描述

介紹

你好 ！我叫 Vaibhav，這個項目是我的由 Bolt IoT 提供支持的 Internshala IoT 培訓計劃的一部分。

我們使用了帶有 LM35 傳感器的 Bolt，用于檢測環境溫度。

1. 將 LM35 傳感器的 VCC 引腳連接到 Bolt 的 5V。

2. 將 LM35 傳感器的 GND 引腳連接到 Bolt 的 GND。

3. 將 LM35 傳感器的 OUT/DATA 引腳連接到 Bolt 的 A0。

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引腳配置

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聯系

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第 2 步：螺栓云設置

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1. 在 Bolt Cloud 上創建一個新產品并檢查輸入設備和 GPIO 選項，我們將此設備用作輸出設備，API 通過 GPIO 引腳獲取數據。

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2. 通過選中 A0 單選按鈕配置產品。將變量名稱設置為 temp，因為我們將在繪制輸出圖時使用該名稱。

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3. 將設備鏈接到我們的新產品。然后點擊部署配置

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第3 步：數據的多項式回歸

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1. 一旦我們的設備連接并在線，這意味著我們已經準備好在 Bolt Cloud 上獲取我們的溫度數據，并以圖表的形式顯示它。

2. 單擊“產品”選項卡中的“配置此產品”。然后轉到代碼。編寫此代碼并單擊保存。

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3. 保存后返回產品選項卡并單擊操作列中的“查看此設備”按鈕

4. 您可以看到您將獲得溫度數據點。將設備放在冷冰箱中約 2 小時。單擊預測按鈕以預測未來點，即溫度。您將獲得如圖所示的類似輸出

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第4 步：設置溫度范圍

溫度的上限和下限是動態的，即只要得到新的溫度值就會發生變化。這些是異常點。獲得較高的上限值和獲得較低的下限值將溫度作為異常檢測。這些點是使用 FRAME_SIZE 和 MUL_FACTOR 設置的。我的值分別是 5 和 6，所以我可以獲得大約 1.5-2 攝氏度的異常點。

第 5 步：代碼

這是我的代碼，它每 10 秒使用 api 從 bolt 模塊獲取溫度。

https://github.com/VaibhavFuke/anomaly_detection_bolt_iot/blob/master/test2.py

第6步：社交通知

Whatsapp：我已經使用 twilio 服務將 whatsapp 消息發送到我的號碼。代碼在 test2.py 中給出

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電子郵件：我已經在我的網絡服務器上的 mail.php 中設置了發送郵件代碼，并使用 python 中的 curl 方法調用狀態響應為“電子郵件已發送”的網絡服務

https://github.com/VaibhavFuke/anomaly_detection_bolt_iot/blob/master/mail.php

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