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实时地震探测系统开源分享

消耗积分:0 | 格式:zip | 大小:1.21 MB | 2022-11-14

刘强

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描述

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地震的实时检测非常重要。它可以挽救宝贵的生命。在这个项目中，我们开发了一个地震探测系统。我们的系统由两部分组成，一个用于通知或监测地震的移动应用程序，一个用于检测地震的嵌入式系统（物理设备）。我们需要将物理设备放置在地球表面，以感知地震期间的振动模式。

该设备是使用quickLogic羽毛开发板开发的。WIFI模块（ESP32开发板）用于将地震（振动）数据传输到云端。云将数据（地震数据）广播到所有连接的设备（移动应用程序）。

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系统框图
 

原型系统由下面列出的几个组件组成：

  • QuickLogic 的 QuickFeather
  • DFrobot 的 Firebeetle ESP32

下面还有其他几个软件包。

  • QuickLogic 的 QORC-SDK
  • Arduino IDE
  • 数据采集​​实验室、Analytics Studio、SensiML 的开放式网关
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原型系统
 

QuickFeather 开发板和 ESP32 板之间的连接是使用 UART 的，简单的原理图如图（下）所示：

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ESP32 和 QuickFeather 板连接
 

收集和标记数据

（注意：SensiML Toolkit 文档提供了安装和使用本项目中使用的 Data Collection Lab 和 Analytics Studio 的指南。请始终参阅该文档以了解任何详细信息。）

从 QuickFeather 设备的 SensiML 文档链接下载用于音频数据捕获的二进制文件，然后按照教程进行安装。使用如下所示的配置设置捕获样本数据以获取环境（正常）和地震（振动）音频的样本。

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捕获白天的正常（环境）样本。
 

在捕获大量样本后，将它们标记为环境和地震。这里我们使用移动振动模式作为地震样本数据。

数据准备和建立模型

在使用 Data Capture Lab (DCL) 捕获合理数量的环境和地震音频样本并添加必要的标签后，音频文件将上传到SensiML Analytics Studio进行数据准备和建模。以下是从 DCL 音频文件中检索到的示例音频片段。

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SensiML Analytics Studio 的准备数据部分
 

我们使用 Analytics Studio 的构建模型部分构建模型（有关详细信息，请参阅SensiML 工具包文档）。

SensiML Analytics Studio 的“探索模型”部分有助于评估开发的模型。我们开发的模型的混淆矩阵如下：

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我们模型的混淆矩阵
 

部署 Model 0n QuickFeather

模型准备好后，下一步是创建一个知识包，该知识包可以部署回 QuickFeather 以在野外进行推理。在 Studio 的“下载模型”部分，确认部署包的所需设置并选择“下载”。（同样，有关不同配置选项的详细信息，请参阅 SensiML 文档。）

我们创建了用于在 QuickFeather 板上部署模型的知识包。我们从 sensiML Studio 下载模型。（同样，有关不同配置选项的详细信息，请参阅 SensiML 文档。）

准备 ESP32 开发板和 Thinger.io 云

ESP32 开发板用于从 QuickFeather 板采集数据，并负责将采集到的数据传输到云端。我们通过使用 Arduino IDE 闪存来准备 ESP32 板（在其上加载源代码）。

（参考https://docs.thinger.io/了解thinger.io中的云准备、设备连接和端点创建），这些视频也有助于学习thinger.io

我们为 Android 平台开发了一款移动应用程序，用于通过云监控来自物理设备的地震数据。

示范

 

** Android 版本的 APK 可在源代码部分找到（如果需要，可以使用它）。

参考


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