如今,家庭安全非常重要,市场上有许多监控系统可以从任何地方监控您的家庭或办公室。但是这些基于IP的安全系统非常昂贵,而且更便宜的系统只能在本地传输数据。
根据一份报告,到2020年,全球将有超过204亿个联网设备。物联网平台是互联设备增长的主要推动者。为了将设备连接到互联网,它们提供许多集成服务和基础设施,如数据存储、连接、显示、控制等。因此,它们减少了部署物联网解决方案所需的工作量和投资,这是一些最成功的物联网解决方案背后的主要原因之一。
我们已经熟悉了一些流行的物联网平台,如ThingSpeak, Adafruit IO, Blynk等,并已经使用这些平台构建了许多物联网项目。但除了这些平台之外,还有一些工业级物联网平台,如亚马逊网络服务、微软Azure和IBM沃森,它们经常被大型行业用于存储和分析从物联网设备收集的数据。这些平台更安全,并提供许多有用的服务,从获取数据到使用机器学习算法进行分析。
空气质量日益恶化,不可避免的工业和城市化的增加将使它变得更糟。在AirVisual和绿色和平组织最近进行的一项研究中,印度城市在世界污染最严重的30个城市中占据了22个位置,这是有失尊严的。在这一点上,已经很清楚,我们必须对这个问题迅速采取行动。由于空气污染不是肉眼可见的,因此重要的是要规范监测系统,通过实时测量污染物参数,并在空气质量下降超过一定水平时发出通知,从而真正了解城市的人们。
家庭自动化现在成为物联网应用的重要组成部分,人们使用智能手机通过互联网从任何地方控制家用电器。有各种方法可以用智能手机控制交流电器,其中一些我们已经在之前的物联网家庭自动化教程中介绍过,包括用NodeMCU控制的电报交流电器。这次我们将使用树莓派代替NodeMCU,通过我们的智能手机来控制设备。在这个物联网项目中,我们将使用树莓派用Telegram应用程序的短信控制一个交流灯。
射频模块由一个433mhz的射频发射器和接收器模块组成。这些是ASK(幅度移位键控)或OOK(挂钩键控)型射频模块。当发送逻辑零时,发射机完全抑制载波频率,因此在电池操作中只消耗低功率。当逻辑1被传输时,发射机是ON的,并且载波频率是满的,因此,将有一个高电源,在大约4.5mA的范围内与3V电源。
现在私人助理很受欢迎。它们帮助用户使用语音控制提供信息和控制设备。市场上有很多语音助手,比如亚马逊Alexa、谷歌助手、Siri等。它们都非常先进,使用人工智能(AI)来检测用户的查询并给予适当的反馈。IBM沃森也是提供语音助手服务的工业级物联网和人工智能平台之一。我们以前使用IBM沃森物联网平台与树莓派和ESP32发送温度和湿度数据到云端。
在科技日新月异的今天,机器人技术正以惊人的速度发展,广泛应用于工业制造、医疗健康、服务娱乐等多个领域。作为机器人的“眼睛”、“耳朵”和“皮肤”,传感器在机器人的智能化和精准操作中发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨机器人必须配备的几种关键传感器,以及它们如何助力机器人实现更高效、更智能的工作。
在探讨未来哪种编程语言将在AI时代占据主流地位时,我们需要回顾历史,审视当前趋势,并预测未来技术的发展方向。AI(人工智能)技术的快速发展已经深刻影响了编程语言的选择和应用,而未来的主流编程语言将需要具备高效性、灵活性、易学习性和强大的社区支持等特性。本文将分析当前AI领域中最受欢迎的几种编程语言,并探讨它们在未来AI时代中的潜力。
区块链技术在物联网中的应用日益广泛,其去中心化、数据不可篡改和透明性等特点为物联网带来了诸多优势。以下将详细介绍区块链技术在物联网中的几个主要应用领域:
在现代科学计算和工程应用中,矩阵求逆是一项基础而重要的任务。然而,对于大型矩阵,如90000×90000的规模,直接求逆不仅计算量大,而且容易遇到性能瓶颈。MATLAB,作为一款强大的数值计算软件,虽然提供了丰富的矩阵运算功能,但在处理如此大规模的矩阵求逆时,可能会显得力不从心。本文旨在探讨超越MATLAB的解决方案,以高效、准确地完成90000×90000矩阵的求逆任务。
闭路电视摄像机现在很常见,它们是监控和监视家庭或办公室的好工具,以防发生任何意外。但是,可以从任何地方获取视频的IP摄像机仍然比较昂贵。因此,这里有一个使用树莓派的更便宜的解决方案-如何设置一个更便宜的树莓派安全摄像头系统?这很容易做到,你不需要花太多钱……
在这里,我们正在构建一个物联网水位监测系统,使用浮动液位传感器和NodeMCU ESP8266来监测水位并将其发布在web服务器上。本系统在水位低时自动开启水泵,在水位满时自动关闭水泵。用户也可以从web服务器手动覆盖对泵的控制。如果您是ESP8266的新手,那么在继续之前先学习创建基于ESP8266的web服务器。此外,在这里查看其他基于ESP8266的物联网项目。
射频通信是物联网应用中最常用的通信技术之一,我们之前在两台Arduino之间的通信中使用了433 MHz的射频模块。在本教程中,我们将使用NRF24L01收发模块在Arduino板和NodeMCU之间进行无线通信。在这里,我们将使用NodeMCU ESP8266从互联网服务器获取实时时间戳,并通过NRF24L01收发器无线传输到Arduino uno,并将其打印在连接到Arduino uno的16x2 LCD显示屏上。
在这里,我们正在构建一个基于物联网的生物识别考勤系统,该系统可以将考勤记录存储在谷歌表格中。ESP8266 NodeMCU模块将与R305指纹模块和LCD显示屏接口,谷歌电子表格将用于保存考勤日志以备将来参考。我们还使用push box API将生物识别数据从NodeMCU发送到谷歌表。本项目对企业、教育机构、医院等单位的出勤有很大的帮助。