网络范围。输入“TRACKVEHICLE”作为SMS并发送到GSM调制解调器中的sim模块。第6步：您可以接收来自GSM模块的响应短信现在您可以通过短信接收GPS坐标。短信包含将重定向到GOOGLEMAP的网页链接第7步：单击网络链接以跟踪车辆最后你就可以使用谷歌地图以跟踪车辆了。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

黑客探测器使用MAX32620FTHR和ESP8266通过WiFi检测黑客的小型设备。介绍黑客攻击是当今世界的常见问题。人们不断受到黑客攻击，黑客通过身份盗用破坏人们的隐私，这可能使人们处于危险之中并破坏他们的安全。隐私每天都越来越成为一个安全问题。该项目是Maxim为UnleashInvisibleIntelligence提交的项目，属于个人安全类别。您的手机是否都告诉您wifi网络（即公共网络）无法安全加入，或者您的隐私可能因为某个网站不遵循最新的安全标准而受到损害？您是否想知道黑客是否在网络上恶意收集人们的密码？现在你可以。介绍黑客检测器黑客检测器是一种简单的设备，可以让人们知道是否在他们选择的WiFi上检测到了黑客。使用MAX32620FTHR，该项目能够活跃起来。如何检测黑客？通过wifi进行黑客攻击的一种常见形式称为DNS欺骗。DNS欺骗只是意味着托管一个假冒或克隆的网站，试图模仿真实的网站。我检测黑客的想法是发现“虚假”网站并提醒人们黑客可能试图通过虚假网站收集他们的数据。我的项目分为两部分：代码和硬件。如果您要完成这个很酷的项目，请先完成代码部分，因为它会介绍驱动程序和电路板的安装。代码有很多方法可以破解。我的设备旨在通过wifi网络检测最相关的攻击形式。这称为：“DNS欺骗”。DNS欺骗允许黑客重定向（或“欺骗”）某人在wifi网络上查找的网页(DNS)！例如，您可能正在查找ebay.com。然后黑客会为您提供ebay.com的克隆版本。如果您输入您的凭据（帐户密码和用户名），您实际上是在将它们提供给黑客！DNS代表域名系统，是一种通过Internet命名计算机或IP地址的系统。比如IP地址：172.217.8.132，就是www.google.com的IP。如果您在浏览器中键入此内容，它将加载Google主页。当您查找时，DNS会将该IP转换为域名：google.com。此攻击的另一个组成部分是ARP欺骗，要欺骗的域名需要ARP欺骗。ARP代表地址解析协议，是一种将MAC地址“链接”到IP（主要是ipv4）的协议。这允许互联网上的设备知道哪些IP与哪些设备协调。然后黑客会利用ARP系统欺骗LAN（局域网）上的所有设备，认为它们（或他们正在使用的计算机）是路由器！这样所有的流量（网页查询、http和https请求、UDP和TCP请求等等）都被路由到他们的计算机！然后，他们获取他们获得的信息，并将其转发到路由器。这称为MITM攻击，称为中间人攻击。这意味着LAN上的所有设备都不知道有人在收集他们的数据。DNS欺骗是在ARP欺骗完成后进入的。当请求网页查找时，黑客会将错误的网页而不是正确的网页交给他们！不幸的是，这是一个非常容易执行的hack！我的设备旨在检测LAN上提供的虚假网站，并提醒用户wifi网络上有黑客。您可能会想，如何检测到这种攻击？大多数现代网站都会对其进行加密。此加密将使用SSL证书锁定。每个SSL证书都有自己的密钥，上面通常有SHA-1或SHA-256位加密。这些密钥非常难以复制，大多数普通黑客不会尝试复制这些密钥。黑客检测器通过https查找网站，提取证书，并将在网站上找到的密钥与存储在代码中的密钥进行比较。通过这种方式，它可以检测是否正在进行DNS攻击以及网络上是否存在潜在的黑客。这对您来说可能是新信息，但最重要的是我的设备通过wifi网络检测到虚假网站。毕竟，让我们深入了解代码以及如何下载上传代码所需的驱动程序。驱动程序（Mac的步骤）要使用驱动程序，请访问：https://github.com/mengbo/ch340g-ch34g-ch34x-mac-os-x-driver并下载1.4版本。解压缩包。首先打开你的终端并输入这两个命令。这些将确保删除会干扰的任何其他USB驱动程序。重启你的电脑。如果您使用的是带有HighSierra的Mac，则存在安全漏洞。当您执行安装过程并收到安全通知时，在单击“确定”之前，请打开设置并导航到“安全和隐私”。底部会提示安装未授权。单击允许并输入您的凭据。Arduino板安装导航到ArduinoIDE的首选项。单击“AdditionalBoardsManagerURLs”按钮并复制并粘贴以下内容：单击“确定”并退出该窗口。导航到“工具”部分，然后单击“位于Board下的BoardsManager”。找到Maxim的32位微控制器并选择安装。找到ESP8266并选择安装然后找到AdafruitSSD306库，点击安装。还可以找到AdafruitGFX库并单击安装。到此已完成所有安装过程。要使库正常工作，您需要对它们进行一些小的编辑。导航到存储Arduino草图的位置，您将找到一个名为“libraries”的文件夹。打开此文件夹并打开文件：Adafruit_SPITFT.h和Adafruit_SPITFT.cpp并删除这些文件的内容。我使用Microsoft的VisualStudioCode来编辑文件，但您应该只能使用TextEdit。WIFICA.inoWifiCA（wifi认证）负责检测黑客的大部分工作。此代码已上传到ESP8266模块，但将在硬件部分进行演示。在WifiCA中，您会注意到的第一件事是：structWifi。这个结构体由两个字符串组成，表示和密码。当您需要向代码中添加多个wifi时，这将对您有所帮助。例如，您可以添加多个餐厅wifi和您旅行到的有wifi的不同位置。设备将扫描已识别的wifi并尝试连接到任何已知的wifi。这是使用多个wifi的一项巧妙功能。要添加多个wifi，只需打开文件并导航到setup()void。在虚空的顶部，会有一条注释行说：之后，您可以根据需要添加任意数量的wifi网络。在SSL证书不正确或不存在的网站上检测到黑客。扫描的网站越多，您检测黑客的准确性就越高。我在我的代码中包含了一些主要的网站，但你可以随意尝试任何你想要的。我曾尝试扫描google.com，但他们使用SSL证书的方法不同，因此无法正常工作。请记住这一点，以防您放置的网站无法正常工作。要添加网站，请执行以下操作：在文件顶部，您将看到四组网站、主机和证书。复制一个并将主机更改为您要扫描的网站。从网站获取证书（不同的浏览器在不同的操作系统上有不同的方法。如果你不知道如何获取它，只需谷歌如何获取你的浏览器的证书）单击证书并找到SHA-1指纹。（有时这可能被称为钥匙）对代码进行调整：voidhackster(){WiFiClientSecureclient;Serial.print("connectingto");Serial.println(host);delay(2000);if(!client.connect(host,443)){Serial.println("connectionfailedforhackster.io");if(countApple==3){Serial.println("NoHTTPSport,hackermaybetryingtoforceyoutouseHTTP!");hacksterHacker=true;}else{coundHackster=countHackster+1;hackster();}}else{if(client.verify(fingerprint5,host5)){Serial.println("certificatematchesforhackster.io");client.flush();client.stop();}else{client.flush();client.stop();Serial.println("certificatedoesn'tmatchforhackster.io!Hackerdectected");hacksterHacker=true;}}}此功能通过https连接到网站并检查证书。如果证书无效，它将假定黑客在该网站上。在底部，有一个名为hackerDetected()的函数。将其添加到其中：硬件：硬件很简单：MAX32620FTHR、ESP8266/ESP-01模块、0.946英寸OLED屏幕和1200mah锂聚合物电池。最后附上一张图：MAXFTHR板通过I2C接口与OLED屏幕通信。ESP8266模块通过模拟输入与最大板对话。我尝试在ESP模块中使用多种其他通信技术，即I2C和串行，但由于ARM处理器，用于通信的标准库无法与Maxim板一起使用。我希望将来这些库（主要是Wire.h）会更新，以便它们支持开发板。让我们开始吧！第一步是将ESP模块、Maxim板和USB适配器放在一起并打开。在编码部分，我解释了如何为这些板设置驱动程序和库，因此请先完成该步骤。要将代码上传到ESP模块，您必须首先安装一个将接地引脚连接到GPIO0引脚的按钮。这会将电路板置于“闪烁”模式并允许ArduinoIDE安装代码。所需工具：烙铁所需用品：按钮和焊料加热焊接，为焊接工作做好准备。当熨斗加热时，将按钮焊接到位于地面和GPIO0的引脚上我在上面涂了一点热胶以确保它不会脱落。您知道已准备好USB适配器。将模块插入适配器，天线朝向计算机。然后拿起适配器并将其插入计算机，同时按住按钮3-4秒。（我发现如果你不小心把它拿得更久，那么这段时间有时会不起作用。）打开ArduinoIDE并从板的下拉列表中选择“通用ESP8266模块”。然后选择USB适配器所在的端口。板子的大部分选项应该没问题，但是你可以把FlashSize改成1M。您还可以将上传速度更改为115200以加快上传速度。下载或复制我的代码(WIFICA.ino)并将其粘贴到新草图中。然后将代码上传到板上。拔下USB适配器并取出模块。将模块放在一边，因为您稍后会需要它。下一步是组装电路板并将所有东西连接在一起。工具：烙铁、剪刀、尺子耗材：8根母电缆、胶带、焊料取四根跨接电缆并将它们剪成3英寸。剥线：将两根电线插入并焊接到Maxim板上的SDASCL端口。将电线的另一端按顺序插入OLED屏幕上的SDASCL端口。通过将另外两根电线（未剥线）连接到屏幕上的VCC和GND端口来完成OLED屏幕接线。将这些电线的末端连接到Maxim板上的PMOD连接器，连接到3V和GND。已成功连接OLED屏幕！接下来取两根剥线并将它们连接到端口A0和A1。将它们焊接到板上。将两根未剥开的电线插入Maxim板的另一个PMOD连接器（3v和GND），并将它们连接到ESP模块上的3V和GND。这些应该标记在模块上。将连接到A0和A1的电线插入GPIO2和GPIO1。A0———GPIO2A1———GPIO1恭喜！你已经把电路放在一起了。下一步是将代码烧写到MaximFTHR板上。对Maxim板进行编程很容易，只需将MAXPico板上的端口插入板上的连接器即可。然后通过微型USB将它们都插入计算机（或简单地从外部电源为Maxim板供电并将编程器插入计算机）。打开arduinoIDE并将我的草图(MAXIM.ino)上传到板上（复制并粘贴代码或下载并打开文件）。确保编程电缆连接正确且电路板已打开！从板列表中选择“MAX32620FTHR”选项，如果您使用的是Mac计算机，请选择“/dev/cu.usbmodem1422”之类的内容。选择上传。如果上传成功，那么您已经完成了大部分项目！3D打印盒子的设计并组装。每当您想扫描wifi时，只需打开盖子，按下电源按钮，看看它是否检测到任何黑客！如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

该项目是一个交通灯信息系统，让司机知道他需要以什么速度驾驶才能通过绿灯。我们创建了一个交通灯信息系统，让驾驶员知道他需要以什么速度行驶才能到达路口并在不超过最大速度限制的情况下通过绿灯。当司机不得不等待不可避免的红灯时，它会让他知道什么时候灯快变绿了。交通灯将有关保持绿色的时间或下一次绿灯前的时间等数据发送到在线数据库。GPS或智能手机上的应用程序将从数据库中检索数据并计算通过绿灯所需的速度。当您不可避免地必须等待时，它将显示直到红灯阶段结束的剩余等待时间。例子您正在70公里/小时的区域内行驶，并保持在极限。您前面的交通灯是红色的，并且灯将在30秒内变绿。您距离红绿灯500米，因此系统会建议您以60公里/小时的速度驶向红绿灯。我们是如何做到的？为了演示我们的项目，我们使用ArduinoYun创建了一个交通灯。交通灯由3个LED和一个实时时钟组成。灯光将在给定的时间间隔内发生变化。ArduinoYun节省了交通灯变为绿色/红色的时间。然后，它运行一个PHP文件，该文件连接到在线MySQL数据库并插入从ArduinoYun接收到的数据。Android应用程序（使用AndroidStudio创建）将从该数据库中检索日期。这是通过另一个PHP文件完成的，该文件以JSON格式返回交通灯数据。该应用程序计算所需的速度，当您无法通过绿灯时，它会显示一个倒数计时器。要计算所需的速度，应用程序需要知道到交通灯的距离。这是通过根据GPS坐标计算距离来完成的。但不幸的是，智能手机中的GPS不够精确，无法证明我们的概念，因为我们的工作规模很小。这就是我们使用超声波测距模块(HC-SR04)的原因。ArduinoYun通过433MHz射频模块接收汽车和交通灯之间的距离。每次Yun收到另一个Arduino的新测量值时，它都会更新数据库中的数据。现在，该应用程序能够计算所需的速度。指示1)创建在线MySQL数据库（我们使用了freemysqlhosting.net）2)在数据库中添加一个表'TrafficL_data'：3）设置硬件（发射器）您可以在此处找到原理图“Arduino发射器”。4）将“Arduino发射器代码”上传到Arduino您可以在此处找到代码。5)将ArduinoYun连接到您的WiFi网络6)使用Putty访问ArduinoYUN的Linux服务器：如果你看到这个错误：'-ash:nano:notfound'，你必须安装'nano'（这是一个基本的文本编辑器）：11)AndroidStudio文件活动_main.xml主活动.java*AndroidManifest.xml字符串.xml*不要忘记更改网址您可以在此处找到“EchoJSON.php”。12)将AndroidStudio项目上传到您的智能手机如果您已经成功更新数据库，您可以在'ArduinoReceiver&MySQLdb'的arduino代码中修改以下程序：voidMySQL_UpdateTrafficLData()voidMySQL_UpdateDistance()请注意，如果您想复制项目，一次实施所有内容并不是一个好主意。首先尝试分别测试每个组件。如果它们都运行良好，您可以从组合不同的组件开始。请随时在评论部分寻求帮助，并尝试尽可能详细地描述您的问题。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

有了这个设备，无论您身在何处，都可以控制您的家用设备并获得有关家的警报！介绍：在当今世界，人们花更多的时间在工作场所而不是家中。因此，需要家庭监控系统，人们可以在工作时了解房屋的状况。如果能在工作时间就问“某人”关于他们家的事，那就更好了。这可以通过使用亚马逊Alexa作为助手来实现，它可以为用户提供有关他们家的需求信息。不仅是工作场所，用户只要有互联网连接和亚马逊Alexa设备，就可以了解世界任何地方的房屋状况。本项目实现了以下功能：1）控制风扇和灯等家用设备2)告诉设备的状态3）告诉房子的天气状况（温度和湿度）4)需要时通过Gmail将房屋内部的快照发送给用户。5)在以下情况下发送通知-入侵者（发送照片）火客人（发送照片）项目涉及的步骤：第1步：对Arduino和ESP8266进行编程打开ArduinoIDE并转到文件->首选项->附加板管理器URL类型-http://arduino.esp8266.com/stable/package_esp8266com_index.json进入工具->板->板管理器->并安装最后找到的esp8266包。要对arduino进行编程，只需将USB电缆从arduino插入计算机，然后在工具->板中选择Arduino/GenuinoUNO。还要确保您在工具中选择了正确的COM端口（可以在设备管理器中找到COM端口号）。编写所需的程序，编译它，如果没有错误点击上传。对ESP8266进行编程，如图所示进行连接将USB从arduino连接到计算机。在工具->开发板->选择GenericESP8266并选择正确的COM端口。编写所需的程序，编译它，如果没有错误点击上传。确保将ArduinoRST连接到GND（arduino就像一个程序员到ESP8266）。在这个项目中，首先对ESP8266进行编程，然后移除电路连接。然后重新连接电路，如名为“电路连接”的图所示。然后对arduino进行编程第2步：配置thingspeak.com在thingspeak.com中创建一个帐户。我们利用thingspeak中的通道来存储设备控制信息并将其路由到arduino/alexa。我们还将温度和湿度值存储在通道中。它就像信息的存储位置。转到频道-->我的频道并创建新频道。为您的频道提供名称和说明。在我们的项目中，我们需要8个通道（您可以使用更少的通道来完成这项工作，但在编程时会有点复杂）。此外，thingpeak在更新频道时有时间限制。特定频道的连续更新之间必须有10-15秒的间隔。下面给出了八个通道及其值和含义通道名称（value1-meaning、value2-meaning等）：1)设备控制(0-lightON,1-lightOff,2-fanON,3-FanOff)2）灯状态（0-灯灭，1-灯亮）3）风扇状态（0-风扇关闭，1-风扇开启）4）湿度（湿度值）5）温度（温度值）6）入侵者通知（1-入侵者警报）7）火灾通知（1-火灾警报）8）客人通知（1-客人提醒）当您单击任何频道时，您可以看到其频道ID并在API密钥选项卡中写入API密钥。需要频道ID才能获取频道中的信息/值。并且需要写入密钥才能在通道中存储值。更新频道http请求：https://api.thingspeak.com/update?api_key=&field1=替换为通道对应的writekey，值可以是（设备控制或温湿度值时为0/1）从通道读取值http请求：https://api.thingspeak.com/channels//field/field1/last.html被我们想要读取的通道的特定通道id替换。第3步：程序该计划分为3部分：A)Arduino程序：arduino程序非常简单。它串行接收来自ESP8266的数据，并根据接收到的数据控制设备。在程序本身的注释中可以找到有关该程序的更多信息。B)ESP8266的程序：ESP8266的程序包括3件事1）使用http请求更新温度和湿度被分别在thingspeak通道中找到的湿度和温度对应的写入键替换。和主机是api.thingspeak.com。从以下位置下载dht库：https://github.com/adafruit/DHT-sensor-library2）根据得到的值从thingpeak和控制设备的相应通道中读取：其中替换为在thingspeak中找到的相应频道id。3)高温情况下通过推箱发送警报其中被pushbox中的设备id替换。第4步：配置linkitsmart7688duo和网络摄像头在这个项目中，网络摄像头和linkitsmart7688duo用于捕获所需的照片并将其发送给用户。您还可以使用arduino摄像头模块并将其与arduino连接或使用可以使用任何IP摄像头。按住linkitsmart7688上的wifi按钮20秒以重置电路板。然后在重置wifi设置后，您将能够在无线网络连接中看到其接入点名称。现在将计算机连接到该网络。连接后打开浏览器并在地址栏中输入192.168.100.1。您将能够看到它的门户。设置密码以登录其门户。登录后，转到网络选项卡并选择站模式（我们需要它（linkitsmart7688duo）来访问互联网）并将其连接到您的Wifi网络，然后按配置并重新启动。板子重新启动后，它会被分配一个本地IP地址。使用任何IP工具或路由器门户找出地址。就我而言，它是192.168.1.4。现在在浏览器的地址栏中输入本地IP地址。确保计算机与linkitsmart连接到同一网络。您将被要求再次登录。要启用来自网络摄像头的流媒体，您应该启用MJPG流媒体（mjpg-streamer是一种命令行应用程序，可将JPEG帧从一个或多个输入插件复制到多个输出插件）。要在门户中执行此操作，请转到右上角的OpenWrt位置。您需要重新登录。登录后，转到服务选项卡并选中启用MJPG流媒体并为此服务分配端口号。我已经分配了4440。单击保存并应用。设置完成后，您可以通过OTG电缆将网络摄像头连接到linkitsmart7688duousb主机。现在要查看流，请打开浏览器并在地址栏中键入:。就我而言，它是192.168.1.4:4400要拍摄快照，请键入命令:?action=snapshot现在这个图像在本地可用，但我们需要使其可用于推送框服务。为此，我们需要进行端口转发。端口转发可以在路由器门户中完成。不同路由器的进程id不同。只是谷歌知道如何为特定路由器端口转发。它通常在NAT服务下可用。端口转发后，使用可以从您的外部IP访问此端口（即..4440）。可以通过在google中绑定“whatsmyip”来找到外部IP。你需要把这个地址ie..http://:?action=snapshot放在pushbox中（这在下一步中解释），以便pushbox可以访问这个图像并将它附加到邮件和需要时发送给您。您还可以将图像存储在sd卡中，因为Linkitsmart7688duo还带有一个用于存储信息的sd卡插槽。第5步：配置PushingBoxpushbox用于将有关项目中不同警报的通知发送到gmail。使用谷歌账户登录pushbox：https://www.pushingbox.com/转到我的服务-->添加服务。有许多服务可供选择，例如Gmail、推特、Android推送通知等......选择Gmail（因为我们需要将照片作为附件发送）并填写相应的Gmail名称配置和必须向其发送警报的用户的Gmailid。转到我的场景并创建一个新场景。为场景命名（例如：ALERT）添加先前创建的服务。写下合适的邮件主题和正文并输入网址以获取网络摄像头的屏幕截图以附加照片。为不同的警报创建不同的场景。用于执行推箱子场景的api是：http://api.pushingbox.com/pushingbox?devid=第6步：使用Backendless创建AlexaSkillbackendless用于创建alexa技能。它是一个简单的拖放编程，用于创建可通过后端API访问的alexa技能（或任何程序）。在backendless中创建一个帐户：https://backendless.com/在后端帐户中登录您的帐户。单击创建应用程序并为您的应用程序命名/单击位于左侧图标栏中的业务逻辑图标。您将看到API服务屏幕。单击“+”图标以创建新服务。确保在“新服务”弹出窗口中选择CODELESS。输入“AlexaService”作为服务名称。单击“保存”按钮：Backendless创建API服务，并会提示您为该服务创建一个方法。这将是处理来自Alexa请求的方法。为方法名称输入“handleRequest”。确保为REST操作选择POST，并声明名称为“req”的参数并键入“AnyObject”，如下所示：单击位于“功能”一词旁边紫色块中的齿轮图标。通过拖动输入块来添加两个参数，如下图所示。将参数的名称指定为“whatToSay”和“waitForResponse”。请注意，当您添加参数时，上下文块区域会自动填充代表参数值的块：修改函数的逻辑，使其如下图所示。对于“创建对象”块，使用齿轮图标更改对象属性的名称。不要忘记通过单击“保存”按钮来保存您的工作。既然已经构建了自定义函数，请切换回AlexaService服务的handleRequest方法。单击左侧工具栏中的CustomFunctions类别并拖动sendAlexaResponse块以连接您的服务方法的返回连接器：单击浏览器部分中函数下的“添加新”节点。在创建的函数占位符块中，单击显示“doSomething”的区域并将其更改为“getIntentName”修改块，使函数看起来像这样：这将根据示例话语获得意图名称。回到浏览器部分的apiservices->-->handlerequest。变量和逻辑是从系统部分创建的。创建以下变量：接下来我们将意图名称存储到请求变量中。然后与意图进行比较。例如，如果请求是“介绍”，则响应变量设置为“嗨！我可以控制.......”并且这个响应最终被alexa大声朗读。修改块如下图：如果请求是LightsOn意图，那么我们使用httpget请求将thingspeak通道更新为“0”，同时我们更新设备状态（1/0取决于开/关）。LightsOff、FanOn和FanOff重复同样的事情。对于天气，我们从温度和湿度通道读取并将结果存储在响应变量中。由于通道只提供值，我们附加文本以使响应有意义：对于客厅的快照，我们运行pushbox场景：对于设备状态，我们从thingspeak的状态通道中读取信息：对于我们从警报通道（火、入侵者和访客）中读取的通知和警报：根据我们从通知字段获得的值，相应的警报消息存储在respond0变量中。如果没有通知，则不会存储通知消息。一旦通知被读出，通知通道中的“0”就会更新，这样alexa就不会再次读取相同的通知。然后最后根据请求，将response0/respond变量读出。PS：在backendless中创建好需要的模型后，点击codeless界面右上角的deploymodel进行模型部署。第7步：在AmazonDeveloperConsole中配置Alexa技能：转到亚马逊开发者控制台并使用亚马逊帐户登录。转到开发人员控制台并单击ALEXA选项卡。点击alexa技能包上手。创建自定义技能类型，为技能指定名称和调用名称。下面的代码给出了各自的意图和示例话语。{"languageModel":{"intents":[{"name":"AMAZON.CancelIntent","samples":[]},{"name":"AMAZON.HelpIntent","samples":[]},{"name":"AMAZON.StopIntent","samples":[]},{"name":"Camera","samples":["pleasesendasnapshotofmylivingroom","pleasesendasnapshotofmyhome","pleasesendaphotoofmylivingroom","pleasesendaphotoofmyhome"],"slots":[]},{"name":"FanOff","samples":["turnoffFan","switchoffFan","turnofftheFan","switchofftheFan"],"slots":[]},{"name":"FanOn","samples":["turnonFan","switchonFan","turnontheFan","switchontheFan"],"slots":[]},{"name":"Introduction","samples":["whatyoucando","whatcanyoudo","whatcanyoudoforme"],"slots":[]},{"name":"LightsOff","samples":["turnofflights","switchofflights","turnoffthelights","switchoffthelights"],"slots":[]},{"name":"LightsOn","samples":["turnonlights","switchonlights","turnonthelights","switchonthelights"],"slots":[]},{"name":"Notification","samples":["whataremynotifications","isthereanynotifications","isthereanyupdates","readoutmynotifications"],"slots":[]},{"name":"Status","samples":["whatismydevicestatus","whatisthestatusofmydevices"],"slots":[]},{"name":"Weather","samples":["whatistheweatherconditionofmyhome","whatistheweatherofmyhome","whatistheweather","whatisthetemperatureofmyhome","whatisthetemperature"],"slots":[]}],"invocationName":"myhome"}}在配置选项卡中，选择HTTPS作为服务端点类型，使用来自backendless的APIURL填充默认URL。为SSL证书中的默认端点选择证书中的第二个选项。您还可以使用测试模拟器测试技能。测试完成后，您可以使用所需的发布信息发布技能。第8步：最终设​​置和完成！进行电路连接，如下图所示有时ESP8266会因为电流不足而出现故障。所以，虽然不提到在该电路中，它是推荐的功率从ESP8266分开3.3V源。如果您正在使用一个功率银行务必从5V使用一个3.3V稳压器降低电压为3.3V。将程序上传到ESP8266和arduino。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

圣诞节即将到来，是时候与朋友或父母一起快乐了，但是，请记住反冠状病毒规则，经常更换房间内的空气以避免风险！！！2021年的圣诞节尤为来得早，是时候与朋友或父母一起在家里或小屋里快乐了，但是，请记住反新冠病毒规则，经常更换房间内的空气以避免风险！！！对于这个项目，我们可以使用基于SGP30传感器的M5StackTVOC/ECO2单元SENSIRION主要规格这个想法源于Lemariva的uPyCO2工作的一个分支，其代码可帮助您为M5Stack核心构建DIYTVOC和eCO2测量设备，然后通过MQTT向Openhab、Node-red、HomeAssistnt和类似框架构建。这些测量可以帮助预防Covid-19。这个想法是，如果空气中有大量呼出的二氧化碳，那么空气中也会有很多气溶胶。这些来自呼吸道的Sars-CoV-2病毒附着在这些最小的颗粒上，可以漂浮在室内空气中，并可以传播数米。高浓度的气溶胶会增加房间内其他人被感染的风险。挥发性有机化合物和总挥发性有机化合物“VOCs”代表“挥发性有机化合物”，它来源于新产品和建筑材料，如新地毯和家具、油漆和溶剂、清洁剂等。根据Sensirion的说法，总VOC（或SGP30使用的TVOC）“是指空气中同时存在的VOC的总浓度”；这是一种快速且经济高效的室内空气质量评估方法。下图提供了一些TVOC级别和一些建议：Covid-19的CO2效应和风险根据一项新的研究，在室内跟踪二氧化碳水平是一种廉价而有效的监测人们感染COVID-19风险的方法。科学家报告说，在任何给定的室内环境中，当过量的二氧化碳水平加倍时，传播的风险也大致加倍。下面的图形也表明与二氧化碳浓度相关的人们的健康和行为的影响：要使用此项目，您只需将sgp30.py复制到M5stack的/flash上，并将M5XmasAir.py复制到/flash/apps上，您可以选择加载图像Academic4.jpg（或您喜欢的任何图像为此，建议使用ThonnyIDE代码简述所有代码都用micropython编写，使用Lemariva的SGP30库，包含在/flash级别，因此将不存在的模块导入M5Stack固件更简单。一旦执行sgp30的i2c初始化，就会启动一个循环（当True时）读取Co2和Tvoc，然后打印值用于调试并显示在M5内核的屏幕上。为了达到最大精度，Sgp30需要一个稳定时间，（大约12小时）代码每次写入两个文件co2eq_baseline.txt和tvoc_baseline.txt以加快第一次运行后的可靠性所以尽情享受吧，祝你XMas2021快乐！本方案所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

完成后可以使用RaspberryPi拍照并在Azure网站上查看。因为Windows10IoTCore不支持PiCamera，所以我只能使用Linux。最近我做了一个监控摄像头。功能简单；当有人经过相机时，它会拍照并上传到MicrosoftAzure存储。它还有一个网站可以远程查看照片。1.硬件被动红外传感器圆周率相机几根跳线将PIR传感器的信号端口连接到GPIO04，并将摄像头安装到树莓派的CSI接口中。安装摄像头请参考官方文档。2.使用被动红外传感器和相机保存python文件，并执行脚本：如果一切正常，您可以在PIR传感器前交叉手指，相机会拍照。您可以使用“ls”命令来验证照片是否已保存到磁盘。3.Azure存储账号的配置和上传照片的方法最后的工作代码是：如果没有任何问题，执行脚本后，您将在Azure门户中看到照片：4.建立网站使用VS2015创建一个新的ASP.NETMVC5项目。将其命名为“PirCamWatcher”，将所有nuget包更新到最新版本。安装Azure存储SDK：修改web.config，在appSettings节点中添加以下键值：请根据您自己的Azure环境修改这些值。接下来要做一个认证模块。因为我们将它发布到互联网上，所以我们不能让每个人都看到我们的照片。我选择基本身份验证，因为这是最简单的方法。为了在ASP.NET中完成它，我们需要先创建一个HttpModule：例如BasicAuthHttpModule。usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Net.Http.Headers;usingSystem.Security.Principal;usingSystem.Text;usingSystem.Threading;usingSystem.Web;usingSystem.Web.Configuration;namespacePirCamWatcher.IISModules{publicclassBasicAuthHttpModule:IHttpModule{privateconststringRealm="PirCam";publicvoidInit(HttpApplicationcontext){//Registereventhandlerscontext.AuthenticateRequest+=OnApplicationAuthenticateRequest;context.EndRequest+=OnApplicationEndRequest;}privatestaticvoidSetPrincipal(IPrincipalprincipal){Thread.CurrentPrincipal=principal;if(HttpContext.Current!=null){HttpContext.Current.User=principal;}}privatestaticboolCheckPassword(stringusername,stringpassword){varu=WebConfigurationManager.AppSettings["AuthUserName"];varp=WebConfigurationManager.AppSettings["AuthPassword"];returnusername==u&&password==p;}privatestaticvoidAuthenticateUser(stringcredentials){try{varencoding=Encoding.GetEncoding("iso-8859-1");credentials=encoding.GetString(Convert.FromBase64String(credentials));intseparator=credentials.IndexOf(':');stringname=credentials.Substring(0,separator);stringpassword=credentials.Substring(separator+1);if(CheckPassword(name,password)){varidentity=newGenericIdentity(name);SetPrincipal(newGenericPrincipal(identity,null));}else{//Invalidusernameorpassword.HttpContext.Current.Response.StatusCode=401;}}catch(FormatException){//Credentialswerenotformattedcorrectly.HttpContext.Current.Response.StatusCode=401;}}privatestaticvoidOnApplicationAuthenticateRequest(objectsender,EventArgse){varrequest=HttpContext.Current.Request;varauthHeader=request.Headers["Authorization"];if(authHeader!=null){varauthHeaderVal=AuthenticationHeaderValue.Parse(authHeader);//RFC2617sec1.2,"scheme"nameiscase-insensitiveif(authHeaderVal.Scheme.Equals("basic",StringComparison.OrdinalIgnoreCase)&&authHeaderVal.Parameter!=null){AuthenticateUser(authHeaderVal.Parameter);}}}//Iftherequestwasunauthorized,addtheWWW-Authenticateheader//totheresponse.privatestaticvoidOnApplicationEndRequest(objectsender,EventArgse){varresponse=HttpContext.Current.Response;if(response.StatusCode==401){response.Headers.Add("WWW-Authenticate",string.Format("Basicrealm=\"{0}\"",Realm));}}publicvoidDispose(){}}}然后，将其配置到Web.config中：打开IIS，禁用“匿名身份验证”：现在，尝试访问该网站；它应该要求您输入用户名和密码：最后，因为我们是部署到Azure上，所以不能直接在Azure上操作IIS，所以需要一个技巧：修改Web.Release.config，添加如下代码：打开HomeController.cs，将代码替换为：usingSystem.Linq;usingSystem.Web.Configuration;usingSystem.Web.Mvc;usingMicrosoft.WindowsAzure.Storage;usingMicrosoft.WindowsAzure.Storage.Blob;namespacePirCamWatcher.Controllers{publicclassHomeController:Controller{publicstaticCloudBlobContainerBlobContainer{get;set;}publicHomeController(){BlobContainer=GetBlobContainer();}publicActionResultIndex(){returnView();}publicJsonResultGetImages(){varlistBlobProperties=(fromiteminBlobContainer.ListBlobs(null,false)whereitem.GetType()==typeof(CloudBlockBlob)select(CloudBlockBlob)itemintoblobselectnewModels.PirCamBlobProperties(blob.Properties.LastModified,blob.Uri)).OrderByDescending(p=>p.DateModified).ToList();returnJson(listBlobProperties,JsonRequestBehavior.AllowGet);}privatestaticCloudBlobContainerGetBlobContainer(){stringconnectionString=WebConfigurationManager.AppSettings["StorageConnectionString"];CloudStorageAccountstorageAccount=CloudStorageAccount.Parse(connectionString);CloudBlobClientblobClient=storageAccount.CreateCloudBlobClient();CloudBlobContainercontainer=blobClient.GetContainerReference(WebConfigurationManager.AppSettings["AzureStorageAccountContainer"]);returncontainer;}}}将“PirCamBlobProperties.cs”添加到模型中：打开Home\Index.cshtml，将代码替换为：@{ViewBag.Title="Home";}@sectionscripts{functionshowImage(uri){$(".img-prev-lg").html("");$("#img-modal").modal();}$(function(){$.getJSON("Home/GetImages",function(data){varitems=[];$.each(data,function(k,v){items.push(""+""+""+newDate(parseInt(v.DateModified.substr(6)))+""+"");});$("",{"class":"img-container",html:items.join("")}).appendTo(".gallery-display");}).done(function(){$(".sv-img").click(function(){varuri=$(this).data('imgurl');showImage(uri);});});});}AzureHomeSurveillanceRaspberryPiPIRMotionCamera修改site.css，添加代码：将网站发布到Azure，一切顺利！本方案所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

本方案是一个完整的考勤系统，当某人的考勤将使用RFID标签进行标记时，它将在用户移动设备上提示一条免费消息。对于没有编程技能的爱好者来说，该考勤系统稍微进行了修改完善，只需进行一些连接，您就可以创建自己的在线考勤系统。在这个版本的考勤系统中，我们将推出具有真实考勤系统所有要求的考勤系统。它有一个液晶显示器。这个怎么运作？电路：如果您对连接感到困惑，请参阅引脚连接的原理图部分。LCD屏幕电路：pin3到grd，带220ohm电阻LCDRS引脚到数字引脚A0LCD使能引脚到数字引脚A1LCDD4引脚到数字引脚5LCDD5引脚到数字引脚4LCDD6引脚到数字引脚3LCDD7引脚到数字引脚2LCDR/W引脚接地LCDVSS引脚接地LCDVCC引脚至5V编程：第1步：要使用我们的在线RFID考勤系统，您需要执行以下步骤：·创建考勤用户组·生成验证密钥要执行上述步骤，请转到以下URL并创建考勤用户组并生成免费验证密钥。保留此验证密钥。第2步：请从以下URL下载同步Arduino和我们的Web应用程序所需的文件。http://www.parikshacrack.com/gadgetProgrammers/addRFIDTagsProg.ziphttp://www.parikshackrack.com/gadgetProgrammers/markattendancewin64.zip注意：这仅适用于Windows操作系统。我们正在为其他操作系统努力工作。从以上两个zip文件夹中提取文件并将这些文件保存在您的PC中，并根据您的Windows架构进行选择。（32或64位电脑）。第3步：将Arduino和RFIDReader连接到同一台PC。第4步：请将代码部分中给出的Arduino代码复制并粘贴到Arduino编辑器。现在运行并将Arduino代码上传到设备。第5步：现在运行桌面应用程序“addRFIDTagsProg”，您可以在文件夹“addRFIDTagsProg.zip”中找到它。如果一切都完美连接，那么应用程序“addRFIDTagsProg”将被打开，文本框将显示如下图，否则将显示一个空白屏幕。下图要求选择用于通信的端口，请根据您的可用性选择。在此之后，您将看到下面给定的窗口。现在输入您在步骤1中生成的验证密钥，然后按下按钮验证密钥。它验证了你。验证后，您可以添加用户使用上述相同的窗口，它只会提示输入验证密钥一次。要添加用户，请在验证后运行上面给定的程序，然后它会显示如下所示的屏幕，再次选择可用端口：选择正确的自由端口后，它将显示在给定的屏幕下方。上面的屏幕是用来添加用户的，你需要在RFIDRC522前面近似你的卡然后它会在UID前面显示TAGUID，然后你只需要输入属于这张卡的用户名，然后按回车（逼近卡片后会出现按钮）。如果用户被添加，它会向您显示成功消息，您可以在Web面板上查看用户。网址：http://www.pariksacrack.com/gadgetProgrammers/index.php第6步：现在您可以在您的用户组中添加用户（员工/学生）。为此，您需要登录到我们的Web应用程序。转到以下URL并登录。网址：http://www.pariksacrack.com/gadgetProgrammers/index.php转到TabUser's->PendingUserList，从这里您可以将RFID标签分配给他们的员工/学生。第7步：运行桌面应用程序“markOnlineAttendance”，您可以在“markattendancewin64.zip”文件夹中找到它。将打开一个屏幕，如下图所示，显示Status:connected。要标记出勤，请将RFID标签靠近RFID阅读器几秒钟，然后会为该RFID标签所属的人标记出勤。第8步：要查看所有员工/学生在一个月或一年内的出勤情况，请按照以下步骤操作。转到选项卡出勤控制->查看出勤。选择月份和年份。单击“显示”按钮。列表应如下图所示。到此这个考勤系统就算完成了。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

该项目使用带有ESP8266-12和ADS1115的NodeMCU模块创建了一个有功电能监控器。该项目使用带有ESP8266-12和ADS1115的NodeMCU模块创建了一个有功电能监控器。接线电路此基本版本仅适用于视在功率。为了保持较少的组件数量和尽可能简单的电路，ADS1115用于差分模式，无需偏置电阻器。困难的部分是让有执照的电工将电流传感器上的夹子连接到进入房屋的主电线上。由于我们只有1个通道，因此我们将监控整体功率而不是每个电路的功率。按照下面的弗里茨图在面包板上连接原型。为靠近配电盘的NodeMCU供电也可能是一个问题，所以我安装了一个DIN导轨电源插座，这将在以后的实际功率测量中派上用场。编程NodeMCU我选择使用ArduinoIDE来对NodeMCU进行编程，因为相关库很容易获得，而且我个人对这个平台很熟悉。您可以使用ArduinoIDE的最新版本和此处的说明轻松入门。可在此处获得在其上运行的基本视在功率代码。连接到Thingspeak连接到Thingspeak可以轻松绘制电流并保存连续收集的数据。创建一个帐户并在上面的Arduino草图中填写API密钥。只要校准负载功率因数问题，就可以使用12VDIN导轨变压器测量实际功率。下面的弗里茨图显示了如何实现这一点。在此设置中，可以使用如图所示的桥式整流器为NodeMCU供电。在采样AC电压时必须小心避免ADC过载。ADC可以在比例因子1下处理的最大峰峰值电压约为8V，RMS交流电压约为2.8V。在此模式下接线时，还会测量各种其他变量，包括功率因数、真实和视在功率以及线路电压。可以在此处找到将真正力量上传到Thingspeak的草图。把它放在PCB上在面包板上制作原型并确保一切正常后，我们可以将设计转移到PCB上。我在此处提供了原理图和PCB。我将迭代设计并随着我的进展更新它们。可以通过直接替换7805（例如Murata）并添加50-60Hz低通或带通滤波器来抑制测量中的任何噪声来进行改进。最终组装的系统现已完成并可在Tindie上使用本方案所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。

树莓派安全系统---在RaspberryPi上运行的简单安全系统。特征：使用相机进行运动检测和照片捕捉。带有照片的移动通知。检测您何时在家并自动布防或撤防。可以使用Telegram远程禁用或查询。要求您将需要以下硬件：带摄像头接口的树莓派。我使用的是A+型。树莓派相机模块。支持监控模式的USBWi-Fi。我使用了基于RT5370的适配器，它们很便宜，大约6欧元，而且很容易找到。其他需求：一个电报机器人。它是免费且易于设置的。安装了Raspbian发行版。我用的是杰西精简版。您可能会使用不同的操作系统，但我还没有尝试过。Python3.这个怎么运作自动存在检测我的主要目标之一是让系统完全自动化。我不想在离开或回家时必须布防或撤防它。我认为实现这一目标的最简单方法是尝试检测住户的手机。从概念上讲，这很简单，但实际上这是最具挑战性的部分，因为：捕获Wi-Fi接口上的所有数据包过于耗费资源。目前没有好的5GhzUSBWi-Fi适配器支持监控模式。这意味着数据包监控仅限于2.4Ghz，而大多数现代手机现在使用5Ghz。手机并不总是在线并通过Wi-Fi发送数据包。有时他们会保持15分钟或更长时间的未连接状态。即使有99%的准确率，误报也很烦人。经过大量测试，我使用了一种方法，该方法基于了解手机的MAC地址，通过Wi-Fi适配器混合主动（ARP扫描）和被动（数据包捕获）检测。手机MAC地址在配置中设置，rpi-security应用程序使用以下过滤器在监控模式接口上捕获数据包：来自任何已配置MAC的Wi-Fi探测请求。从配置的MAC发送到运行rpi-security的主机的任何数据包。当检测到数据包时，应用程序会重置计数器，如果计数器的时间超过约10分钟，则系统已准备就绪。为了消除许多误报，当从布防状态转换到撤防状态或反之亦然时，应用程序会针对每个配置的MAC地址执行ARP扫描，以确保它们确实在线或离线。在ICMPping非常不可靠的情况下，iOS和Android将在99%的时间内响应此ARP扫描。通过结合捕获Wi-Fi探测请求和使用ARP扫描，Wi-Fi频率并不重要，因为移动电话会在两个频率上发送探测请求，而且ARP扫描也可以跨两个频率工作。通知甲电报机器人用于发送与所捕获的图像的通知。他们有很好的移动应用程序和很好的API。您还可以在浏览器中查看消息，并且消息会跨设备同步。如果系统处于布防状态并且检测到运动，则Telegram机器人会向您发送一条包含捕获图像的消息。任何警报状态变化也会发送通知。遥控您可以发送触发某些操作的Telegrambot命令。/disable：禁用服务直到重新启用。/enable：服务被禁用后启用。/status：发送状态报告。/photo：捕获并发送照片。/gif：捕获并发送gif。Python该应用程序是用python3编写的。应用程序使用多线程来异步处理事件。有4个线程：telegram_bot：响应命令。monitor_alarm_state：布防和撤防系统。capture_packets：从移动设备捕获数据包。process_photos：通过Telegram消息发送捕获的图像。安装、配置和运行用于连接到您的WiFi网络的接口必须与支持监控模式的接口相同。这必须是手机连接的同一个WiFi网络。首先安装所需的软件包：安装rpi-security，重新加载systemd配置并启用服务：将您的MAC地址或地址、TelegrambotAPI密钥和任何其他更改添加到/etc/rpi-security.conf.确保您已使用启用相机模块raspi-config。并启动服务：您需要至少向Telegram机器人发送一条消息，否则它将无法向您发送消息。这样服务就可以保存电报chat_id。所以只需发送/status命令。它作为服务运行并记录到系统日志。要查看日志检查/var/log/syslog。还有一个调试选项可以记录到标准输出：root@raspberrypi:~#iwphyphy0interfaceaddmon0typemonitorroot@raspberrypi:~#ifconfigmon0uproot@raspberrypi:~#rpi-security.py-d2016-05-2814:43:30DEBUGrpi-security.py:73MainThreadStatefileread:/var/lib/rpi-security/state.yaml2016-05-2814:43:30DEBUGrpi-security.py:44MainThreadCalculatednetwork:192.168.178.0/242016-05-2814:43:41INFOrpi-security.py:214monitor_alarm_statethreadrunning2016-05-2814:43:41INFOrpi-security.py:196capture_packetsthreadrunning2016-05-2814:43:41INFOrpi-security.py:259telegram_botthreadrunning2016-05-2814:43:41INFOrpi-security.py:154process_photosthreadrunning2016-05-2814:43:43INFOrpi-security.py:392MainThreadrpi-securityrunning2016-05-2814:43:43INFOrpi-security.py:112MainThreadTelegrammessageSent:"rpi-securityrunning"2016-05-2814:44:29DEBUGrpi-security.py:191capture_packetsPacketdetectedfromaa:aa:aa:bb:bb:bb2016-05-2814:44:29DEBUGrpi-security.py:191capture_packetsPacketdetectedfromaa:aa:aa:bb:bb:bb2016-05-2814:44:48DEBUGrpi-security.py:280Dummy-1Motiondetectedbutcurrent_stateis:disarmed这就是我的RaspberryPiModelA+所需的全部内容。这显示了我的WLAN网络设备安排：您可以使用不同名称的接口，只需确保更改network_interface参数in/etc/rpi-security.conf以及rpi-security.service中对mon0的引用。连接丢失时重新启动我的RaspberryPi大约每隔一两个月就会失去WLAN连接。我创建了一个cron作业来检查连接并在检查失败时重新启动。本方案所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。

为了控制有关Covid-19指南的安全措施并保持适当的安全，我们构建了一个流行病智能系统。要解决什么问题？随着大流行在世界范围内得到控制，许多国家正在努力开放城市以恢复这种势头，但由于这种情况，人们正因工作、公共集会、紧急情况等而离开家。世界各地的大量人口没有私人车辆，因此他们必须借助公共汽车、火车、出租车等公共交通工具前往工作、活动或任何地方。这些公共交通工具确实可以证明是Covid-19病毒的感染区，这可能会导致一次又一次的爆发。要构建什么来解决这个问题？它与现有解决方案有何不同？为什么有用？为了控制有关Covid-19准则和上述问题的安全措施，我将基于“AWSIoTEduKit”构建一个流行病智能系统，该系统可以通过多种方式使用，例如，1.按照当局发布的安全指南计算应该在公共汽车/火车内旅行的固定人数。（机器学习可以用于此）2.根据上述指南计算出所有旅客的温度。3.弄清楚旅行者之间的社交距离。4、搞清楚公共交通封闭环境内的空气质量，采取各种措施保持空气流通，“防止病毒传播”。5.基于上述所有要点制作AV（视听）反馈系统和警报系统，以便每个人都可以通过实施该技术以经济的方式遵循安全准则。6.情况超出可行安全措施范围时发出警报，并指导当局重新控制。>它不同于现有技术，因为它是移动的、更智能、更易于使用、体积小、成本更低。它用户友好且简单且易于实施！>它真的很有用，因为AWSIoTEduKit配备了所有必要的技术，以可行、简单和经济的方式解决上述问题，因为它拥有物联网、机器学习、TinyML、Alexa和其他可以使用的技术战略上。解决方案如何运作？主要特点是什么？请指定您将如何在您的解决方案中使用Core2forAWSIoTEduKit。我们的解决方案适用于物联网、机器学习、TinyML、Alexa与传感器网格集成，用于空气质量、温度测量、与AWSIoTEduKit集成的摄像头。主要特点：1.弄清楚人们是否按照指南正确佩戴了口罩（可以使用机器学习）2.根据上述指南计算出所有旅客的温度。3.弄清楚旅行者之间的社交距离。4、搞清楚公共交通封闭环境内的空气质量，采取各种措施保持空气流通，“防止病毒传播”。5.基于上述所有要点的反馈系统和警报系统，通过实施该技术，每个人都可以以经济的方式遵循安全准则。6、当情况超出可行安全措施的范围时发出警报，并指导当局重新控制。入门1.开发任何电子项目，包括微处理器、电路、编程语言等，您首先需要的是一个可以由IDE轻松提供的开发环境。所以在这里，我们将为这个项目安装一个合适的IDE，它是带有PlatformIO的VisualStudioCode。智能恒温器-控制家用冷却/加热设备的不必要使用在我的项目中，我们将实施智能恒温器设置，借助它我们将控制家庭/公共空间冷却/加热设备（根据您自己的领土天气条件）以节省电力/燃料，无论我们在公共交通工具、公共空间，甚至在家里。首先，我们将实施经济的解决方案，以在空间内节省电力并有效地使用冷却/加热设备，而不会让它运行不必要地浪费电力。为此，我们将使用物联网核心云和我们的物理M5StackCore2机器同步数据MQTT消息传递协议。我希望您已经正确地遵循了AWSEdukit教程的所有步骤，从分配证书、策略到实施HVAC应用程序以及充分利用Shadows的功能！最后！当您开始在您的设备上接收更新以及使用MQTT通过IOTCore超额订阅主题时，当侧边栏LED也开始显示红色/蓝色，同时检测到制冷/制热的室温变化更新时，这是一个非常成功的时刻，您可以现在将其与电源继电器连接到交流电源设备，以在智能空间内进行冷却/加热！注意：由于安全原因以及我所在地区没有Grove继电器，我无法实现直流交流电源设备。1.打开代码并跳转到第174行。在这里你会发现一个名为'pin_read_task()'的void函数来读取GPIO引脚状态（数字->0或1）。此GPIO引脚连接到Arduino。Arduino，它从Grove空气质量传感器v1.3接收有关空气质量指数的数据，在代码中指定的GPIO引脚（以数字形式0或1）将数据发送到M5StackIOTEdukit。这里arduino正在上传一个代码，该代码确定周围空气的AQI，并将M5Stack的GPIO引脚更新为0或1。如果arduino传输1/HIGH，则意味着AQI对“公共空间”有害，必须新鲜空气被传阅。注意：Arduino方面发生了什么，我们很快就会了解。如果传输0/LOW，循环新鲜空气的换气扇将关闭，使其成为公共空间的经济实施方案。2.现在，跳转到ST_1.c的第182行。在这里，您将找到一个通过M5Stack的GPIO引脚编写数字命令的函数。此引脚激活通风风扇以提供新鲜空气，并使用2.5m过滤器过滤空气以抵抗进入公共空间的covid-19病毒和有害颗粒物。该引脚在公共空间内超过AQI范围时被激活。三、逻辑说明：Core2ForAWS_Port_Write（GPIO_NUM_14，输出）；ESP_LOGI(TAG,"GPIO%d输出:%s",GPIO_NUM_14,输出?"HIGH":"LOW");在这里，Core2EdukitM5Stack的GPIO编号14正在通过输出模式激活，并且相应地提到了高/低状态的逻辑。然后是do-while循环-用于确定M5Stack的输入引脚状态。当输入为1（来自带有AQI传感器的arduino的二进制数据）时，表示AQI高enoguh激活通风风扇，M5Stack端口C的第26个GPIO被激活，风扇开始运行。最后，程序最后的主要函数调用读取和写入函数来执行任务。所以这里这个问题的故事中的问题陈述的第四点正在得到解决：搞清楚公共交通封闭环境内的空气质量，采取各种措施保持空气流通，“防止病毒传播”。本节是在AWSIOTCore的帮助下实现的，我们使用了IOTCore服务，例如MQTT、检测器模型、IOTAnalytics、IOTLambda、Arduino和各种传感器。注意：我无法向您展示它在SmartSpaces数据集和模型上的实施，因为我已经超出了基于我在此项目的预算中的AWSSagemaker费用。但是，我相信您已经遵循了AWSEdukitWorkshotforSmartSpaces的教程，它主要用于消除收到的任何错误值并改进应用程序的工作以实现精确的结果。为了这个项目的准确性，推荐“智能空间”模型！找出第二条covid-19准则——社交距离在这里，我们将要使用M5Stack，这是开发另一个真棒软件技术UIFlow这是基于MicroPython。它用于开发基于M5Stack的智能交互式图形用户界面（GUI）。它们是大量基于Grove的传感器，可与M5Stack结合使用并结合UIFlow但是在这里，在这个模块中，我们将只使用蜂鸣器、被动红外和继电器传感器单元保持和分析遵循适当的社交距离，以便可以控制Covid-19病毒传播，如该项目的问题陈述和解决方案的第3点所述。为此，正在应用两种方法：被动红外-PIR：由于基本PIR传感器的传感器场约为120度，我们将使用锥形投影将其传播角度控制在20度以下，以便只能识别站在其下方的一个人。这些传感器的网格将放置在公共交通工具内，以便当2个人靠近时，备用传感器检测到它们并发出警告警报。所以，为此，我们将把蜂鸣器连接到Arduino并为arduino指定一个输入引脚，这样当M5Stack的PIR程序对M5Stack的端口C执行（HIGH/1）时，arduino代码将激活Arduino上的输出引脚然后连接到蜂鸣器，它将作为警告警报以保持更安全的距离！注意：您一定在想，为什么我们不能将蜂鸣器直接连接到M5Stack？原因：UIFlowIDE在Units部分没有Buzzer选项，因此，我们将声明一个“中继”单元并将输出发送到arduino以间接引发警报。UIFlow社交距离报警系统教程安装软件，选择设备：设置并上传您制作的UIFlow程序后，您的屏幕将如下所示：同时将输出引脚连接到Arduino。输出引脚是在UIFlow程序中被称为继电器的引脚。将M5Stack端口C上的引脚Rx连接到Arduino的数字引脚2。代码片段如下供Arduino从M5Stack读取：像这样建立连接：现在是重要的一步：我没有制作多个编码文件，而是将所有Arduinoapecific代码合并到一个文件中，您可以在下面下载或在此处复制代码表，因为此代码还包含AQI传感器和其他功能的代码：/*Grove_Air_Quality_Sensor.inoDemoforGrove-AirQualitySensor.Copyright(c)2019seeedtechnologyinc.Author:LetsBluCreatedTime:Jan2019ModifiedTime:TheMITLicense(MIT)Permissionisherebygranted,freeofcharge,toanypersonobtainingacopyofthissoftwareandassociateddocumentationfiles(the"Software"),todealintheSoftwarewithoutrestriction,includingwithoutlimitationtherightstouse,copy,modify,merge,publish,distribute,sublicense,and/orsellcopiesoftheSoftware,andtopermitpersonstowhomtheSoftwareisfurnishedtodoso,subjecttothefollowingconditions:TheabovecopyrightnoticeandthispermissionnoticeshallbeincludedinallcopiesorsubstantialportionsoftheSoftware.THESOFTWAREISPROVIDED"ASIS",WITHOUTWARRANTYOFANYKIND,EXPRESSORIMPLIED,INCLUDINGBUTNOTLIMITEDTOTHEWARRANTIESOFMERCHANTABILITY,FITNESSFORAPARTICULARPURPOSEANDNONINFRINGEMENT.INNOEVENTSHALLTHEAUTHORSORCOPYRIGHTHOLDERSBELIABLEFORANYCLAIM,DAMAGESOROTHERLIABILITY,WHETHERINANACTIONOFCONTRACT,TORTOROTHERWISE,ARISINGFROM,OUTOFORINCONNECTIONWITHTHESOFTWAREORTHEUSEOROTHERDEALINGSINTHESOFTWARE.*/#include"Air_Quality_Sensor.h"AirQualitySensorsensor(A0);constintbuzzer=9;//buzzertoarduinopin9voidsetup(void){pinMode(2,INPUT);pinMode(12,OUTPUT);//LEDpinMode(buzzer,OUTPUT);//Setbuzzer-pin9asanoutputSerial.begin(9600);while(!Serial);Serial.println("Waitingsensortoinit...");delay(20000);if(sensor.init()){Serial.println("Sensorready.");}else{Serial.println("SensorERROR!");}}voidloop(void){intquality=sensor.slope();Serial.print("Sensorvalue:");Serial.println(sensor.getValue());if(quality==AirQualitySensor::FORCE_SIGNAL){Serial.println("Highpollution!Forcesignalactive.");}elseif(quality==AirQualitySensor::HIGH_POLLUTION){Serial.println("Highpollution!");digitalWrite(12,HIGH);delay(5000);digitalWrite(12,LOW);}elseif(quality==AirQualitySensor::LOW_POLLUTION){Serial.println("Lowpollution!");}elseif(quality==AirQualitySensor::FRESH_AIR){Serial.println("Freshair.");}if(digitalRead(2)==HIGH){tone(buzzer,1000);//Send1KHzsoundsignal...delay(1000);//...for1sec//noTone(buzzer);//Stopsound...//delay(1000);//...for1sec}else{noTone(buzzer);}delay(1000);}智能空气质量维护现在是第三个也是最重要的实施，智能空气质量维护。这件事也是在EdukitIoTCore2M5Stack+Arduino（带有AQI传感器Grovev1.3）之间发生的整个设置的一部分首先，像这样固定所有组件：之后，在VSCodePlatforIOCLI终端上运行此命令：我希望您已经在您的智能恒温器注册表中替换了我的智能恒温器和空气质量控制.h文件。运行该命令后，您将看到如下所示的内容：在测量到公共空间的空气质量指数大于“70”后，风扇将通过连接到M5Stack的写入（输出）引脚GPIO14的继电器启动。这是风扇配备了PM2.5过滤器，可过滤掉公共交通工具/空间内的任何可能威胁，如Covid-19病毒、有害污染物等。输出读数：当空气新鲜时，AQISensor通过arduino的输出为'0'当空气被污染时，AQISensor通过arduino的输出为'1'，GPIO14为Activated为'HIGH'将所有模块组合在一起后，最终的系统将是这样的，并且功能齐全！如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。

本方案是一个基于Bolt物联网的汽车防盗系统，该项目旨在为用户提供一种解决方案，以便在有人试图偷窃或闯入时实时跟踪他们的车辆。由于全球流行的大流行情况，现在汽车正逐渐成为必需品。对于汽车所有者来说，能够保护他们的汽车免遭盗窃变得非常重要。有些人根本就没有车库来存放他们的汽车。其他人在将汽车停在未知地点时需要安全解决方案。这些问题需要一种解决方案，以便在汽车被盗时能够实时追踪他们的汽车。该项目旨在为用户提供一种解决方案，以便在有人试图闯入车辆并窃取车辆时实时跟踪他们的车辆。系统每10秒通过Telegram向车主发送警报，并在谷歌地图链接上提供汽车的GPS坐标。除此之外，蜂鸣器还会响起，提醒靠近汽车的人车辆被盗。那么，让我们详细了解一下该系统。硬件设置要创建汽车防盗系统，我们需要通过以下步骤来为系统进行适当的连接。步骤1：在面包板上，将面包板最末端的一列连接到Arduino的3.3V电源。这一侧的下一列连接到Arduino的5V电源。第2步：在面包板另一端的点列上，将其从Arduino连接到GND。第3步：将蓝色LED的正极与面包板上的330欧姆电阻连接。从电阻器的另一条腿，将一根电线连接到Arduino的引脚D5。LED的负极连接到面包板上的GND电源。第4步：将蜂鸣器放置在面包板上，其负极连接到面包板的GND电源，正极连接到Arduino的引脚D4。步骤5：将LM393LDR模块放置在面包板上。它的Vcc和GND端子分别连接到面包板上的3.3V和GND电源。LDR模块的A0引脚连接到Arduino的A0引脚。步骤6：将激光模块放置在面包板上，使激光面对LDR模块的光敏电阻。负极端子从面包板的GND电源接地。激光模块的信号引脚连接到面包板上的5V电源。步骤7：将BoltWiFi模块的D0引脚连接到Arduino的D2引脚。这将用于通知系统用户是否已启用或禁用系统。步骤8：BoltWiFi模块的Tx引脚连接Arduino的D0引脚，BoltWiFi模块的Rx引脚连接Arduino的D1引脚。步骤9：GPS模块上的Vcc和GND连接连接到BoltWiFi模块上的3.3V和GND引脚。GPS模块的Tx引脚连接到Arduino的D7引脚，GPS模块的Rx引脚连接到Arduino的D8引脚。步骤10：分别使用miniUSB和TypeBUSB线将BoltWiFi模块和ArduinoUNO连接到电源。整个电路如下图：软件编程电报频道创建：我们需要先在Telegram上创建一个频道。Telegram上的频道类似于Whatsapp中的组。我们将在此频道上收到来自系统的所有通知。在您的手机上，打开Telegram应用程序。单击应用程序屏幕右下角的铅笔形图标。出现新消息屏幕。在此屏幕上，单击“新频道”。在“新频道”屏幕上，输入频道名称。还有一个选项可以上传图像作为频道的图标。输入有关频道服务目的的适当描述。然后，单击屏幕右上角的“对勾”标记。出现“频道设置”屏幕。在此屏幕上，将频道设置为“公共频道”。键入充当频道公共链接的永久链接。机器人的链接名称中不应有任何空格。单击此屏幕右上角的“对勾”标记。出现“添加订阅者”屏幕。不要添加任何订阅者。只需单击此屏幕右下角的箭头图标即可。通道现已创建。电报机器人创建：在Telegram应用程序的主屏幕上，单击屏幕右上角的搜索图标。搜索“BotFather”并等待搜索结果出现。从搜索结果列表中，单击旁边带有蓝色勾号的BotFather。BotFather聊天屏幕现在出现。BotFather就像可以用来创建新机器人的主人。机器人将帮助向我们在上一个区块中创建的频道发送通知。在此BotFather屏幕上，键入“/start”并单击“发送”。这将显示可用于控制BotFather的命令列表。接下来，输入“/newbot”并点击发送。BotFather要求提供一个机器人名称，该名称将用于指代我们正在创建的新机器人。为机器人输入一个合适的名称，然后单击发送。BotFather要求提供机器人的用户名。用户名的末尾必须包含“bot”一词。输入您喜欢的用户名，然后单击发送。如果用户名被其他人使用，则此聊天屏幕上将显示相同的内容。这要求用户选择其他用户名，然后单击发送按钮。成功创建机器人后，BotFather将显示一条消息，说明新机器人已成功创建。此消息还将提供机器人的链接和机器人的HTTPAPI令牌，这些令牌必须保存以备后用。在创建机器人时，必须将此机器人作为管理员添加到您的频道。这是按如下方式完成的：在Telegram应用程序的主屏幕上，单击刚刚创建的频道的名称。这将打开频道的聊天屏幕。在此屏幕上，单击屏幕顶部的频道名称。这显示了有关频道的几种信息。从“成员”选项卡中，单击“订阅者”。在“订阅者”屏幕上，可以看到用户的姓名。除此之外，还有一个“添加订阅者”按钮。点击它。在“添加订阅者”屏幕中，搜索刚刚创建的机器人的用户名。从搜索结果中单击相应的一项。会弹出一条消息，提示只能以管理员身份添加机器人。在此消息上，单击“MAKEADMIN”。从下一个屏幕是“管理员权限”屏幕，如果尚未选中“发布消息”选项，请选中它，然后单击屏幕右上角的“勾号”图标。因此，该机器人已成功添加为您的频道的管理员。编程Bolt模块的Cloud端要让机器人向通道发送通知，您需要通过程序向机器人发出HTTP请求。该程序需要存在于Bolt模块的云端。这是在OracleVMVirtualBox上使用UbuntuServer完成的。第1步：在VirtualBox上启动Ubuntu服务器。为新项目创建一个目录。目录创建如下——sudomkdirtest第2步：使用cd命令切换到新创建的目录-cdtest第3步：创建一个配置文件，该文件将包含与Bolt模块和Telegrambot通信所需的所有数据。这是使用以下命令在python文件中完成的-nanocarconf.py'.py'类似于python文件。'nano'命令打开一个文件编辑器。在这个文件中，输入以下几行——bolt_api_key=”xxxxxxxxxx”//EnteryourAPIkeyforBoltmoduleheredevice_id=”BOLTXXXXXXX”//TheuniqueIDforyourBoltmoduletelegram_chat_id=”@XXXX”//Channelpermanentlinkforyourchanneltelegram_bot_id=”botXXXXXXXXXXXX”//BotHTTPAPItokenforaccessingthebotviaHTTPrequestsmapurl=”http://maps.google.com/maps?q=”//PartofthegooglemapslinktobesentasnotificationontheTelegramChannel按“Ctrl+X”，然后按“Y”和“Enter”保存文件。该文件如下所示：第4步：现在必须创建云的主要代码。这部分代码将扫描通过串行端口（RX、TX）从Arduino发送到Bolt模块的任何字符串。如果它接收到任何字符串，它会通过一组验证检查来传递该字符串。通过验证检查后，该字符串将被视为某个位置的纬度或经度。纬度和经度以1秒的间隔从Arduino发送到Bolt模块。因此，以奇数间隔接收的每个字符串都是纬度，以偶数间隔接收的每个字符串都是经度。收到纬度和经度值后，程序会向您的电报机器人发送HTTP请求，其中包含适当的消息和谷歌地图链接，以使用接收到的纬度和经度值对跟踪车辆。nanogps.py代码编辑器打开后，输入以下内容-第5步：按“Ctrl+X”，然后按“Y”和“Enter”，保存文件。至此，Bolt模块的云端编程成功。为手机编写BoltDevice页面的用户界面下一步是对防盗系统的用户端进行编程。防盗系统的用户端看起来是这样的——屏幕显示两个按钮，“启用”和“禁用”。这些按钮用于根据用户的选择分别启用或禁用防盗系统。第1步：为了创建这样的页面，请使用以下链接转到BoltCloud页面并使用您的凭据登录-https://cloud.boltiot.com/第2步：出现Bolt'Devices'的云页面。此页面显示Bolt模块的ID及其可用性。单击此屏幕左侧菜单中的“产品”。第3步：出现产品页面。在此页面上，单击“添加产品”，然后单击“创建新产品”。将出现“构建产品”页面。这看起来像这样-第4步：在此页面上，为产品起一个合适的名称，选择“输出设备”作为其类型，并将数据收集方式设置为“GPIO”。或者，也可以上传设备的图片。最后，单击“完成”。该系统的产品页面看起来像这样-第5步：从左侧的产品列表中选择新创建的产品，点击页面右上角的配置图标。该图标看起来像下图中标记为红色的那个-这将打开此产品的“产品：设置”页面，如下所示。第6步：在此页面上，从水平顶部菜单中选择“硬件”，并在Bolt模块的硬件布局中标记“0”旁边的单选按钮。在此页面的右侧，将“0Digital”引脚命名为“启用”。然后按“Ctrl+S”或单击此页面右上角的“保存”图标以保存详细信息。第7步：接下来，从顶部的水平菜单中选择“代码”。这将打开此产品的编码页面。输入文件名并选择Javascript或“.js”作为扩展名。在编码窗口中输入以下代码-该页面将如下所示-最后，单击此页面右上角的“保存”图标和“关闭”图标以关闭设置页面。第8步：在“产品”页面上，从左侧的产品列表中选择新创建的产品，然后从该页面的右上角单击“将设备链接到此产品”图标，看起来像下图中红色标记的图标-这将出现一个页面，用于选择要链接产品的设备。该页面将显示您的螺栓设备的名称。第9步：单击Bolt设备的名称，最后单击“完成”。至此，手机产品页面创建成功。要从手机查看页面，请从手机打开Bolt应用程序，单击您的Bolt设备的名称，将出现包含“启用”和“禁用”按钮的页面。对Arduino进行编程剩下的下一个也是最后一个任务是对Arduino进行编程。按照“硬件设置”部分所述进行必要的电路连接。打开ArduinoIDE并在代码编辑器中键入以下代码-使用了两个头文件，即“BoltDeviceCredentials.h”和“BoltIoT-Arduino-Helper.h”。'BoltDeviceCredentials.h'已编辑为包含必要Bolt设备的设备ID和API密钥。该库已重命名为“BoltDevCredentials.h”。编辑了“BoltIoT-Arduino-Helper.h”库，将SoftwareSerial库的所有实例更改为NeoSWSerial。SoftwareSerial与主代码中的NeoSWSerial库发生冲突。因此，SoftwareSerial的实例必须替换为NeoSWSerial。然后将头文件重命名为“BoltIoT-Renew-Helper.h”。除了这两个库之外，还使用了“NMEAGPS.h”库、“string.h”库和“NeoSWSerial.h”库。工作与示范可以看到硬件设置有一个LED。此LED是状态LED，用于描述系统是启用还是禁用。可以使用手机上的Bolt应用程序页面启用或禁用该系统。激光模块和LDR模块的放置方式使它们彼此面对。在现实生活中，LDR模块安装在车门内，激光模块安装在车体内，两个模块相对。很容易看出，当车门打开时，LDR模块随车门移动。激光模块连续发射一束激光，落在LDR模块上。当系统处于禁用状态时，通过打开门来移动LDR模块不会产生任何影响。一旦通过按下Bolt移动页面上的“启用”按钮启用系统，状态LED会发光，表明系统处于启用状态。在这种状态下，如果有人试图通过打开车门闯入汽车，LDR模块会随着车门移动。这会导致落在LDR模块上的光量下降。此操作会触发蜂鸣器作为警报，可以提醒附近的人汽车被盗。与此同时，与硬件相连的GPS模块每10秒向Bolt模块发送汽车位置坐标。Bolt模块依次调用API向车主的Telegram帐户发送Telegram警报。电报消息指出汽车被盗，并包含一个谷歌地图链接，用于跟踪汽车和消息。因此，每10秒，就可以跟踪汽车的实时位置。电报信息看起来像这样——通过按Bolt移动页面上的“禁用”按钮，可以再次禁用整个系统。结论传统的汽车警报系统通过振动检测来提醒附近的人。这些系统往往会产生误报。而且，一旦汽车被盗，就没有办法追踪它。这个“基于Bolt物联网平台的汽车防盗系统”为我们解决了这个问题。一旦有人企图盗窃汽车，该系统就会向路人发出警报。这也消除了误报的问题。此外，一旦汽车被盗，有一种方法可以知道其位置，以便可以轻松找回车辆。这可能是解决拥有车辆但没有车库的人的担忧的潜在好方法。因此，他们可以在晚上安全地睡觉，而不必担心车辆的安全。本方案所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。

本方案是一个基于模拟传感器的土壤水分监测系统，使用Agrumino、I2CADC和附加土壤湿度传感器进行土壤湿度监测。实际上，这是通过一个系统完成的，该系统由一个附加的土壤湿度传感器组成，该传感器通过I2CADC模块与AgruminoLemon相连。获得的数据将被发送到ThingSpeak通道，从而使其可见和可处理。一般说明执行该项目所需的电子元件已通过面包板和跳线的支撑充分连接。下面列出并描述了所使用的组件以及所使用的平台和协议。电容式土壤湿度传感器v1.2该土壤湿度传感器通过电容传感测量土壤湿度水平。为此，它由耐腐蚀材料制成，使其具有出色的使用寿命。一旦插入植物周围的土壤中，它就可以监控实时土壤水分数据。该模块包括一个板载稳压器，工作电压范围为3.3~5.5V，而输出电压为0~3.0V。为了使设备正常工作，必须进行校准：浸入后获得的值在水中对应于100%的湿度，而在空气中获得的值与0%的湿度有关。这些是建立结果评估量表的指示性值。模数转换器上述传感器的输出是模拟类型的。由于AgruminoLemon板仅通过I2C接口进行通信，因此必须使用兼容的模数转换器。具体来说，它使用了AdafruitADS1115。ADS1115通过I2C以860次采样/秒的速度提供16位精度。芯片可配置为4个单端输入通道，或2个差分通道；它甚至包括一个可编程增益放大器，并且可以在2V至5V的电源/逻辑范围内运行。AgruminoLemonDEV板允许整个系统运行。事实上，Agrumino是一款可满足您所有需求的开源可编程设备，因为它配备了ESP8266芯片，可连接到2.4GHzWi-Fi网络以进行互联网通信。此外，它还可以使用3.7V2450型电池供电，并且内置传感器，用于：Agrumino设备必须有一个输出，使用它的用户可以从中读取他需要的数据。为此，决定使用ThingSpeak平台。ThingSpeak是一项物联网分析平台服务，可让您在云中聚合、可视化和分析实时数据流。它为您的设备发布到ThingSpeak的数据提供即时可视化。I2C协议使用I2C，您可以将多个从机连接到单个主机（如SPI），并且您可以让多个主机控制单个或多个从机。当您希望将多个微控制器记录数据到单个存储卡或在单个LCD上显示文本时，这非常有用。I2C仅使用两条线在设备之间传输数据：代码为了使用AgruminoLemon固件，我们使用了软件ArduinoIDE。Agrumino提供了一个储藏丰富的库，其中包含可用于各种应用的优秀示例草图。在我们的案例中，我们使用了允许与ThingSpeak平台进行通信的草图作为起点。从这个示例草图开始，您可以通过修改一些字段来自定义草图以获得请求的任务。必须修改的字段将是与您必须连接的Agrumino的Wi-Fi以及您要将数据发送到的ThingSpeak通道的地址和写入密钥相关的字段。完成后，您就可以在您的频道上读取Agrumino允许您读取的数据值了。如上所述，Agrumino能够读取土壤湿度的百分比，但在我们的示例中，我们希望电容式土壤湿度传感器读取该值。这必须通过Agrumino配备的I2C通信协议来完成。为此，您需要一个模数转换器。为了使用该通信协议和转换器，使用了特定的库。有问题的库是Adafruit_ADS1X15.h，由Adafruit提供。默认情况下，库提供了一个等于0x48的ADS读取地址，但这会干扰柑橘的温度传感器，因此为了避免这个问题，您必须使用以下函数更改ADS地址：转换器提供传感器读取的电压值，然后必须以百分比值报告，以便在通道上轻松读取。在此转换之前，必须对传感器进行校准，即必须定义传感器的最大和最小电压值。为此，将最大值作为传感器完全浸入水中时读取的值，将最小值作为传感器完全干燥时读取的值。使用特定函数的这种校准导致我们要发送到通道的土壤水分百分比的定义。用于计算费用的函数如下所示：获得此值后，我们可以按照用作基础的库提供的示例草图将其全部发送到ThingSpeak通道。测试和模拟在测试阶段，计划监测植物的土壤水分。在该测试中使用了罗勒植物。首先，上面解释的代码是通过USB电缆加载的，如图所示。如您所见，Agrumino（不需要）和传感器都插入到土壤中。后者通过ADC转换器接口以允许I2C连接。加载程序后，可以启动电池模式以监测一天中土壤湿度的变化。重要的是要记住，数据每20分钟采集一次，并且从土壤非常干燥的情况开始。土壤湿度（来自传感器）和温度（来自Agrumino）数据和结果被发送到ThingSpeak。结果如下所示：可以看出，测试是在早上7:30开始的。最初的土壤水分数据非常低，因为如上所述，我们从干燥的土壤情况开始。半小时后，加水润湿土壤，实际上该值达到了94%。然后，在白天（测试在凌晨1点结束），该值下降到62%。就温度而言，一个有趣的事实是测试开始时记录的值超过30度。这是因为在开始时Agrumino是通过USB端口连接的（加载代码的阶段），因此在这个阶段微控制器会轻微过热并记录一个高于真实环境的值。不久之后，该值稳定在实际温度下。传感器与Agrumino的比较将我们使用的模拟传感器与集成在Agrumino中的湿度传感器进行比较也很有趣。以下对比图为：如您所见，趋势非常相似。然而，从各种模拟中我们发现，平均而言，传感器记录的湿度百分比高于Agrumino传感器。这可能是因为我们使用的模拟传感器能够比Agrumino更深入地表，并且在深处保持湿度越来越长。结论在本方案中，我们想描述如何通过外部传感器管理土壤监测。在Web平台上实现I2C通信协议和结果可视化也很有趣。未来可以实现具有更多外部传感器（例如光传感器、温度等）的系统。另一种可能的实现可能是通过Telegram频道添加推送通知以提醒用户地面状况（加水或不加水）的可能性。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。