智能冰箱开源分享

描述

介绍-

使用的语言——Python（机器学习）

信息 – 当温度不在规定范围内时，使用 Mailgun 服务发送电子邮件。使用 Twilio 服务打开冰箱时发送短信（使用 Z 分数分析，即检测到温度图中的异常时。）

脚步 ：

1) 将 LM35 连接到螺栓模块

· 握住传感器，以便您可以读取上面写的 LM35。

· 在这个位置，从左到右识别传感器的引脚为 VCC、Output 和 Gnd。

· LM35 的 VCC 引脚连接到 Bolt Wifi 模块的 5v。

· LM35 的输出引脚连接到Bolt Wifi 模块的A0（interwetten与威廉的赔率体系 输入引脚）。

· LM35 的Gnd 引脚连接到Gnd。

 

2) 在 Bolt 云上创建一个产品以获得上、下

冰箱的温度限制

 

3) 为产品编写代码

 

 

保存代码并单击退出。

稍后将产品链接到螺栓模块并部署配置。

4）让模块静置2小时左右，看看输出。

 

5）分析输出并确定最大和最小限制

如您所见，突然的变化是模块保存在冰箱中时。

 

从图中可以清楚地看出：

minimum_limit = 75（就传感器值而言）

maximum_limit = 35（就传感器值而言）

6）在终端或任何其他虚拟系统上编写python代码

注意：在此步骤之前，您需要一个 mailgun 帐户。万一你没有人参考你的螺栓物联网培训。

通过输入您的数字海洋水滴的 IP 地址登录服务器。如果您还没有使用过 Digital Ocean Droplet，您可以通过 VirtualBox 或 VMWare 直接登录您的虚拟机。

成功登录后，创建一个名为 email_conf.py 的文件，该文件将存储与 Mailgun 相关的所有凭据。在终端中创建一个新的文件类型 sudo nano email_conf.py。之后写下面的代码

将所有凭据保存在一个文件中。

 

并保存文件。

b)

注意：在此步骤之前您需要一个 twilio 帐户。万一你没有人参考你的螺栓物联网培训。

通过输入您的数字海洋水滴的 IP 地址登录腻子。

成功登录后，创建一个名为 sms_conf.py 的文件，该文件将存储与 Twilio 相关的所有凭据。在终端中创建一个新的文件类型 sudo nano sms_conf.py。之后编写下面的代码以将所有凭据保存在一个文件中。

 

并保存文件。

C）

现在使用以下命令再创建一个名为 anomaly_detction.py 的文件

算法：

1) 从 Bolt 设备中获取最新的传感器值。

2) 将传感器值存储在列表中，用于计算 z-score。

3) 计算正常和异常读数的 z 分数和阈值上限和下限。

4) 检查传感器读数是否在正常读数范围内。即温度没有突然升高

5) 如果不在范围内，发送邮件。

6）检查传感器值是否在我们的最小值和最大值指定的范围内。

7) 如果不在范围内，发送短信。

8) 等待 10 秒。

9) 从步骤 1 开始重复