物聯(lián)網的發(fā)展正在跟上步伐，隨著這種發(fā)展，它需要更多的節(jié)點與互聯(lián)網連接。但是可以直接連接到同一路由器的節(jié)點連接是有限制的。大約有32個節(jié)點可以連接到同一臺路由器上，這個問題使得它成本高昂且耗時。
洪水是一種已知的重大自然災害，給環(huán)境和生物造成了巨大的損失。在這種情況下，對不同條件下的河床水位狀況進行應急預警就顯得尤為重要。在這個項目中，目標是感知河床的水位，檢查它們是否處于正常狀態(tài)。如果它們超過了限制，那么它就會通過LED指示和互聯(lián)網應用程序提醒人們。在這里，我們使用超聲波傳感器來感知河流水位，并使用NodeMCU ESP8266來處理這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將被上傳到ThingSpeak物聯(lián)網云，使用該云，可以從世界任何地方以圖形方式監(jiān)測河流水位。
之前我們學習了使用樹莓派和OpenCV的人臉識別。今天我們就用這兩個來用python構建一個車牌識別系統(tǒng)。實時車牌檢測和識別對于自動收費站，找出交通規(guī)則違規(guī)者以及解決其他與車輛相關的安全問題非常有用。
我們家庭中用來測量能源消耗的傳統(tǒng)電能表是一種離線設備，因此必須手動監(jiān)控。但現(xiàn)在市場上有智能電能表，其讀數(shù)可以從任何地方使用互聯(lián)網進行監(jiān)控，不僅是能源消耗，而且我們可以使用物聯(lián)網在筆記本電腦或移動設備上監(jiān)控多個參數(shù)，如電壓，電流，功率因數(shù)，頻率等。
人臉識別技術在過去十年中有了巨大的進步，現(xiàn)在它主要用于監(jiān)視和安全目的。在今天的教程中，我們將學習如何使用樹莓派構建人臉識別門鎖系統(tǒng)。本項目分為三個階段：
在計算機視覺領域，設計一個能夠在一張圖像中識別多個物體的綜合機器學習模型是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。然而，隨著深度學習和目標識別系統(tǒng)的最新進展，開發(fā)這種多目標識別系統(tǒng)變得更加容易。在這里，我們將使用TensorFlow和OpenCV與樹莓派構建對象檢測模型。
大家都會同意，我們的家用電器耗電量高，令人十分困擾，我們每個月都在盡力減少電費。不僅如此，為了了解和監(jiān)測電力使用情況，我們不斷檢查安裝在家里或辦公室的電表。如果我們可以通過智能手機隨時隨地監(jiān)控電費會怎么樣?是的，在物聯(lián)網的幫助下，我們可以使用智能電表輕松監(jiān)控功耗。我們之前做過其他基于物聯(lián)網的遠程監(jiān)控項目，如溫度和濕度監(jiān)測，電池監(jiān)測，食品監(jiān)測，空氣質量監(jiān)測等。
你通常會在ThingSpeak和其他物聯(lián)網平臺上看到帶有實時圖表和表格的數(shù)據(jù)記錄web服務器。但是我們也可以創(chuàng)建我們自己的web服務器，可以實時更新數(shù)據(jù)，我們以前使用不同的板創(chuàng)建了許多web服務器。在這里，我們還將使用DHT11傳感器創(chuàng)建ESP8266 Web服務器數(shù)據(jù)記錄器。在這里，溫度和濕度數(shù)據(jù)將使用AJAX在網頁上更新。
一個使用NodeMCU的明確和全面的車輛事故和魯莽駕駛識別和警報系統(tǒng)。與互聯(lián)網上的其他項目不同，它有一個功能齊全的獨立電路。它結合了Invensense的MPU6050， Ublox Neo-6M GPS模塊和NodeMCU的功能，達到了很好的效果。MPU6050是加速度計和陀螺儀的結合，兩個模塊在數(shù)據(jù)傳輸上互相幫助，克服了各自的缺點。加速度計記錄跨3個軸的加速度，而陀螺儀記錄跨軸的轉速。GPS模塊以NMEA格式對數(shù)據(jù)進行編碼，可用于確定事故發(fā)生的確切位置。除此之外，郵件還通過嵌入google鏈接的API調用發(fā)送到注冊郵件id。一項名為IFTTT的服務將不同的服務連接起來，幫助我們發(fā)送郵件。電子郵件傳遞信息，并將事故的位置發(fā)送給用戶。如果您想實時跟蹤車輛的位置，還可以查看基于物聯(lián)網的車輛跟蹤項目。
我們之前使用了帶有ESP8266的土壤濕度傳感器來構建智能灌溉系統(tǒng)。今天，我們使用帶有ESP32的土壤濕度傳感器構建了一個基于物聯(lián)網的濕度監(jiān)測系統(tǒng)，土壤濕度將以百分比(%)的形式以圖形形式顯示在Adafruit儀表板上，并以數(shù)字形式顯示在OLED顯示器上。
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