Table des matières:
- Étape 1: Composants requis
- Étape 2: configuration du périphérique (configuration matérielle)
- Étape 3: Logiciel (Codage & Visualisation)
Vidéo: Surveillance de la pollution atmosphérique - IoT-Data Viz-ML : 3 étapes (avec photos)
2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:11
Il s'agit donc essentiellement d'une application IoT complète qui comprend une partie matérielle ainsi qu'une partie logicielle. Dans ce tutoriel, vous verrez comment configurer l'appareil IoT et comment l'utiliser pour surveiller les différents types de gaz polluants présents dans l'air. Ce tutoriel inclut donc l'IoT et la science des données.
Les langages de programmation impliqués sont la programmation C et Python.
Étape 1: Composants requis
Matériel:
1) NodeMCU - Un microcontrôleur alimenté par ESP8266, parfait pour créer des applications IoT.
2) Capteur de gaz MQ2 - Un simple capteur de gaz pour détecter les différents types de gaz présents dans l'air.
Logiciel:
3) Arduino IDE installé sur votre PC/ordinateur portable
4) Jupyter Notebook, Python et différentes bibliothèques - Vous pouvez effectuer la configuration en suivant ce didacticiel vidéo.
Étape 2: configuration du périphérique (configuration matérielle)
1) Le NodeMCU est placé à l'intérieur de la maquette.
2) Connexion du capteur de gaz:
a) Vcc est connecté au port Vin du NodeMCU.
b) GND est connecté à la broche GND de NodeMCU
c) La broche A0 est connectée à la broche A0 du NodeMCU
3) Connexion du servomoteur
a) La broche + ve du servomoteur est connectée à Vin de NodeMCU
b) la broche -ve est connectée au GND de NodeMCU
c) La broche de l'actionneur ou la broche de sortie est connectée à la broche D0 du NodeMCU.
4) Connexion des LED
a) Les broches +ve des LED sont connectées au port Vin du NodeMCU et les broches -ve au GND du NodeMCU
Étape 3: Logiciel (Codage & Visualisation)
Obtenez le code Arduino et le code de visualisation ci-dessous. Tout est mentionné étape par étape. Regardez la vidéo complète pour avoir un aperçu détaillé de ce projet.
github.com/debadridtt/Air-Pollution-Monitoring-using-IoT-Data-Viz.-ML
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