Putnu barotavas monitors V2.0: 12 soļi (ar attēliem)

2024 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-30 10:51

Šis ir projekts, lai uzraudzītu, fotografētu un reģistrētu putnu skaitu un laiku, kas pavadīts, apmeklējot mūsu putnu barotavu. Šim projektam tika izmantoti vairāki Raspberry Pi (RPi). Viens tika izmantots kā kapacitatīvs pieskāriena sensors, Adafruit CAP1188, lai atklātu, ierakstītu un aktivizētu barojošo putnu fotogrāfijas. Vēl viens RPi tika konfigurēts, lai kontrolētu šīs uzraudzības sistēmas darbību, kā arī saglabātu un uzturētu datus uzraudzībai un analīzei. Pēdējais RPi tika konfigurēts kā kamera, lai fotografētu katru putnu, kas apmeklē barotavu.

Piegādes

1. 1 ea - Raspberry Pi W
2. 1 ea - Raspberry Pi 3 - modelis B+ - MQTT serverim
3. 1 ea - Raspberry Pi ar kameru - pēc izvēles
4. 2 ea - pret laika apstākļiem izturīgi futrāļi RPi un CAP1188 sensoram
5. 1 ea - vara folijas lente ar vadošu līmi
6. Vads - 18-22 AWG
7. Lodāmurs un lodēt
8. Lodēšanas plūsma elektronikai
9. Silikona blīvējums*
10. 8 ea - M3 x 25 mašīnas skrūves*
11. 8 ea - M3 uzgriežņi*
12. 1 ea - Proto dēlis montāžai CAP1188
13. 1 ea - 1x8 sieviešu Dupont savienotājs
14. 1 ea - 1x6 vīriešu Dupont savienotājs
15. 1 ea - CAP1188 - 8 taustiņu ietilpīgs skārienjūtīgs sensors
16. 2 ea - PG7 ūdensnecaurlaidīgs IP68 neilona kabeļu blīvējuma savienojuma regulējamais bloķēšanas uzgrieznis 3 mm -6,5 mm diametra kabeļa vadam
17. 1 komplekts - 2 kontaktu ceļu automašīnas ūdensnecaurlaidīgs elektriskā savienotāja spraudnis ar vadu AWG Marine Pack 10
18. 3 ea - 5VDC barošanas avots - viens katram RPi
19. 1 ea - putnu barotava (CedarWorks Plastic Hopper Bird Feeder) vai jebkura putnu barotava ar plastmasas vai koka laktām

*3D drukātiem, pret laika apstākļiem izturīgiem korpusiem

1. darbība. Putnu barotavas uzraudzības sistēmas pārskats

Šī ir uzraudzības sistēma, kas paredzēta putnu barotavā barojošo putnu skaitīšanai, laika uzskaitei un fotografēšanai. Iepriekšējā mana putnu barotavas monitora versijā tika izmantots Arduino Yun un dati tika saglabāti izklājlapā manā Google diskā. Šī versija izmanto vairākus Raspberry Pi, MQTT sakarus un vietējo datu un fotoattēlu glabāšanu.

Putnu padevējs ir aprīkots ar Raspberry Pi Zero W un ietilpīgu skārienjūtīgu sensoru (CAP1188). Jebkurš putnu apgaismojums uz laktām aktivizē skāriena sensoru, kas iedarbina taimeri, lai noteiktu katra notikuma ilgumu. Tiklīdz pieskāriens ir aktivizēts, putnu barotavas monitors publicē ziņojumu "monitors/padevējs/attēls". Šis ziņojums paziņo Raspberry Pi kamerai, lai uzņemtu fotoattēlu. Ja MQTT serveris publicē ziņojumu "monitors/padevējs/getcount", putnu padeves monitors atbildēs ar "monitor/feeder/count" MQTT ziņojumu, ko serveris saglabās.

MQTT serveris veic vairākus uzdevumus. Tas pieprasa un saglabā datus no putnu barotavas monitora, un tas kontrolē monitora darbību. Tas aktivizē monitoru rītausmā un izslēdz to krēslā. Tas arī kontrolē datu pieprasīšanas laika intervālu, kā arī uzrauga pašreizējos laika apstākļus, izmantojot DarkSky. Laika apstākļi tiek uzraudzīti vairāku iemeslu dēļ. Pirmkārt, nokrišņu daudzums var ietekmēt sensorus. Ja tas notiek, sensori tiek atkārtoti kalibrēti, kamēr līst lietus. Otrs iemesls ir uzraudzīt un reģistrēt laika apstākļus, lai tie atbilstu putnu skaita datiem.

Kamera Raspberry Pi ir RPi + Raspberry Pi kameras modulis. Šim projektam izmantotā kameras programmatūra nedarbojas ar USB tīmekļa kameru. RPi kamera ir aprīkota ar WIFI un darbojas ar MQTT klienta programmatūru. Tā abonē "monitora/padevēja/attēla" MQTT ziņojumus un uzņem fotoattēlu katru reizi, kad tiek saņemta šī ziņa. Fotogrāfijas tiek saglabātas RPi kamerā un tiek pārvaldītas attālināti.

2. darbība. Raspbian instalēšana putnu padevēja monitorā

Instalējiet jaunāko Raspbian Lite versiju ierīcē Raspberry Pi Zero W. Es iesaku ievērot soli pa solim sniegtos norādījumus, kas atrodami vietnē Adafruit's Raspberry Pi Zero Headless Quick Start.

Tālāk norādītās darbības tika iekļautas iepriekš sniegtajos norādījumos, taču tās ir jāatkārto.

Izveidojiet savienojumu ar RPi, izmantojot ssh, un izpildiet šādas komandas:

sudo apt-get atjauninājumi sud apt-get jauninājums

Iepriekš minēto komandu izpilde prasīs kādu laiku, taču šo komandu izpilde nodrošinās jums jaunāko informāciju par jaunākajām pakotnēm.

Pēc tam palaidiet šādu komandu, lai konfigurētu RPi programmatūru:

sudo raspi-config

Mainiet paroli, iespējojiet SPI un I2C un izvērsiet failu sistēmu. Kad tie ir pabeigti, izejiet no raspi-config.

3. darbība: RPi un CAP1188 vadu savienošana

Raspberry Pi W (RPi) un CAP1188 ir savienoti ar vadu, izmantojot I2C. Ir pieejami arī citi kapacitatīvi pieskāriena sensori ar vienu, pieciem vai astoņiem sensoriem. Es izvēlējos astoņus, jo manai putnu barotavai ir sešas puses.

Elektroinstalācija:

• CAP1188 SDA == RPi 3. tapa
• CAP1188 SCK == RPi Pin 5
• CAP1188 VIN == RPi 1. tapa (+3.3VDC)
• CAP1188 GND == RPi Pin 9 (GND)
• CAP1188 C1-C8 == Savienojiet ar vadiem katrā laktā, izmantojot 1x8 sieviešu Dupont savienotāju
• CAP1188 3Vo == CAP1188 AD - Aparatūras I2C adrese tiek pievienota līdz 0x28
• RPi tapa 2 == +5VDC
• RPi tapa 14 == GND

Elektroenerģija RPi tika nodrošināta ārēji, palaižot vadu pazemē no manas garāžas un augšup caur cauruli, ko izmantoja kā putnu barotavu. Vadu galā tika pievienots 2 kontaktu laika apstākļu izturīgs savienotājs, lai savienotu RPi putnu padeves monitoru. Otrs stieples gals tika pievienots garāžā piekausētam 5 V līdzstrāvas barošanas avotam. Šim projektam vajadzētu darboties ar baterijām, bet es negribēju, lai ikdienā būtu grūti nomainīt baterijas.

Es izveidoju 16 collu garu kabeli, lai savienotu laika apstākļu necaurlaidīgo kasti, kurā ir RPi, ar laika apstākļu izturīgo kārbu, kurā ir CAP1188. Kapacitatīvajam sensoram jāatrodas pēc iespējas tuvāk laktām.

RPi Zero un CAP1188 varēja iepakot vienā laika apstākļu necaurlaidīgā kastē, bet es labprātāk iesaiņoju tos atsevišķi.

4. darbība. Putnu barotavas monitora konfigurēšana

Piesakieties Raspberry Pi Zero W un veiciet tālāk norādītās darbības.

Instalējiet pip:

sudo apt-get instalēt python3-pip

Instalējiet Adafruit CircuitPython:

sudo pip3 instalēt -atjaunināt iestatīšanas rīkus

Pārbaudiet, vai nav I2C un SPI ierīču:

ls /dev /i2c* /dev /spi*

Jums vajadzētu redzēt šādu atbildi:

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

Tālāk instalējiet GPIO un Adafruit blinka pakotni:

pip3 instalēt RPI. GPIOpip3 instalēt adafruit-blinka

Instalējiet Adafruit CAP1188 moduli:

pip3 instalējiet adafruit-circuitpython-cap1188

Instalējiet I2C rīkus:

sudo apt-get install python-smbussudo apt-get install i2c-tools

Pārbaudiet I2C adreses, izmantojot iepriekš minēto rīku:

i2cdetect -y 1

Ja CAP1188 ir pievienots, jūs redzēsit to pašu atbildi, kas redzama iepriekš redzamajā fotoattēlā, kas norāda, ka sensors atrodas I2C adresē 0x28 (vai 0x29 atkarībā no jūsu izvēlētās I2C adreses).

Instalējiet mosquitto, mosquitto-customers un paho-mqtt:

sudo apt-get install mosquitto mosquitto-customers python-mosquitto

sudo pip3 instalējiet paho-mqtt

Lai konfigurētu un iestatītu MQTT šajā RPi, es iesaku izmantot Adafruit konfigurācijas MQTT Raspberry Pi.

Instalējiet Bird Feeder Monitor programmatūru:

cd ~

sudo apt-get install git git clone "https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git"

Izveidojiet žurnālu direktoriju:

cd ~

mkdir žurnāli

Pievienojiet CAP1188 sensoru RPi un veiciet šādas darbības, lai pārbaudītu sistēmu pēc MQTT servera darbības:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo nano config.json

Aizstājiet vērtības “OIP_HOST”, “MQTT_USER”, “MQTT_PW” un “MQTT_PORT”, lai tās atbilstu jūsu vietējai iestatīšanai. Izejiet un saglabājiet izmaiņas.

Palaist startēšanas laikā

Kamēr vēl atrodas direktorijā/home/pi/RPi_bird_feeder_monitor.

nano palaidējs.sh

Iekļaujiet launcher.sh šādu tekstu

#!/bin/sh

# launcher.sh # dodieties uz mājas direktoriju, tad uz šo direktoriju, pēc tam izpildiet python skriptu, tad atgriezieties mājās cd /cd home /pi /RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 feeder_mqtt_client.py cd /

Izejiet un saglabājiet launcher.sh

Mums ir jāpadara skripts izpildāms.

chmod 755 launcher.sh

Pārbaudiet skriptu.

sh palaidējs.sh

Tālāk mums ir jārediģē crontab (Linux uzdevumu pārvaldnieks), lai startēšanas laikā palaistu skriptu. Piezīme: mēs jau esam izveidojuši direktoriju /logs.

sudo crontab -e

Tas parādīs crontab logu, kā redzams iepriekš. Dodieties uz faila beigām un ievadiet šādu rindu.

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

Izejiet un saglabājiet failu un pārstartējiet RPi. Skriptam jāsāk skripts feeder_mqtt_client.py pēc RPi pārstartēšanas. Skripta statusu var pārbaudīt žurnāla failos, kas atrodas mapē /logs.

5. solis: 3D drukātās detaļas

Šie STL faili ir paredzēti 3D drukātajām daļām, kuras izveidoju šim projektam, un visas šīs daļas nav obligātas. Laikapstākļu necaurlaidīgus futrāļus var izgatavot vai iegādāties uz vietas. CedarWorks putnu barotavas "montāžas ķīlis" nav obligāts. Šī daļa bija nepieciešama, lai uzstādītu CAP1188 sensora korpusu.

6. solis: Putnu barotavas monitora montāža

Pēc Raspbian instalēšanas, RPi un CAP1188 sensora konfigurēšanas un pārbaudes, kā minēts iepriekš, tagad ir pienācis laiks uzstādīt šīs ierīces to laika apstākļu necaurlaidīgajos gadījumos.

RPi un CAP1188 sensora uzstādīšanai izmantoju divus izdrukātos pret laika apstākļiem izturīgos futrāļus. Pirmkārt, es katrā korpusa vienā galā izurbju 1/2 collu caurumu. Urbiet caurumu RPi korpusā pretī sānam ar SD karti. Katrā caurumā uzstādiet neilona kabeļa blīvgredzenu ar regulējamu fiksācijas uzgriezni. vadu kabeli starp katru korpusu. Uzstādiet un pielodējiet 2 kontaktu automašīnas ūdensnecaurlaidīgo elektrisko savienotāju pie RPi, kā parādīts iepriekš redzamajā fotoattēlā. Lodējiet sarkano vadu pie RPi +5VDC 2. tapas un melno vadu pie GND vai tapas 14 Pārējos savienojumus, ko izmanto RPi, skatiet elektroinstalācijas shēmā.

Izvadiet četru vadītāju stieples otru galu caur CAP1188 korpusa blīvgredzenu un pievienojiet vadus, kā norādīts elektroinstalācijas shēmā. Visi 8 CAP1188 kapacitatīvie pieskāriena sensori ir pielodēti pie 8 kontaktu Dupont savienotāja. Šis savienotājs ir padziļināts korpusa sānos, lai, uzliekot augšpusi, būtu ūdensnecaurlaidīgs blīvējums. Piezīme. Augšdaļā abos gadījumos, iespējams, būs jāveic izmaiņas, lai varētu ievietot uzgriežņus savienojuma blīvējuma savienotājos.

Pirms aizvēršanas es uzklāju silikona blīvējumu uz katra korpusa malām un ap dziedzeru savienojumu vadiem, lai noslēgtu korpusus. Es arī pievienoju silikonu Dupont savienotāja aizmugurē, lai to noslēgtu no elementiem.

7. solis: Putnu barotavas vadu savienošana

Katrs padevēja laktas tika pārklāts ar 1/4 collu platu pašlīmējošu vara folijas lenti. Caur lenti un asari tika izurbts neliels caurums, un pie folijas lentes tika pielodēts vads un novietots zem padevēja. vadi ir savienoti ar 6-kontaktu Dupont savienotāju.

Piezīme. Izmantojot putnu barotavu, kas parādīta iepriekš, es iesaku atstarpi starp katras folijas svītras galiem 1 1/4 " - 1 1/2". Es atklāju, ka lielāki putni, piemēram, grakkas un baloži, spēj pieskarties divām folijas sloksnēm vienlaicīgi, ja tie ir novietoti tuvu viens otram.

Iepriekš minētais "montāžas ķīlis" tika izdrukāts un pielīmēts padevēja apakšā, lai nodrošinātu līdzenu laukumu, lai uzstādītu laika apstākļu izturīgo kasti, kurā ir CAP1188. Velcro lente tika uzlikta uz kastes, kā arī koka klucis, lai nodrošinātu piestiprināšanu. To var redzēt iepriekš pabeigtās montāžas fotoattēlā. Velcro siksna tiek izmantota, lai aptītu cauruli un RPi kārbu, lai tās nostiprinātu zem padevēja.

Putnu barotava tiek uzpildīta ar sensoru un RPi, kas piestiprināts pie padeves, un kamēr tas vēl atrodas uz caurules statīva. Par laimi, es esmu 6'2 collas garš un sasniedzu konteineru bez lielām pūlēm.

8. darbība: MQTT serveris

Ja jūs jau muldat IOT pasaulē, iespējams, jūsu tīklā jau ir izveidots MQTT serveris. Ja jums tā nav, es iesaku MQTT serverim izmantot Raspberry Pi 3, kā arī Andreas Spiess vietnē "Node-Red, InfuxDB & Grafana Installation" atrodamos norādījumus un IMG attēla failu. Andreasam ir arī informatīvs video par šo tēmu #255 Node-Red, InfluxDB un Grafana apmācība par Raspberry Pi.

Kad mezglsarkanais serveris darbojas, varat importēt putnu padeves monitora plūsmu, kopējot datus mapē ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Flow.json un izmantojot Importēt> starpliktuvi, lai ielīmētu starpliktuvi jaunā plūsmā.

Šai plūsmai būs nepieciešami šādi mezgli:

• node-red-node-darksky-Lai izmantotu šo mezglu, ir nepieciešams DarkSky API konts.
• node-red-contrib-bigtimer-Scargill Tech lielais taimeris
• node-red-contrib-influenxdb-InfluxDB datu bāze

Laika dati par jūsu atrašanās vietu tiek sniegti, izmantojot DarkSky. Un šobrīd es uzraugu un reģistrēju "rainIntensity", "temperatūra", "mitrums", "windSpeed", "windBearing", "windGust" un "cloudCover". "Nokrišņu intensitāte" ir svarīga, jo to izmanto, lai noteiktu, vai lietus dēļ sensori ir jāpārkalibrē.

Lielā taimera mezgls ir taimeru Šveices armijas nazis. To izmanto, lai sāktu un apturētu datu ierakstīšanu rītausmā un krēslā katru dienu.

InfluxDB ir viegla, viegli lietojama laikrindu datu bāze. Katru reizi, kad ievietojam datus, datu bāze automātiski pievieno laika zīmogu. Atšķirībā no SQLite lauki nav jādefinē. Tie tiek pievienoti automātiski, kad dati tiek ievietoti datu bāzē.

Mezgla sarkana konfigurācija

Iepriekš minētais JSON fails ielādēs plūsmu, kurai nepieciešami daži pielāgojumi, lai tie atbilstu jūsu prasībām.

1. Pievienojiet "MQTT Publish" un "monitor/feeder/#" savam MQTT serverim.
2. Iestatiet platuma un garuma grādus uz savu atrašanās vietu meistara mezglā "Rītausmas un krēslas taimeris (konfigurācija)".
3. Konfigurējiet mezglu "monitors/padevējs/astronomija (konfigurācija)". Kameru var iespējot/atspējot katram asari. Piemēram, divas no manām laktām atrodas aizmugurē, un kamera ir atspējota šiem asariem.
4. Iestatiet mezglu "Skaitītāja taimeris (konfigurācija)" vēlamajā laika intervālā. Noklusējuma = 5 min
5. Iestatiet platumu un garumu uz savu atrašanās vietu mezglā "DarkSky (config)". Otrkārt, ievadiet savu DarkSky API atslēgu mezglā darksky-credentials.
6. Iestatiet nokrišņu intensitāti funkcijas "uzraudzīt/padevējs/pārkalibrēt (konfigurēt)" mezglā. Noklusējums = 0,001 collas stundā
7. Rediģējiet funkcijas mezglu "MQTT uztvērēja atkļūdošanas mezgla tēmas filtrs (konfigurācija)", lai filtrētu tos MQTT ziņojumus, kurus nevēlaties redzēt.
8. Neobligāti: ja vēlaties saglabāt datus savā Google diska izklājlapā, jums ir jārediģē funkcijas mezgls “Veidot Google dokumentu lietderīgo slodzi (konfigurācija)” ar veidlapas lauka ID.
9. Neobligāti: pievienojiet savu unikālo veidlapas URL HTTP pieprasījuma mezgla “Google dokumenti GET (config)” URL laukam.

Mezgla sarkans lietotāja interfeiss

Bird_Feeder_Monitor_Flow ietver lietotāja interfeisu (UI), lai piekļūtu MQTT serverim, izmantojot mobilo tālruni. Monitoru var izslēgt vai ieslēgt, atkārtoti kalibrēt sensorus vai fotografēt manuāli. Tiek parādīts arī kopējais sensora "pieskāriens", kas ļaus jums iegūt aptuvenu priekšstatu par putnu skaitu, kas apmeklē barotavu.

9. solis: Grafana

"Grafana ir atvērtā pirmkoda metrikas analīzes un vizualizācijas komplekts. To visbiežāk izmanto, lai vizualizētu laikrindu datus infrastruktūrai un lietojumprogrammu analīzei, taču daudzi tos izmanto citās jomās, tostarp rūpnieciskos sensoros, mājas automatizācijā, laika apstākļos un procesu vadībā." atsauce: Grafana dokumenti.

Šī programmatūra ir iekļauta Andreas Spiess attēla failā, ko izmantoja, lai izveidotu manu MQTT serveri. Pēc InfluxDB datu bāzes konfigurēšanas MQTT serverī Grafana var konfigurēt tā, lai tā izmantotu šo datu bāzi, kā parādīts attēlā iepriekš. Pēc tam šajā projektā izmantoto informācijas paneli var ielādēt no JSON faila, kas atrodams mapē ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Grafana.json. Padomus Grafana konfigurēšanai var atrast Andreas Spiess vietnē "Node-Red, InfuxDB & Grafana Installation".

10. solis: InfluxDB

Kā minēts iepriekš, Adreas Spiess ir lielisks ceļvedis un video, kas palīdzēs jums veikt InfluxDB konfigurāciju. Lūk, kādas darbības es veicu, lai konfigurētu savu datu bāzi.

Pirmkārt, es pieteicos savā MQTT serverī, izmantojot SSH, un izveidoju USER:

root@MQTTPi: ~#

root@MQTTPi: ~# pieplūdums Savienojums ar "https:// localhost: 8086" versiju 1.7.6. InfluxDB apvalka versija: 1.7.6. Ievadiet InfluxQL vaicājumu> IZVEIDOT LIETOTĀJU "pi" AR PASSWORD 'aveņu' AR VISĀM PRIVILĒGĀM> RĀDĪT LIETOTĀJUS lietotāja administrators ---- ----- pi taisnība

Tālāk es izveidoju datu bāzi:

IZVEIDOT DATABĀZI BIRD_FEEDER_MONITOR>> RĀDĪT DATABĀZES nosaukumu: datu bāzes nosaukums ---- _ iekšējais BIRD_FEEDER_MONITOR>

PĒC tam, ka esat izveidojis iepriekš minēto datu bāzi, InfluxDB mezglu varat konfigurēt mezglā-sarkans. Kā redzams iepriekš redzamajā fotoattēlā, es nosaucu mērījumu par "padevējiem". To var redzēt InfluxDB pēc datu inicializācijas:

LIETOT BIRD_FEEDER_MONITORIzmantojot datu bāzi BIRD_FEEDER_MONITOR

> RĀDĪT MĒRĪJUMUS nosaukums: mērījumu nosaukums ---- padevēji>

Viena no daudzajām InfluxDB funkcijām ir FIELDS konfigurācija. LAUKI tiek pievienoti un konfigurēti automātiski, kad tiek ievadīti dati. Šeit ir šīs datu bāzes FIELDS un FIELDTYPE:

RĀDĪT LAUKA ATSLĒGAS nosaukums: padevēju lauks Atslēgas lauks Tips -------- --------- cloudcover float count_1 float count_2 float count_3 float count_4 float count_5 float count_6 float mitruma float name string string_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>

Tālāk ir redzami daži ieraksti no datu bāzes:

SELECT * FROM feeders LIMIT 10 name: feeders time cloudcover count_1 count_2 count_3 count_4 count_5 count_6 mitruma nosaukums rain_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 Padevējs1 0 0 0 0 0 0 1550272530000000000 0 0 0 0 0 0 Padevējs1 0 0 0 0 0 0 0 1550272830000000000 0 0 0 0 0 0 Padevējs 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 Padevējs1 0 0 0 0 0 0>

11. solis: Raspberry Pi kamera

Lai izveidotu Raspberry Pi kameru, es iesaku izmantot manu Instructable, Remote CNC Stop and Monitor. Veiciet visas iepriekš minētās darbības, izņemot 6. un 8., lai izveidotu kameru. Lūdzu, ņemiet vērā, ka savai kamerai izmantoju vecāku Raspberry Pi, taču no veikala loga tas ir strādājis ļoti labi.

Jauniniet Rasbian:

sudo apt-get atjauninājumi sud apt-get jauninājums

Instalējiet PIP:

sudo apt-get instalēt python3-pip

Instalējiet paho-mqtt:

sudo pip3 instalējiet paho-mqtt

Instalējiet git un putnu uzraudzības programmatūru:

cd ~

sudo apt-get install git git clone "https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git"

Ja vēlaties veidot video no kameras uzņemtajiem attēliem, instalējiet ffmpeg:

git klons "https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git" ffmpeg

cd ffmpeg./configure make sudo make install

Atļauju konfigurēšana Bird Feeder Monitoring programmatūrā:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo chmod 764 make_movie.sh sudo chmod 764 take_photo.sh sudo chown www-dati: www-data make_movie.sh sudo chown www-dati: www-data take_photo.sh

Personīgi es neiesaku RPi kamerā izmantot make_movie.sh. Lai darbotos RPi, ir nepieciešami daudzi resursi. Es iesaku pārsūtīt attēlus uz datoru un tur palaist ffmpeg.

Palaist startēšanas laikā

Piesakieties RPi un pārejiet uz direktoriju /RPi_bird_feeder_monitor.

cd RPi_bird_feeder_monitor

nano palaidējs.sh

Iekļaujiet launcher.sh šādu tekstu

#!/bin/sh

# launcher.sh # dodieties uz mājas direktoriju, tad uz šo direktoriju, pēc tam izpildiet python skriptu, tad atgriezieties mājās cd /cd home /pi /RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 camera_mqtt_client.py cd /

Izejiet un saglabājiet launcher.sh

Mums ir jāpadara skripts izpildāms.

chmod 755 launcher.sh

Pārbaudiet skriptu.

sh palaidējs.sh

Izveidojiet žurnāla direktoriju:

cd ~

mkdir žurnāli

Tālāk mums ir jārediģē crontab (Linux uzdevumu pārvaldnieks), lai startēšanas laikā palaistu skriptu.

sudo crontab -e

Tas parādīs crontab logu, kā redzams iepriekš. Dodieties uz faila beigām un ievadiet šādu rindu.

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

Izejiet un saglabājiet failu un pārstartējiet RPi. Skriptam vajadzētu sākt skriptu camera_mqtt_client.py pēc RPi pārstartēšanas. Skripta statusu var pārbaudīt žurnāla failos, kas atrodas mapē /logs.

12. solis: izbaudiet

Mums patīk vērot putnus, tomēr mēs nevaram novietot barotavu vietā, lai gūtu maksimālu baudu. Vienīgā vieta, ko lielākā daļa no mums var redzēt, ir no brokastu galda, un ne visi var redzēt padevēju no turienes. Tāpēc ar putnu barotavas monitoru mēs varam apbrīnot putnus mums ērtā laikā.

Viena lieta, ko mēs atklājām ar monitoru, ir putnu nolaišanās biežums uz viena asari, kam seko lekšana uz nākamo asaru, līdz tie ir apbraukuši visu barotavu. Tā rezultātā putnu skaits tiek izslēgts no atsevišķu putnu skaita, kas apmeklē mūsu barotavu. Barotava, kurā ir tikai viens vai divi šauri asari, iespējams, vislabāk būtu piemērota putnu "skaitīšanai".

Otrā balva sensoru konkursā