IoT CA2: 3 ნაბიჯი

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:18

Პროექტის აღწერა:

კვლევითი დაწესებულება, რომელიც ამუშავებს ბიოსაშიშ მასალას. თითოეული Pi წარმოადგენს კვლევისა და განვითარების ოთახს, რომელიც აღჭურვილია ტემპერატურის სენსორით, RFID სკანერით, LCD ეკრანით, Buzzer და LED.

1. ტემპერატურის სენსორი გამოიყენება ოთახების ტემპერატურისა და ტენიანობის მონიტორინგისთვის.
2. RFID სკანერი გამოიყენება თანამშრომლების გადამოწმებისთვის.
3. LCD ეკრანი უნდა აჩვენოს თანამშრომელს, თუ მისი თანამშრომლის ბარათი შემოწმებულია/დამტკიცებულია შეხების შემდეგ.
4. Buzzer და LED გამოიყენება საგანგებო სიტუაციის შემთხვევაში თანამშრომლების განგაშის მიზნით.

Amazon Web Services IoT კონსოლი გამოიყენება როგორც მონაცემთა შეგროვებისა და გაგზავნის ცენტრალური სისტემა. MQTT პროტოკოლის გამოყენებით, ღრუბელი პასუხისმგებელია ლაბორატორიების მართვაზე, ასევე სერვერზე.

ნაბიჯი 1: სერვერის კოდების იმპორტი

ამ პროექტში საჭირო კოდები დაწერილია პითონში. პროგრამა მუშაობს Flask ჩარჩოზე და ყველა სენსორს აკონტროლებს ვებ GUI. პროგრამის დასაწყებად გასაშვებად საჭიროა მხოლოდ ერთი ძირითადი ფაილი. (iotProject.py)

ფაილის ხე სერვერისთვის

• IOT_CA2

  • აპლიკაცია

    • მონაცემთა ბაზები
    • სტატიკური

    • შაბლონები

      • accesslog.html
      • ბაზა. html
      • საწყისი გვერდი. htlm
      • lab1.html
      • lab2.html
      • room_status.html

    • დათვალიერება

      • _init_.py
      • ajax.py
      • ანგარიშები. py
      • room_status.py
    • _init_.py
    • მოდელები.პია
  • iotProject.py

ფაილი ხე ლაბორატორიისთვის 1

• განგაში.პია
• სათბური.პია
• MRFC522.py
• მოდულები. py
• წაიკითხე. Py
• დაწერე. Py

ნაბიჯი 2: დააინსტალირეთ თქვენი აპარატურა

ამ პროექტში საჭირო ნივთებია:

1. LED ნათურა
2. ბუზერი
3. RFID სკანერი
4. RFID ბარათი (სკანირებისთვის)
5. LCD ეკრანი
6. ტემპერატურის სენსორი

ნაბიჯი 3: გაუშვით პროგრამა

ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ არის გახსნათ ბრძანების სტრიქონი, შეცვალოთ დირექტორია მთავარ საქაღალდეში, რომელიც, როგორც iotProject.py, ასევე /app საქაღალდეში.

დაბოლოს, ჩაწერეთ "python iotProject.py" და ის უნდა დაიწყოს ვებ GUI.

ლაბორატორიებისთვის შეიყვანეთ თქვენი Pi და ჩაწერეთ "python greenhouse.py" და ის დაიწყებს მონაცემების გაგზავნას AWS- ში.