Mục lục:
- Bước 1: Các thành phần bắt buộc
- Bước 2: Thiết lập thiết bị (Thiết lập phần cứng)
- Bước 3: Phần mềm (Mã hóa & Trực quan hóa)
Video: Giám sát ô nhiễm không khí - IoT-Data Viz-ML: 3 bước (có hình ảnh)
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:37
Vì vậy, về cơ bản đây là một Ứng dụng IoT hoàn chỉnh bao gồm phần cứng cũng như phần mềm. Trong hướng dẫn này, bạn sẽ thấy cách thiết lập thiết bị IoT và cách sử dụng thiết bị đó để giám sát các loại khí ô nhiễm khác nhau có trong không khí. Vì vậy, hướng dẫn này bao gồm IoT và Khoa học dữ liệu.
Các ngôn ngữ lập trình liên quan là Lập trình C và Python.
Bước 1: Các thành phần bắt buộc
Phần cứng:
1) NodeMCU - Bộ vi điều khiển được hỗ trợ bởi ESP8266, hoàn hảo để xây dựng các ứng dụng IoT.
2) Cảm biến khí MQ2 - Một cảm biến khí đơn giản để phát hiện các loại khí khác nhau có trong không khí.
Phần mềm:
3) Arduino IDE được cài đặt trong PC / Máy tính xách tay của bạn
4) Máy tính xách tay Jupyter, Python và các thư viện khác - Bạn có thể thiết lập bằng cách làm theo hướng dẫn video này.
Bước 2: Thiết lập thiết bị (Thiết lập phần cứng)
1) NodeMCU được đặt bên trong breadboard.
2) Kết nối cảm biến khí:
a) Vcc được kết nối với cổng Vin của NodeMCU.
b) GND được kết nối với chân GND của NodeMCU
c) Chân A0 được kết nối với chân A0 của NodeMCU
3) Kết nối động cơ servo
a) Chân + ve của Động cơ Servo được kết nối với Vin của NodeMCU
b) chân -ve được kết nối với GND của NodeMCU
c) Chân của bộ truyền động hoặc chân đầu ra được kết nối với chân D0 của NodeMCU.
4) Kết nối đèn LED
a) Các chân + ve của đèn LED được kết nối với cổng Vin của NodeMCU và chân -ve với GND của NodeMCU
Bước 3: Phần mềm (Mã hóa & Trực quan hóa)
Nhận Mã Arduino và mã trực quan bên dưới. Mọi thứ đều được đề cập từng bước. Xem toàn bộ video để có cái nhìn tổng thể chi tiết về dự án này.
github.com/debadridtt/Air-Pollution-Moosystem-using-IoT-Data-Viz.-ML
Đề xuất:
PyonAir - Giám sát ô nhiễm không khí nguồn mở: 10 bước (có hình ảnh)
PyonAir - Hệ thống giám sát ô nhiễm không khí nguồn mở: PyonAir là một hệ thống chi phí thấp để theo dõi mức độ ô nhiễm không khí tại địa phương - cụ thể là các chất dạng hạt. Dựa trên bo mạch Pycom LoPy4 và phần cứng tương thích với Grove, hệ thống có thể truyền dữ liệu qua cả LoRa và WiFi. Tôi đã đảm nhận việc này
Hệ thống giám sát chất lượng không khí đối với ô nhiễm hạt: 4 bước
Hệ thống giám sát chất lượng không khí đối với ô nhiễm hạt: GIỚI THIỆU: 1 Trong dự án này, tôi trình bày cách xây dựng một máy dò hạt với màn hình hiển thị dữ liệu, sao lưu dữ liệu trên thẻ SD và IOT. Màn hình hiển thị vòng neopixels trực quan cho biết chất lượng không khí. 2 Chất lượng không khí là một mối quan tâm ngày càng quan trọng t
Phát hiện ô nhiễm không khí + Lọc không khí: 4 bước
Phát hiện ô nhiễm không khí + Lọc không khí: Các sinh viên (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig và Declan Loges) của Trường Quốc tế Thụy Sĩ Đức đã làm việc với nhân viên của MakerBay để sản xuất một hệ thống tích hợp đo ô nhiễm không khí và hiệu quả lọc không khí. Cái này
EqualAir: Màn hình NeoPixel có thể đeo được Kích hoạt bởi Cảm biến Ô nhiễm Không khí: 7 Bước (có Hình ảnh)
EqualAir: Màn hình NeoPixel có thể đeo được Kích hoạt bởi Cảm biến Ô nhiễm Không khí: Mục đích của dự án là tạo ra một chiếc áo thun có thể mặc được hiển thị hình ảnh gợi liên tưởng khi ô nhiễm không khí vượt quá ngưỡng đã định. Đồ họa được lấy cảm hứng từ trò chơi cổ điển " máy cắt gạch ", trong đó chiếc xe giống như một mái chèo mà sp
Giám sát chất lượng không khí sử dụng hạt Photon: 11 bước (có hình ảnh)
Giám sát chất lượng không khí sử dụng hạt Photon: Trong dự án này, cảm biến hạt PPD42NJ được sử dụng để đo chất lượng không khí (PM 2.5) có trong không khí với hạt Photon. Nó không chỉ hiển thị dữ liệu trên bảng điều khiển Particle và dweet.io mà còn cho biết chất lượng không khí bằng cách sử dụng đèn LED RGB bằng cách thay đổi nó