非洲象分为两个不同的物种:非洲丛林象,最普遍的物种,以及较小的非洲森林象。丛林象是世界上最大的陆生动物。在两种非洲象中,雄性和雌性都有象牙。这些是经过改良的门牙,可以长到几十公斤,用于大象日常生活中的各种基本用途。这些象牙是象牙的重要来源,用于象牙饰品和珠宝。
在过去的 100 年里,偷猎、栖息地丧失和人类冲突导致非洲数百万大象遭受毁灭性损失。
例如,在乍得的扎库马国家公园,由于偷猎,在短短八年内,大象的数量从 4、300 头骤降至 450 头。
建议的硬件(Packet'u'Tracker)利用了 Nano 33 BLE Sense 板的功能,因为板载无数传感器和对机器学习的舒适支持,并结合了 BLE5.0。
除了上述之外,Packet'u' 还结合了 SX1276-(IN867) LoRa 模块、U-Blox NEO-6M GPS 接收器、FET 供电的振动盘(hap-feed)以及用于 GPS 和 LoRa 的外部天线,通过 3x1/ 供电2 节 AA 锂亚硫酰氯原电池(非常适合此用途,如网络研讨会中所述)。
这个想法是将 Packet'u'Tracker 安装在大象的尾巴上,这与传统的颈部项圈不同。!!这个想法不应该被误判为硬件安全或动物不适!
采用上述方法的主要原因是:较高的附着成本,轻微的持续负载,即使对于陆地上最大的动物(想象一下在您的脖子上扛一块砖头十年::正常的配重和腰带数量超过10 公斤),动物行为的最小输入。
与之相反,该设备应该更轻、更隐蔽并提供动物行为分析的主动方法。
通过将传感器单元直接安装在尾巴上,人们可以获得行为洞察力,例如:大象对尾巴运动的控制程度非凡,当大象的尾巴左右摆动时,它会很高兴。一旦尾巴变得僵硬,通常向一侧伸出,这意味着大象很焦虑。在这一点上,它甚至可能开始从你身边跑开,通常会在它的肩膀上旋转以注视你,因为它试图逃跑。
上述事实可以与传感器融合和机器学习模型结合使用,以预测遇险模式或动物行为。
并与网关建立 LoRa NLOS/LOS 链路。
由 Stefan Kremser aka Spacehuhn 编写的 PacketMonitor32,(为了通过 SerialShark 脚本在 WinOS 上对 Wireshark 的分叉支持进行了轻微修改。)
1. 注册 Avnet IoT Connect。
2. 安装 IoT Connect Python SDK(标准支持对称密钥和基于 x509 证书的 Azure iothub 身份验证),(用于 Raspberry Pi)推荐 Python 3(/2)。
3. Pi上电并登录终端,进入IoTConnect文件夹,使用pip3安装iotconnect SDK
cd /boot/iotconnect-sdk-python-v2.0-1/iotconnect-sdk
pip3 安装 iotconnect-sdk-2.0.tar.gz
4. 在 IoTConnect 中设置设备仪表板:
5. 运行 IoTConnect 示例(从 SDK 示例文件夹运行example_py3.py或 firmware.py)。
python3./example_py3.py
6. 从 Company Profile 选项卡获取 UniqueID 和 CPID。
7. 片刻之后,您将在 IoT Connect 仪表板中看到数据提示。此外,您还可以访问 Twin Property 或根据要求创建自定义仪表板。
- 此外,根据方便,我们还可以将设备数据通过管道传输到 IBM Watson Cloud。
进一步改进硬件和(可能利用)Lacuna Network 和基于云卸载星历的位置估计的能力仍然是实现的梦想。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !