I dette simple projekt bruger vi en bevægelsesføler til at opdage, om et objekt passerer foran vores Raspberry Pi. Så tæller vi, hvor mange gange der sker, og send denne værdi til Ubidots.
Mennesketællere er typisk dyre enheder, der anvendes i detailbranchen, for at forstå, hvordan kunderne opfører sig. Takket være Raspberry Pi og Ubidots er vi i stand til at opbygge en funktionel folketæller om et par timer og med få penge!
Når vi sender folkene tæller data til Ubidots, kan vi oprette flotte grafer til analyse samt sms / e-mail-advarsler.
forsyninger:
Trin 1: At få de rigtige materialer
For at gennemføre dette projekt skal du:
- En Raspberry Pi Model B
- En PIR Sensor af Parallax
- En Raspberry Pi kompatibel USB WiFi Dongle
- En USB-batteripakke til at drive Raspberry Pi (dette er valgfrit, hvis du vil forlade Pi helt trådløst)
- Tre kvinnelige jumper tråde
Trin 2: Ledning ting op
PIR bevægelsesføleren er ret nem at bruge, fordi den kun har tre ben:
- V +
- GND
- En signalstift, der udsender "1", når der er bevægelse og "0", når der ikke er det.
Du behøver ikke at lodde noget eller skrive komplekse I2C- eller serielle funktioner for at registrere dette signal; Bare tilslut kablerne direkte til GP10-benene på din Raspberry Pi, og det vil fungere!
Trin 3: Etui
Fordi PIR-sensoren er meget følsom over for bevægelse, brugte jeg jumperknappen bagved den til at indstille den laveste mulige følsomhed. Jeg tog også en gammel sag fra et par solbriller og lavede et hul i det, så placerede RPi og PIR sensoren inde i den. På denne måde er bevægelsesføleren meget fokuseret på et punkt i stedet for at være så omnidirectional.
Trin 4: Kodning af din RPi
På dette tidspunkt antager vi, at du har lavet en grundlæggende opsætning af din Raspberry Pi, og du kigger på Linux-kommandolinjen. Hvis ikke, anbefaler vi at gå gennem denne vejledning først. Du kan også tjekke dette indlæg om at bruge Wicd til at indstille WiFi til din Raspberry Pi.
Lad os begynde med at sikre, at vi har alle de nødvendige biblioteker:
$ sudo apt-get opdatering
$ sudo apt-get opgradering $ sudo apt-get install python-setuptools $ sudo easy_install pip $ pip installere ubidots
Opret en ny fil kaldet "peoplecounter.py":
$ sudo nano peoplecounter.py
Og skriv ind koden nedenfor. Sørg for at erstatte værdierne for API-nøglen og variabel-id'et med dem i din personlige Ubidots-konto. (Bemærk: Koden er ikke for elegant, men hej jeg er ikke en Python-udvikler, bare en hardware fyr :)
Skriften består af en sløjfe, der kontrollerer tilstanden til pin nr. 7 (bevægelsesføleren). Hvis den læser en "1", hvilket betyder at der var bevægelse, så øger den "peoplecount" -variablen og venter 1,5 sekunder, så bevægelsesføleren går tilbage til normal. Dette gøres 10 gange, så sørg for at der er mindst 1 sekund mellem hver cyklus, så sender den den samlede sum af "bevægelser" til Ubidots. Hvis du skal kalibrere People Counter, skal du derefter spille med "time.sleep" linjerne med andre værdier.
fra ubidots import ApiClient
importere RPi.GPIO som GPIO
importtid
GPIO.setmode (GPIO.BCM)
GPIO.setup (7, GPIO.IN)
prøve:
api = ApiClient ("a21ebaf64e14d195c0044fcc3b9f6dab9d653af3")
people = api.get_variable ("5238cec3f91b282c7357a140")
undtagen: print "Kunne ikke oprette forbindelse til API'en, kontrollere din internetforbindelse"
counter = 0
peoplev = 0
while (1):
tilstedeværelse = GPIO.input (7)
hvis (tilstedeværelse):
peoplecount + = 1
tilstedeværelse = 0
time.sleep (1,5)
time.sleep (1)
tæller + = 1
if (counter == 10):
Udskriv folketælling
people.save_value ({ 'værdi': peoplecount})
counter = 0
peoplev = 0
Trin 5: Vis dine data
Endelig gå til dit Ubidots dashboard og tilføj en widget af typen "Udmelding". Dette vil vise det samlede antal personer, der er registreret inden for en tidsramme, du angiver
Trin 6: Indpakning
Dette projekt giver et antydning af mængden af mennesker, der går gennem et bestemt punkt. Det giver ikke det nøjagtige antal mennesker, da bevægelsesfølerens begrænsninger er begrænset, men i nogle applikationer kan det være lige nok.
De indsamlede data kan let sendes til Ubidots Cloud, hvor det kan tolkes ved at oprette advarsler, live dashboards eller endda dele disse data i sociale medier, som embed kode eller bare i et offentligt link. Du kan også læse disse data fra en anden applikation ved hjælp af Ubidots API.
