ड्रेन क्लॉग डिटेक्टर: 11 कदम (चित्रों के साथ)

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:23

बंद नाले को धीमा न होने दें! अपनी छुट्टी से वापस आकर, मैं और मेरी पत्नी हमारे अपार्टमेंट के फर्श पर पानी भरकर हैरान थे, और हमें पता चला कि यह साफ पानी भी नहीं है, यह हर जगह नाली है। नाली को साफ करने और फर्श की सफाई करने के बाद, मेरे मन में यह सवाल था: हमारे पास संभावित नाली के अवरोधों के लिए अलार्म सिस्टम क्यों नहीं है? बंद नालियां न केवल आपके घर को रोक सकती हैं, बल्कि आपकी जेब से अतिरिक्त लागतों का उपभोग करेंगी, क्षतिग्रस्त कालीनों, लकड़ी के फर्नीचर,… हमारा विचार घर के मालिकों के साथ-साथ शहर/यौगिक रखरखाव विभागों और विशेष सेवा प्रदाताओं जैसे उद्यमों को एक कुशल और बुद्धिमान प्रणाली प्रदान करने देना है जो कि जो कोई भी प्रभारी है उसे जल्द से जल्द कार्रवाई करने के लिए सचेत करता है, जो एक महत्वपूर्ण के साथ स्मार्ट शहरों को समृद्ध करने में योगदान देता है। विशेषता।

आइडिया हालांकि क्लॉग्स का पता कई तकनीकों के माध्यम से लगाया जा सकता है, जैसे गैस सेंसर या आंतरिक तंत्र का उपयोग करना, हमारी टीम ध्वनि को हमारे इनपुट के रूप में उपयोग करने पर केंद्रित थी, जैसा कि हम जानते हैं कि एक ट्यूब पर दस्तक देना जहां इसे खोला गया है, उस से अलग ध्वनि है। बंद होने पर। इस सरल अवधारणा के अनुसार, यदि हम किसी मॉडल को क्लॉग के दौरान ट्यूब की सतह पर होने वाले ध्वनि पैटर्न के साथ-साथ खुले पाइपों में होने वाले पैटर्न को प्रशिक्षित कर सकते हैं, तो हम मॉडल को सक्रिय रूप से पता लगाने के लिए लागू कर सकते हैं जब एक क्लॉग रचना शुरू होता है, और हम तब कुछ बिल बजाओ।

के लिए क्रेडिट

• मोहम्मद हसन
• अहमद इमामी

विस्तार से परियोजना इस परियोजना में 3 चरणों को लागू किया गया है: डेटा एकत्र करना, सीखना और भविष्यवाणी करना।

वास्तविक जीवन में इस प्रणाली को लागू करने से पहले, हमें एक लागू सिमुलेशन वातावरण बनाने की आवश्यकता थी, जहां हमारे पास पाइप, बहता पानी हो, और किसी तरह क्लॉग का अनुकरण करना हो। तो, हमें एक ट्यूब, एक पानी की नली मिली जिसमें पानी का स्रोत बाथ टब में होता है, और ट्यूब को बंद करने के लिए टब की सतह का उपयोग करता है जो रुकावट का प्रतिनिधित्व करता है। इस वीडियो में, हम बताते हैं कि हमने पर्यावरण का निर्माण कैसे किया और मॉडल प्रशिक्षण के लिए हमने डेटा कैसे एकत्र किया।

और इस अगले वीडियो में, यह दिखाते हुए कि हमने सिस्टम और मॉडल के लिए परीक्षण कैसे किया, ओपन मोड में, फिर क्लॉग मोड में और वापस ओपन मोड में, हालांकि

तो, आइए चरण दर चरण हमारे कार्यान्वयन का पता लगाएं:

चरण 1: प्रयोग

इस परिदृश्य में हम अपने हार्डवेयर और साउंड सेंसर से जुड़े एक छोटे पानी के पाइप का उपयोग करते हैं। हार्डवेयर सेंसर मान को पढ़ता है और उसे वापस क्लाउड पर भेजता है। यह अवरुद्ध ट्यूब के लिए १० मिनट के लिए किया गया है और फिर ट्यूब के लिए १० मिनट जो अवरुद्ध नहीं है।

चरण 2: हार्डवेयर

मैं- अरुडिनो

पाइप के अंदर पानी की आवाज का पता लगाने के लिए हमें एक साउंड सेंसर की जरूरत होती है। हालाँकि रास्पबेरी पाई 3 में एनालॉग GPIO नहीं है। इस समस्या को संभालने के लिए हम Arduino का उपयोग करते हैं क्योंकि Arduino में एनालॉग GPIO है। इसलिए हम Grove साउंड सेंसर को Grove Arduino शील्ड से कनेक्ट करते हैं और Shield को Arduino UNO 3 से कनेक्ट करते हैं। फिर हम USB केबल का उपयोग करके Arduino और रास्पबेरी को कनेक्ट करते हैं। ग्रोव साउंड सेंसर के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए, आप इसकी डेटा शीट की जांच कर सकते हैं। आप डेटा शीट में एक नमूना कोड पा सकते हैं कि सेंसर मानों को कैसे पढ़ा जाए। नमूना कोड लगभग उपयोग में है छोटे बदलाव होंगे। नीचे दिए गए कोड में हम सेंसर को शील्ड में A0 से जोड़ते हैं। सीरियल पर लिखने के लिए हम Serial.begin() फंक्शन का इस्तेमाल करते हैं। रास्पबेरी बॉड दर के साथ संचार करने के लिए 115200 पर सेट किया गया डेटा रास्पबेरी को भेजा जाएगा यदि यह शोर को काटने के लिए निश्चित सीमा से बड़ा है वांछित सीमा और देरी मूल्यों को चुनने के लिए कई परीक्षण किए गए हैं। थ्रेसहोल्ड 400 और विलंब मान 10 मिलीसेकंड पाया गया। सामान्य शोर को फ़िल्टर करने और यह सुनिश्चित करने के लिए थ्रेसहोल्ड को चुना गया है कि केवल सार्थक डेटा क्लाउड पर भेजा जाएगा। यह सुनिश्चित करने के लिए देरी को चुना गया है कि सेंसर तुरंत ट्यूब के अंदर प्रवाह ध्वनि में किसी भी बदलाव का पता लगा ले।

II- रास्पबेरी पाई 3रास्पबेरी पर एंड्रॉइड चीजें डाउनलोड करने के लिए, आप एंड्रॉइड थिंग्स कंसोल से नवीनतम संस्करण डाउनलोड कर सकते हैं। इस परियोजना में हम संस्करण का उपयोग करते हैं: OIR1.170720.017। रास्पबेरी पर ऑपरेटिंग सिस्टम स्थापित करने के लिए रास्पबेरी साइट में चरणों का पालन करें, विंडोज़ के लिए आप इन चरणों का उपयोग कर सकते हैं स्थापना के बाद आप यूएसबी का उपयोग करके रास्पबेरी को अपने कंप्यूटर से कनेक्ट कर सकते हैं। फिर अपने कंप्यूटर कंसोल में रास्पबेरी आईपी प्राप्त करने के लिए नीचे दिए गए कमांड का उपयोग करें

एनएमएपी -एसएन 192.168.1.*

आईपी प्राप्त करने के बाद, नीचे दिए गए आदेश का उपयोग करके अपने रास्पबेरी से कनेक्ट करें

एडीबी कनेक्ट

अपने रास्पबेरी को वाईफाई से जोड़ने के लिए (अपना एसएसआईडी और पासवर्ड जोड़ें)

adb am startservice

-n com.google.wifisetup/. WifiSetupService

-a WifiSetupService. Connect

-ई एसएसआईडी *****

-ई पासफ़्रेज़ ****

चरण 3: Google क्लाउड - पंजीकरण

Google सभी उपयोगकर्ताओं के लिए 300$ की अधिकतम सीमा के साथ एक वर्ष के लिए निःशुल्क टियर ऑफ़र करता है, Google को धन्यवाद:)। Google क्लाउड में नया प्रोजेक्ट बनाने के लिए स्क्रीन का अनुसरण करें

चरण 4: Google क्लाउड - पब/सब

Google क्लाउड पब/सब पूरी तरह से प्रबंधित रीयल-टाइम मैसेजिंग सेवा है जो आपको स्वतंत्र एप्लिकेशन के बीच संदेश भेजने और प्राप्त करने की अनुमति देती है।

चरण 5: Google क्लाउड - IOT कोर

II- IOT CoreA विश्व स्तर पर फैले हुए उपकरणों से डेटा को आसानी से और सुरक्षित रूप से कनेक्ट, प्रबंधित और अंतर्ग्रहण करने के लिए पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है। IOT Core अभी भी बीटा है, इस तक पहुँचने के लिए आपको Google को औचित्य के साथ एक अनुरोध करना होगा। हमने अनुरोध किया, हमारा औचित्य यह प्रतियोगिता थी। गूगल ने मंजूरी दे दी, गूगल को फिर से धन्यवाद:)। रास्पबेरी आईओटी कोर को सेंसर डेटा भेजेगा जो पिछले चरण में बनाए गए पबसुब विषय पर रीडिंग अग्रेषित करेगा

चरण 6: Google क्लाउड - क्लाउड फ़ंक्शंस

क्लाउड फ़ंक्शंस क्लाउड सेवाओं को बनाने और कनेक्ट करने के लिए एक सर्वर रहित वातावरण है। इस फ़ंक्शन के लिए ट्रिगर PubSup विषय है जिसे चरण 1 में बनाया गया है।;; यह फ़ंक्शन तब चालू हो जाएगा जब पबसुप में नया मान लिखा जाएगा और इसे क्लाउड डेटास्टोर में "साउंडवैल्यू" के साथ लिखा जाएगा।

चरण 7: Google क्लाउड - क्लाउड डेटास्टोर

Google क्लाउड डेटास्टोर स्वचालित स्केलिंग, उच्च प्रदर्शन और अनुप्रयोग विकास में आसानी के लिए बनाया गया एक NoSQL दस्तावेज़ डेटाबेस है। जबकि क्लाउड डेटास्टोर इंटरफ़ेस में पारंपरिक डेटाबेस के समान कई विशेषताएं हैं, एक NoSQL डेटाबेस के रूप में यह डेटा ऑब्जेक्ट्स के बीच संबंधों का वर्णन करने के तरीके से अलग है। किसी भी सेटअप की आवश्यकता नहीं है क्योंकि एक बार क्लाउड फ़ंक्शंस डेटास्टोर में सेंसर मान लिख देता है, डेटा डेटास्टोर में जोड़ दिया जाएगा

चरण 8: Google क्लाउड - BigQuery

हम सामान्य पाइप से 10 मिनट और अवरुद्ध पाइप से 10 मिनट का एक नमूना इकट्ठा करते हैं, जिसमें 2 पुनरावृत्तियों के बीच ठीक 1 घंटे का अंतर होता है। डेटा स्टोर डाउनलोड करने के बाद और प्रत्येक पंक्ति के लिए वर्गीकरण जोड़ने के लिए कुछ हेरफेर करें। अब हमारे पास प्रत्येक श्रेणी के लिए 2 csv फ़ाइलें हैं। सर्वोत्तम अभ्यास के रूप में डेटा CSV फ़ाइलों को पहले क्लाउड स्टोरेज पर अपलोड करें। नीचे स्क्रीन में हम एक नई बकेट बनाते हैं और 2 CSV फ़ाइलें अपलोड करते हैं क्योंकि इस बकेट का उपयोग केवल विश्लेषण के लिए किया जाएगा, बहु-क्षेत्रीय बकेट चुनने की कोई आवश्यकता नहीं है फिर BigQuery में नया डेटासेट और नई तालिका बनाएं और बकेट से 2 CSV फ़ाइल अपलोड करें नई तालिका

चरण 9: Google क्लाउड - डेटा स्टूडियो

फिर हम कुछ जानकारी हासिल करने के लिए डेटा स्टूडियो का इस्तेमाल करते हैं। डेटा स्टूडियो BigQuery टेबल का डेटा पढ़ेगा. ग्राफ से हम टेलीमेट्री की संख्या और प्रति मिनट मूल्यों के योग में 2 श्रेणियों के बीच का अंतर देख सकते हैं। इन अंतर्दृष्टि के आधार पर हम एक साधारण मॉडल डिजाइन कर सकते हैं, पाइप को अवरुद्ध माना जाता है यदि लगातार 3 मिनट में, टेलीमेट्री मानों की संख्या जो शोर थ्रेशोल्ड (400) से अधिक है, 350 टेलीमेट्री से अधिक है। और 3 लगातार मिनटों में, टेलीमेट्री मान की संख्या जो स्पार्क थ्रेशोल्ड (720) से अधिक है, 10 टेलीमेट्री से अधिक है।

चरण 10: भविष्यवाणी चरण

हम एक रीडिंग का उल्लेख करते हैं, जब यह एक निश्चित मान (THRESHOLD_VALUE) से अधिक हो जाता है, जिसे 350 पर सेट किया गया था, जो एक रीडिंग के रूप में माने जाने से ट्यूब में शोर और कम जल प्रवाह दर को फ़िल्टर करता है।

डेटा विश्लेषण से पता चला है कि खुले मोड में रीडिंग की संख्या 100 से कम है, लेकिन क्लॉग मोड में, मान बहुत अधिक हैं (900 प्रति मिनट तक पहुंच गया), लेकिन दुर्लभ मामलों में भी 100 से कम थे। हालांकि, इन मामलों को परिणामस्वरूप दोहराया नहीं जाता है, और तीन परिणामी मिनटों के लिए, रीडिंग की कुल संख्या हमेशा 350 से अधिक होती है। एक ही तीन मिनट में ओपन मोड होने का योग 300 से कम होगा, हम विश्वास के साथ यह नियम रख सकते हैं: नियम # 1 रॉ में तीन मिनट के लिए, यदि कुल रीडिंग > 350, तो एक रुकावट का पता चलता है। हमने पाया कि ओपन मोड में पहुंचा अधिकतम मान एक निश्चित मान (SPARK_VALUE) से अधिक नहीं है, जो कि 770 पाया जाता है, इसलिए हमने यह नियम जोड़ा: नियम # 2 यदि रीडिंग वैल्यू> 350 है, तो ज्यादातर क्लॉग का पता चलता है।

दोनों नियमों को मिलाकर, हमें डिटेक्शन लॉजिक को लागू करने का एक आसान तरीका मिला, जैसा कि दिखाया गया है। ध्यान दें कि नीचे दिए गए कोड को Arduino पर तैनात किया गया था जो तब हमारे मॉडल के आधार पर प्राप्त टेलीमेट्री का मूल्यांकन करता है और यदि पाइप बंद या खुला है तो रास्पबेरी को भेज दें।

चरण 11: कोड

Arduino, रास्पबेरी और क्लाउड फंक्शन के लिए सभी कोड Github पर पाए जा सकते हैं।

अधिक जानकारी के लिए आप इस लिंक को चेक कर सकते हैं