Luchtverontreiniging Monitoring - IoT-Data Viz-ML: 3 stappen (met afbeeldingen)
Luchtverontreiniging Monitoring - IoT-Data Viz-ML: 3 stappen (met afbeeldingen)

Inhoudsopgave:

Anonim

Dit is dus eigenlijk een complete IoT-toepassing die zowel een hardware- als een softwaregedeelte bevat. In deze tutorial ziet u hoe u het IoT-apparaat instelt en hoe u het kunt gebruiken om de verschillende soorten vervuilingsgassen in de lucht te controleren. Deze tutorial bevat dus IoT en Data Science.

Betrokken programmeertalen zijn C-programmering en Python.

Stap 1: Vereiste componenten

Hardware:

1) NodeMCU - Een door ESP8266 aangedreven microcontroller, perfect voor het bouwen van IoT-toepassingen.

2) MQ2-gassensor - Een eenvoudige gassensor om de verschillende soorten gassen in de lucht te detecteren.

Software:

3) Arduino IDE geïnstalleerd op uw pc / laptop

4) Jupyter Notebook, Python en verschillende bibliotheken - U kunt de installatie uitvoeren door deze videozelfstudie te volgen.

Stap 2: Apparaat instellen (hardware instellen)

1) De NodeMCU bevindt zich in het breadboard.

2) Aansluiting gassensor:

a) Vcc is verbonden met de Vin-poort van de NodeMCU.

b) GND is verbonden met de GND-pin van NodeMCU

c) A0-pin is verbonden met de A0-pin van de NodeMCU

3) Aansluiting servomotor

a) +ve pin van servomotor is verbonden met Vin van NodeMCU

b) -ve pin is verbonden met de GND van NodeMCU

c) De actuatorpin of de outputpin is verbonden met de D0-pin van NodeMCU.

4) LED's Aansluiting

a) De +ve pinnen van de LED's zijn verbonden met de Vin-poort van de NodeMCU en de -ve pinnen met de GND van de NodeMCU

Stap 3: Software (codering & visualisatie)

Download de Arduino-code en de visualisatiecode hieronder. Alles wordt stap voor stap genoemd. Bekijk de volledige video voor een gedetailleerd overzicht van dit project.

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