Spremljanje onesnaženosti zraka - IoT-Data Viz-ML: 3 koraki (s slikami)
Spremljanje onesnaženosti zraka - IoT-Data Viz-ML: 3 koraki (s slikami)
Anonim

Torej je to v bistvu popolna aplikacija IoT, ki vključuje del strojne opreme in del programske opreme. V tej vadnici boste videli, kako nastaviti napravo IoT in kako nam to pomaga spremljati različne vrste onesnaževalnih plinov v zraku. Tako ta vadnica vključuje IoT in Data Science.

Programska jezika sta C programiranje in Python.

1. korak: potrebne komponente

Strojna oprema:

1) NodeMCU - mikrokrmilnik z napajanjem ESP8266, kot nalašč za gradnjo IoT aplikacij.

2) Senzor plina MQ2 - Preprost senzor za zaznavanje različnih vrst plinov v zraku.

Programska oprema:

3) Arduino IDE, nameščen v vašem računalniku / prenosnem računalniku

4) Jupyter Notebook, Python in različne knjižnice - nastavitev lahko izvedete tako, da sledite tej video vadnici.

2. korak: Nastavitev naprave (nastavitev strojne opreme)

1) NodeMCU je nastavljen znotraj mize.

2) Priključitev senzorja plina:

a) Vcc je priključen na vrata VN NodeMCU.

b) GND je priključen na pin GND NodeMCU

c) A0 pin je priključen na pin A0 NodeMCU

3) Priključitev servo motorja

a) +ve pin servo motorja je povezan z Vinom NodeMCU

b) -ve pin je priključen na GND NodeMCU

c) Zatič aktuatorja ali izhodni zatič je priključen na pin D0 NodeMCU.

4) Priključitev LED

a) Zatiči +ve LED diode so priključeni na vrata VIN NodeMCU, zatiči -ve pa na GND NodeMCU

3. korak: Programska oprema (kodiranje in vizualizacija)

Pridobite Arduino kodo in kodo za vizualizacijo spodaj. Vse je opisano korak za korakom. Za podroben pregled tega projekta si oglejte celoten video.

github.com/debadridtt/Air-Pollution-Monitoring-using-IoT-Data-Viz.-ML