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喂鳥(niǎo)器監(jiān)控系統(tǒng)的制作

454398 ? 來(lái)源:工程師吳畏 ? 2019-08-22 11:44 ? 次閱讀
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第1步:喂鳥(niǎo)器監(jiān)控系統(tǒng)概述

喂鳥(niǎo)器監(jiān)控系統(tǒng)的制作

這是一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng),用于計(jì)算,計(jì)時(shí),記錄和拍攝喂鳥(niǎo)器的鳥(niǎo)類(lèi)。我的Bird Feeder Monitor的早期版本使用了Arduino Yun,并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在我的Google Drive上的電子表格中。該版本使用多個(gè)Raspberry Pi,MQTT通信以及數(shù)據(jù)和照片的本地存儲(chǔ)。

Bird Feeder配備了Raspberry Pi Zero W和電容式觸摸傳感器(CAP1188)。棲息地上的任何鳥(niǎo)類(lèi)都會(huì)激活觸摸傳感器,觸摸傳感器啟動(dòng)計(jì)時(shí)器以確定每個(gè)事件持續(xù)的時(shí)間長(zhǎng)度。觸摸一旦激活,Bird Feeder Monitor就會(huì)發(fā)布“ monitor/feeder/picture ”MQTT消息。此消息通知Raspberry Pi相機(jī)拍攝照片。如果MQTT服務(wù)器發(fā)布“ monitor/feeder/getcount ”消息,則Bird Feeder Monitor將響應(yīng)“ monitor/feeder/count ”MQTT消息,服務(wù)器將發(fā)送該消息存儲(chǔ)。

MQTT服務(wù)器執(zhí)行多項(xiàng)任務(wù)。它從Bird Feeder Monitor請(qǐng)求和存儲(chǔ)數(shù)據(jù),并控制監(jiān)視器的操作。它在Dawn激活顯示器并在黃昏時(shí)將其關(guān)閉。它還控制請(qǐng)求數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔,并通過(guò)DarkSky監(jiān)控當(dāng)前的天氣狀況。監(jiān)測(cè)天氣狀況有幾個(gè)原因。首先,降水量可能會(huì)影響傳感器。如果發(fā)生這種情況,傳感器會(huì)在雨水下降的情況下定期重新校準(zhǔn)。第二個(gè)原因是監(jiān)視和記錄與鳥(niǎo)類(lèi)數(shù)據(jù)相關(guān)的天氣條件。

Raspberry Pi相機(jī)是RPi + Raspberry Pi相機(jī)模塊。用于此項(xiàng)目的相機(jī)軟件無(wú)法使用USB網(wǎng)絡(luò)攝像頭。 RPi相機(jī)配備WIFI并運(yùn)行MQTT客戶(hù)端軟件。它訂閱“監(jiān)視器/饋送器/圖片”MQTT消息,并在每次收到此消息時(shí)拍攝照片。這些照片存儲(chǔ)在RPi相機(jī)上,并進(jìn)行遠(yuǎn)程管理。

第2步:在Bird Feeder Monitor上安裝Raspbian

在Raspberry Pi Zero W上安裝最新版本的Raspbian Lite。我建議按照Adafruit的Raspberry Pi Zero無(wú)頭快速入門(mén)中的分步說(shuō)明進(jìn)行操作。

包括以下步驟在上面的說(shuō)明中,但值得重申:

通過(guò)ssh連接到RPi并運(yùn)行以下命令:

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

上述命令需要一段時(shí)間才能完成,但運(yùn)行這些命令可確保您獲得最新信息使用最新的軟件包。

接下來(lái),運(yùn)行以下命令配置RPi軟件:

sudo raspi-config

更改密碼,啟用SPI和I2C,以及展開(kāi)文件系統(tǒng)。完成后,退出 raspi-config 。

步驟3:連接RPi和CAP1188

Raspberry Pi W(RPi)和CAP1188使用I2C連線。還有其他電容式觸摸傳感器可用于一個(gè),五個(gè)或八個(gè)傳感器。我選擇了八個(gè),因?yàn)槲业奈锅B(niǎo)器有六個(gè)側(cè)面。

接線:

CAP1188 SDA == RPi Pin 3

CAP1188 SCK == RPi引腳5

CAP1188 VIN == RPi引腳1(+ 3.3VDC

CAP1188 GND == RPi引腳9(GND)

CAP1188 C1-C8 ==通過(guò)1x8母Dupont連接器連接每個(gè)導(dǎo)線上的導(dǎo)線

CAP1188 3Vo == CAP1188 AD - 將I2C地址硬連線至0x28

RPi Pin 2 == + 5VDC

RPi引腳14 == GND

RPi的電源是從外部提供的,通過(guò)從我的車(chē)庫(kù)地下運(yùn)行電線,然后向上通過(guò)用作管道的管道喂鳥(niǎo)器架。一根2針?lè)里L(fēng)雨連接器連接在電線末端,用于連接RPi Bird Feeder Monitor。電線的另一端連接到車(chē)庫(kù)中的熔斷5-VDC電源。這個(gè)項(xiàng)目應(yīng)該與電池配合使用,但我不想在日常工作中更換電池的麻煩。

我構(gòu)建了一根16英寸長(zhǎng)的電纜,將裝有RPi的防水箱連接到含有防水箱的防水箱中。 CAP1188。電容式傳感器需要盡可能靠近棲息地。

RPi Zero和CAP1188可以打包在一個(gè)防風(fēng)雨箱中,但我更喜歡將它們單獨(dú)打包。

步驟4:配置喂鳥(niǎo)器監(jiān)視器

登錄 Raspberry Pi Zero W 并執(zhí)行以下步驟。

安裝pip:

sudo apt-get install python3-pip

安裝Adafruit CircuitPython

sudo pip3 install --upgrade setuptools

檢查I2C和SPI設(shè)備:

ls /dev/i2c* /dev/spi*

你應(yīng)該看到以下回復(fù):

/dev/i2c-1 /dev/spidev0.0 /dev/spidev0.1

接下來(lái)安裝GPIO和Adafruit blinka軟件包:

pip3 install RPI.GPIO

pip3 install adafruit-blinka

安裝Adafruit的CAP1188模塊:

pip3 install adafruit-circuitpython-cap1188

安裝I2C工具:

sudo apt-get install python-smbus

sudo apt-get install i2c-tools

使用上述工具檢查I2C地址:

i2cdetect -y 1

如果連接了CAP1188,將看到與上圖中相同的響應(yīng),表明傳感器處于I2C地址0x28(或0x29,具體取決于您選擇的I2C地址)。

安裝mosquitto,mosquitto-clients和paho-mqtt :

sudo apt-get install mosquitto mosquitto-clients python-mosquitto

sudo pip3 install paho-mqtt

我建議在Raspberry Pi上使用Adafruit的配置MQTT來(lái)配置和設(shè)置此RPi上的MQTT。

安裝Bird Feeder Monitor軟件:

cd ~

sudo apt-get install git

git clone “https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git”

創(chuàng)建日志目錄:

cd ~

mkdir logs

將CAP1188傳感器連接到RPi并執(zhí)行以下操作以在MQTT服務(wù)器之后測(cè)試系統(tǒng)正在運(yùn)作:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo nano config.json

替換“OIP_HOST”,“MQTT_USER”,“MQTT_PW”和“MQTT_PORT”的值以匹配您的本地設(shè)置。退出并保存更改。

在啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行

仍然在 /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor 目錄中。

nano launcher.sh

在 launcher.sh

#!/bin/sh

# launcher.sh

# navigate to home directory, then to this directory, then execute python script, then back home

cd /

cd home/pi/RPi_bird_feeder_monitor

sudo python3 feeder_mqtt_client.py

cd /

中包含以下文字退出并保存 launcher.sh

我們需要使腳本成為可執(zhí)行文件。

chmod 755 launcher.sh

測(cè)試腳本。

sh launcher.sh

接下來(lái),我們需要編輯crontab(linux任務(wù)管理器)以在啟動(dòng)時(shí)啟動(dòng)腳本。注意:我們之前已經(jīng)創(chuàng)建了 /logs 目錄。

sudo crontab -e

這將帶來(lái)如上所示的crontab窗口。導(dǎo)航到文件末尾并輸入以下行。

@reboot sh /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor/launcher.sh 》/home/pi/logs/cronlog 2》&1

退出并保存文件,然后重新啟動(dòng)RPi。 RPi重新啟動(dòng)后,腳本應(yīng)啟動(dòng) feeder_mqtt_client.py 腳本??梢栽谖挥?/logs 文件夾中的日志文件中檢查腳本的狀態(tài)。

步驟5:3D打印部件

這些STL文件用于我為此項(xiàng)目創(chuàng)建的3D打印部分,以及所有這些零件是可選的。防風(fēng)雨箱可以在當(dāng)?shù)刂圃旎蛸?gòu)買(mǎi)。

CedarWorks喂鳥(niǎo)器的“安裝楔”也是可選的。這部分是安裝CAP1188傳感器外殼所必需的。

步驟6:喂鳥(niǎo)器監(jiān)視器組件

之后如前所述,安裝Raspbian,配置和測(cè)試RPi和CAP1188傳感器,現(xiàn)在是時(shí)候?qū)⑦@些設(shè)備安裝在防風(fēng)雨的情況下了。

我使用了我打印的兩個(gè)防風(fēng)雨箱來(lái)安裝RPi和CAP1188傳感器。首先,我在每個(gè)箱子的一端鉆了一個(gè)1/2“的孔。用SD卡在側(cè)面對(duì)面的RPi箱上鉆孔。在每個(gè)孔中安裝帶有可調(diào)節(jié)鎖緊螺母的尼龍電纜壓蓋接頭。運(yùn)行四個(gè)如上圖所示,將2針汽車(chē)防水電氣母頭連接器安裝并焊接到RPi上。將紅線焊接到RPi的+ 5VDC引腳2,將黑線焊接到GND或引腳14 。請(qǐng)參閱RPi上使用的其他連接的接線圖。

將四根導(dǎo)線的另一端穿過(guò)CAP1188外殼上的壓蓋接頭,并按照接線圖中的說(shuō)明連接導(dǎo)線。所有8個(gè)CAP1188電容式觸摸傳感器都焊接到8針母頭Dupont連接器上。該連接器嵌入殼體側(cè)面,以便在應(yīng)用頂部時(shí)進(jìn)行防水密封。注意:兩種情況下的頂部都可能需要修改以允許壓蓋接頭連接器上的螺母。

之前關(guān)閉,我將硅膠填縫應(yīng)用于每個(gè)表殼的邊緣,并在壓蓋接頭的導(dǎo)線周?chē)芊獗須ぁN疫€在Dupont連接器的背面添加硅膠以將其與元件密封。

步驟7:連接喂鳥(niǎo)器

進(jìn)料器上的每個(gè)支架都覆蓋著1/4“寬的自粘銅箔膠帶。在膠帶和鱸魚(yú)上鉆了一個(gè)小孔,將一根電線焊接到鋁箔帶上并在饋線下面布線。每根電線連接到一根公頭6針Dupont連接器。

注意:如上圖所示的喂鳥(niǎo)器,我建議間隙每個(gè)箔條的末端為1 1/4“ - 1 1/2”。我發(fā)現(xiàn)較大的鳥(niǎo)類(lèi),如gra哥和鴿子,如果它們被放在一起,它們能夠同時(shí)接觸兩個(gè)箔條

先前提到的“安裝楔子”被打印并粘在送料器的底部,以提供安裝包含CAP1188的防水箱的水平區(qū)域。魔術(shù)貼膠帶應(yīng)用于盒子以及木塊以提供附著方式。這可以在上面完成的組件的照片中看到。維可牢尼龍搭扣帶用于纏繞管道和RPi盒以將它們固定在進(jìn)料器下方。

喂鳥(niǎo)器重新裝滿傳感器和RPi連接到進(jìn)料器,當(dāng)它仍在管道上時(shí)支架。幸運(yùn)的是,我身高6英尺2英寸并且不費(fèi)力氣地到達(dá)容器。

步驟8:MQTT服務(wù)器

如果你已經(jīng)涉足IOT世界,你可能已經(jīng)在你的網(wǎng)絡(luò)上啟動(dòng)并運(yùn)行了一個(gè)MQTT服務(wù)器。如果你沒(méi)有,我推薦使用一個(gè)Raspberry Pi 3表示MQTT服務(wù)器,以及在Andreas Spiess網(wǎng)站上發(fā)現(xiàn)的指令和IMG圖像文件“Node-Red,InfuxDB和Grafana安裝”.Andreas還有一個(gè)關(guān)于這個(gè)主題的信息視頻#255 Node-Red,InfluxDB和Grafana Tutorial on Raspberry Pi。

一旦Node-Red Server運(yùn)行,您可以通過(guò)復(fù)制 ?/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Flow.json ,并使用導(dǎo)入》剪貼板將剪貼板粘貼到新流程中。

此流程將需要以下節(jié)點(diǎn):

node-red-node-darksky - 需要使用DarkSky API帳戶(hù)這個(gè)節(jié)點(diǎn)。

node-red-contrib-bigtimer - Scargill Tech的Big Timer

node-red-contrib-Influxdb - InfluxDB數(shù)據(jù)庫(kù)

天氣數(shù)據(jù)您的位置是通過(guò)DarkSky提供的。我目前正在監(jiān)測(cè)和記錄“CanyIntensity”,“溫度”,“濕度”,“windSpeed”,“windBearing”,“windGust”和“cloudCover”。 “precipIntensity”很重要,因?yàn)樗糜诖_定傳感器是否需要因雨水而重新校準(zhǔn)。

Big Timer節(jié)點(diǎn)是計(jì)時(shí)器的瑞士軍刀。它用于每天在黎明和黃昏開(kāi)始和停止數(shù)據(jù)記錄。

InfluxDB是一個(gè)輕量級(jí),易于使用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。每次插入數(shù)據(jù)時(shí),數(shù)據(jù)庫(kù)都會(huì)自動(dòng)添加時(shí)間戳。與SQLite不同,不需要定義字段。將數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)會(huì)自動(dòng)添加它們。

節(jié)點(diǎn) - 紅色配置

上面提到的JSON文件將加載一個(gè)Flow,需要進(jìn)行一些調(diào)整以滿足您的要求。

連接“MQTT Publish”和“監(jiān)視/饋送/?!钡侥腗QTT服務(wù)器。

在“Dawn&Dusk Timer(config)”Big Timer節(jié)點(diǎn)中將緯度和經(jīng)度設(shè)置為您的位置。

配置“monitor/feeder/astronomy(config)”節(jié)點(diǎn)??梢詾槊總€(gè)棲息處啟用/禁用攝像機(jī)。例如,我的兩個(gè)棲息地位于背面,相機(jī)已禁用這些棲息地。

將“計(jì)數(shù)器計(jì)時(shí)器(config)”節(jié)點(diǎn)設(shè)置為所需的時(shí)間間隔。默認(rèn)值= 5分鐘

在“DarkSky(config)”節(jié)點(diǎn)中將緯度和經(jīng)度設(shè)置為您的位置。其次,在darksky-credentials節(jié)點(diǎn)中輸入DarkSky API密鑰。

在“monitor/feeder/recalibrate(config)”功能節(jié)點(diǎn)中設(shè)置降水強(qiáng)度。默認(rèn)值= 0.001英寸/小時(shí)

編輯“MQTT接收器調(diào)試節(jié)點(diǎn)(config)的主題過(guò)濾器”功能節(jié)點(diǎn),以過(guò)濾您不想看到的MQTT消息。

可選:如果您希望將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Google云端硬盤(pán)上的電子表格中,則需要使用表單字段ID編輯“構(gòu)建Google文檔有效負(fù)載(配置)”功能節(jié)點(diǎn)。

可選:將您的唯一表單網(wǎng)址添加到“Google Docs GET(config)”HTTP請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的URL字段中。

Node-Red UI桌面

Bird_Feeder_Monitor_Flow包括用于通過(guò)手機(jī)訪問(wèn)MQTT服務(wù)器的用戶(hù)界面(UI)??梢躁P(guān)閉或打開(kāi)顯示器,手動(dòng)重新校準(zhǔn)傳感器或拍照。還顯示了傳感器“觸摸”的總數(shù),這將使您大致了解前往饋線的鳥(niǎo)類(lèi)數(shù)量。

步驟9:Grafana

“Grafana是一個(gè)開(kāi)源的度量標(biāo)準(zhǔn)分析和可視化套件。它最常用于可視化基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用程序分析的時(shí)間序列數(shù)據(jù),但許多用于其他領(lǐng)域包括工業(yè)傳感器,家庭自動(dòng)化,天氣和過(guò)程控制。“ refn:Grafana Docs。

此軟件包含在Andreas Spiess用于創(chuàng)建MQTT服務(wù)器的映像文件中。在MQTT服務(wù)器上配置InfluxDB數(shù)據(jù)庫(kù)后,可以將Grafana配置為使用此數(shù)據(jù)庫(kù),如上圖所示。接下來(lái),可以從 ?/RPi_bird_feeder_monitor/json/ Bird_Feeder_Monitor_Grafana.json中找到的JSON文件加載此項(xiàng)目使用的儀表板 的。可以在Andreas Spiess的網(wǎng)站“Node-Red,InfuxDB和Grafana安裝”中找到配置Grafana的提示。

步驟10:InfluxDB

如前所述,Adreas Spiess有一個(gè)很棒的指南和視頻,可以引導(dǎo)您通過(guò)InfluxDB的配置。以下是我配置數(shù)據(jù)庫(kù)的步驟。

首先,我通過(guò)SSH登錄我的MQTT服務(wù)器并創(chuàng)建了一個(gè)USER:

root@MQTTPi:~#

root@MQTTPi:~# influx

Connected to “http://localhost:8086” version 1.7.6

InfluxDB shell version: 1.7.6

Enter an InfluxQL query

》 CREATE USER “pi” WITH PASSWORD ‘raspberry’ WITH ALL PRIVILEGES

》 SHOW USERS

user admin

---- -----

pi true

接下來(lái),我創(chuàng)建了數(shù)據(jù)庫(kù):

CREATE DATABASE BIRD_FEEDER_MONITOR

》 SHOW DATABASES

name: databases

name

----

_internal

BIRD_FEEDER_MONITOR

在上面創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)之后,可以在Node-Red中配置InfluxDB節(jié)點(diǎn)。如上圖所示,我將測(cè)量“饋線”命名為。數(shù)據(jù)初始化后,可以在InfluxDB中看到這一點(diǎn):

》 USE BIRD_FEEDER_MONITORUsing database BIRD_FEEDER_MONITOR

》 SHOW MEASUREMENTS

name: measurements

name

----

feeders

InfluxDB的眾多功能之一是不需要FIELDS配置。輸入數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)自動(dòng)添加和配置FIELDS。以下是此數(shù)據(jù)庫(kù)的FIELDS和FIELDTYPE:

》 SHOW FIELD KEYS

name: feeders

fieldKey fieldType

-------- ---------

cloudcover float

count_1 float

count_2 float

count_3 float

count_4 float

count_5 float

count_6 float

humidity float

name string

precip_Int float

temp float

time_1 float

time_2 float

time_3 float

time_4 float

time_5 float

time_6 float

winddir float

windgust float

windspeed float

數(shù)據(jù)庫(kù)中的一些條目如下所示:

》 SELECT * FROM feeders LIMIT 10

name: feeders

time cloudcover count_1 count_2 count_3 count_4 count_5 count_6 humidity name precip_Int temp time_1 time_2 time_3 time_4 time_5 time_6 winddir windgust windspeed

---- ---------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- -------- ---- ---------- ---- ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------- -------- ---------

1550270591000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550271814000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550272230000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550272530000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550272830000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550273130000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550273430000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550273730000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550274030000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

1550274330000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0

步驟11:Raspberry Pi Camera

我建議使用我的Instructable,遠(yuǎn)程CNC停止并監(jiān)視,以組裝Raspberry Pi相機(jī)。執(zhí)行除6和8之外的所有步驟以創(chuàng)建相機(jī)。請(qǐng)注意我正在使用較舊的Raspberry Pi用于我的相機(jī),但它在我的商店櫥窗中運(yùn)行良好。

升級(jí)Rasbian:

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

安裝PIP:

sudo apt-get install python3-pip

安裝paho-mqtt:

sudo pip3 install paho-mqtt

安裝git和Bird Monitoring軟件:

cd ~

sudo apt-get install git

git clone “https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git”

如果你愿意的話要從相機(jī)拍攝的圖像制作視頻,請(qǐng)安裝ffmpeg:

git clone “https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git” ffmpeg

cd ffmpeg

。/configure

make

sudo make install

配置Bird Feeder Monitoring軟件的權(quán)限:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo chmod 764 make_movie.sh

sudo chmod 764 take_photo.sh

sudo chown www-data:www-data make_movie.sh

sudo chown www-data:www-data take_photo.sh

我個(gè)人不建議在RPi Camera上使用make_movie.sh。它需要許多資源才能在RPi上運(yùn)行。我建議將圖像傳輸?shù)絇C并在那里運(yùn)行ffmpeg。

在啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行

登錄RPi并切換到/RPi_bird_feeder_monitor 目錄。/p》 cd RPi_bird_feeder_monitor

nano launcher.sh

在launcher.sh中包含以下文本

#!/bin/sh

# launcher.sh

# navigate to home directory, then to this directory, then execute python script, then back home

cd /

cd home/pi/RPi_bird_feeder_monitor

sudo python3 camera_mqtt_client.py

cd /

退出并保存launcher.sh

我們需要制作腳本和可執(zhí)行文件。

chmod 755 launcher.sh

測(cè)試腳本。

sh launcher.sh

創(chuàng)建日志目錄:

cd ~

mkdir logs

接下來(lái),我們需要編輯crontab(linux任務(wù)管理器)以在啟動(dòng)時(shí)啟動(dòng)腳本。

sudo crontab -e

這將帶來(lái)如上所示的crontab窗口。導(dǎo)航到文件末尾并輸入以下行。

@reboot sh /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor/launcher.sh 》/home/pi/logs/cronlog 2》&1

退出并保存文件,然后重新啟動(dòng)RPi。 RPi重新啟動(dòng)后,腳本應(yīng)啟動(dòng) camera_mqtt_client.py 腳本??梢栽谖挥?logs 文件夾中的日志文件中檢查腳本的狀態(tài)。

步驟12:享受

我們喜歡觀鳥(niǎo),但我們無(wú)法將喂食器放在最佳享受位置。我們大多數(shù)人可以看到它的唯一地方是早餐桌,并不是每個(gè)人都可以從那里看到喂食器。因此,通過(guò)Bird Feeder Monitor,我們可以在方便的時(shí)候欣賞鳥(niǎo)類(lèi)。

我們發(fā)現(xiàn)監(jiān)視器的一件事是鳥(niǎo)類(lèi)落在一個(gè)棲息地的頻率,然后跳到下一個(gè)棲息地,直到它們有環(huán)繞整個(gè)支線。因此,鳥(niǎo)類(lèi)數(shù)量與訪問(wèn)我們的飼養(yǎng)者的單個(gè)鳥(niǎo)類(lèi)的數(shù)量有關(guān)。只有一個(gè)或兩個(gè)狹窄棲息地的飼養(yǎng)者可能最適合“計(jì)數(shù)”鳥(niǎo)類(lèi)。

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    評(píng)論

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    太陽(yáng)能激光驅(qū)鳥(niǎo),電網(wǎng)防鳥(niǎo)難題這樣解決

    嚴(yán)重的電力事故。一旦發(fā)生故障,不僅增加維修成本,還會(huì)影響大家的正常用電。 可見(jiàn),防鳥(niǎo)是件大事。真驅(qū)鳥(niǎo)-太陽(yáng)能激光驅(qū)鳥(niǎo)ZQN-DL-JG,專(zhuān)門(mén)為電力設(shè)施防
    的頭像 發(fā)表于 05-15 09:10 ?196次閱讀

    電力智能綜合驅(qū)鳥(niǎo),如何解決電網(wǎng)防鳥(niǎo)問(wèn)題

    鳥(niǎo)害一直是電網(wǎng)安全運(yùn)行的隱患,鳥(niǎo)糞污染、鳥(niǎo)巢搭建、鳥(niǎo)類(lèi)啄食等行為都可能造成線路短路跳閘、絕緣子損壞等問(wèn)題,嚴(yán)重影響電網(wǎng)安全運(yùn)行。為了避免這類(lèi)事故,電力行業(yè)廣泛采用智能驅(qū)鳥(niǎo),借助科技手段減少鳥(niǎo)類(lèi)
    的頭像 發(fā)表于 04-25 09:58 ?302次閱讀

    基于俊泰高精度數(shù)字跟蹤系統(tǒng)的機(jī)場(chǎng)驅(qū)鳥(niǎo)應(yīng)用解決方案

    機(jī)場(chǎng)鳥(niǎo)擊事件是威脅航空安全的重要隱患,傳統(tǒng)驅(qū)鳥(niǎo)手段存在監(jiān)測(cè)盲區(qū)、響應(yīng)滯后等問(wèn)題。目前的探鳥(niǎo)雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)率低于75%,且存在一定虛警探測(cè)效果還不能滿足機(jī)場(chǎng)需求,聯(lián)動(dòng)
    的頭像 發(fā)表于 04-24 10:20 ?401次閱讀

    全志科技新一代V821系列SoC全面量產(chǎn)

    在視覺(jué)IoT市場(chǎng),當(dāng)前各類(lèi)創(chuàng)新應(yīng)用產(chǎn)品層出不窮并保持穩(wěn)定增長(zhǎng),在傳統(tǒng)安防視覺(jué)監(jiān)控應(yīng)用上發(fā)展出細(xì)分的低功耗視覺(jué)品類(lèi),產(chǎn)品形態(tài)上持續(xù)衍生出如智能門(mén)鈴、嬰兒看護(hù)、智能鳥(niǎo)
    的頭像 發(fā)表于 03-19 14:25 ?1267次閱讀

    特力康變電站激光驅(qū)鳥(niǎo)的主要特點(diǎn)都有哪些

    產(chǎn)品別名: 變電站激光驅(qū)鳥(niǎo)、配網(wǎng)激光驅(qū)鳥(niǎo)系統(tǒng)、智能激光驅(qū)鳥(niǎo)(電力設(shè)施專(zhuān)用)、高壓激光驅(qū)
    的頭像 發(fā)表于 02-25 16:28 ?368次閱讀
    特力康變電站激光驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b><b class='flag-5'>器</b>的主要特點(diǎn)都有哪些

    特力康多功能激光綜合驅(qū)鳥(niǎo)裝置應(yīng)用前景

    產(chǎn)品別稱(chēng): 智能激光多功能驅(qū)鳥(niǎo)裝置、太陽(yáng)能激光綜合驅(qū)鳥(niǎo)設(shè)備、AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)鳥(niǎo)、多功能激光綜合驅(qū)鳥(niǎo)裝置 產(chǎn)品型號(hào): TLKS-PSB10
    的頭像 發(fā)表于 02-14 17:06 ?359次閱讀
    特力康多功能激光綜合驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b>裝置應(yīng)用前景

    揭秘和普威視智能化驅(qū)鳥(niǎo)系統(tǒng),助力航空安全再升級(jí)

    和普威視智能化驅(qū)鳥(niǎo)系統(tǒng)整合場(chǎng)內(nèi)成熟的驅(qū)鳥(niǎo)裝備,形成“探-驅(qū)-防”一體化的綜合管控體系,有效降低鳥(niǎo)擊事件發(fā)生的概率。
    的頭像 發(fā)表于 02-08 13:14 ?431次閱讀
    揭秘和普威視智能化驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b><b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>,助力航空安全再升級(jí)

    Pamcrash在飛機(jī)鳥(niǎo)撞分析中的應(yīng)用

    Pamcrash在飛機(jī)鳥(niǎo)撞 分析中的應(yīng)用 隨著航空業(yè)的飛速發(fā)展,飛機(jī)的安全性始終是航空領(lǐng)域最為關(guān)鍵的議題之一。鳥(niǎo)撞飛機(jī)事件作為航空安全領(lǐng)域中不可忽視的威脅,對(duì)飛機(jī)的結(jié)構(gòu)完整性和飛行安全構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)
    的頭像 發(fā)表于 01-09 17:19 ?963次閱讀
    Pamcrash在飛機(jī)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b>撞分析中的應(yīng)用

    渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)吞鳥(niǎo)適航完整性評(píng)定方法及驗(yàn)證

    等方面,提出試驗(yàn)系統(tǒng)要求;從風(fēng)扇葉片標(biāo)識(shí)、鳥(niǎo)體發(fā)射系統(tǒng)布局、投鳥(niǎo)參數(shù)校準(zhǔn)和鳥(niǎo)彈準(zhǔn)備等方面,提出具體試驗(yàn)方法;從
    的頭像 發(fā)表于 01-02 11:49 ?929次閱讀
    渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)吞<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b>適航完整性評(píng)定方法及驗(yàn)證

    AI激光驅(qū)鳥(niǎo),智能激光多功能驅(qū)鳥(niǎo)

    AI激光驅(qū)鳥(niǎo)是一種結(jié)合了AI攝像機(jī)識(shí)鳥(niǎo)、激光驅(qū)鳥(niǎo)、語(yǔ)音驅(qū)鳥(niǎo)和超聲波驅(qū)鳥(niǎo)等多功能于一體的智能設(shè)備
    的頭像 發(fā)表于 12-20 09:28 ?745次閱讀
    AI激光驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b><b class='flag-5'>器</b>,智能激光多功能驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b><b class='flag-5'>器</b>

    AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)鳥(niǎo):智能升級(jí),驅(qū)鳥(niǎo)效果顯著提升

    TLKS-PSB101 AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)鳥(niǎo)利用雷達(dá)傳感和音頻采集技術(shù),精準(zhǔn)探測(cè)鳥(niǎo)類(lèi)活動(dòng)。一旦監(jiān)測(cè)到鳥(niǎo)類(lèi)入侵,設(shè)備立即啟動(dòng)綜合驅(qū)鳥(niǎo)模式,通過(guò)520nm激光的直線掃描、高分貝語(yǔ)音警示
    的頭像 發(fā)表于 11-28 11:05 ?1120次閱讀
    AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b><b class='flag-5'>器</b>:智能升級(jí),驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b>效果顯著提升

    海內(nèi)外PK,線上最暢銷(xiāo)的監(jiān)控產(chǎn)品是哪些?

    消費(fèi)類(lèi)安防市場(chǎng)成熟,國(guó)內(nèi)外品牌競(jìng)爭(zhēng)加劇。國(guó)內(nèi)廠商陷入價(jià)格戰(zhàn),海外市場(chǎng)看重實(shí)用性、價(jià)格。小米等品牌主導(dǎo)國(guó)內(nèi)市場(chǎng),海外依賴(lài)Ring等頭部品牌,中國(guó)品牌在北美等市場(chǎng)滲透加速,智能鳥(niǎo)等成新爆款。
    的頭像 發(fā)表于 11-05 09:25 ?699次閱讀
    海內(nèi)外PK,線上最暢銷(xiāo)的<b class='flag-5'>監(jiān)控</b>產(chǎn)品是哪些?

    變電站鳥(niǎo)害防控利器:太陽(yáng)能+AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)鳥(niǎo),打造安全高效電網(wǎng)環(huán)境

    TLKS-PSB101 AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)鳥(niǎo)集成了激光、雷達(dá)探測(cè)、語(yǔ)音喇叭、超聲波干擾和頻閃燈等多種驅(qū)鳥(niǎo)手段,通過(guò)智能控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)高效的驅(qū)鳥(niǎo)
    的頭像 發(fā)表于 10-15 16:36 ?1327次閱讀

    智能驅(qū)鳥(niǎo)新紀(jì)元:變電站電力智能激光驅(qū)鳥(niǎo)守護(hù)電網(wǎng)每一刻

    LKS-PSB100變電站電力智能激光驅(qū)鳥(niǎo),也叫雙電源供電全自動(dòng)變電站激光驅(qū)鳥(niǎo)、變電站激光驅(qū)鳥(niǎo)設(shè)備,以其獨(dú)特的科技魅力,為電力行業(yè)的安全
    的頭像 發(fā)表于 09-12 15:40 ?667次閱讀
    智能驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b>新紀(jì)元:變電站電力智能激光驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b><b class='flag-5'>器</b>守護(hù)電網(wǎng)每一刻

    電網(wǎng)桿塔驅(qū)鳥(niǎo) 變電站驅(qū)鳥(niǎo) AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)鳥(niǎo)

    鳥(niǎo)類(lèi)侵?jǐn)_,對(duì)于保障變電站的安全運(yùn)行至關(guān)重要。 真驅(qū)鳥(niǎo)-AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)鳥(niǎo)ZQN-DZ-AI,集成了AI視頻識(shí)別技術(shù)、激光驅(qū)鳥(niǎo)技術(shù)、超聲波驅(qū)鳥(niǎo)
    的頭像 發(fā)表于 08-29 10:04 ?529次閱讀
    電網(wǎng)桿塔驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b>  變電站驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b>  AI智能激光語(yǔ)音驅(qū)<b class='flag-5'>鳥(niǎo)</b><b class='flag-5'>器</b>