描述

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朋友們好，LM 35傳感器設(shè)備在超過某個(gè)溫度值時(shí)向我發(fā)送代碼的最終項(xiàng)目我開發(fā)了一個(gè)代碼來控制傳感器，并在傳感器值超過297或29.03攝氏度時(shí)向我發(fā)出SMS更新。每當(dāng)傳感器超過值時(shí)，獲取SMS警報(bào)。與API一起使用python代碼

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房間燈光監(jiān)控項(xiàng)目。

在之前的課程中，我們了解了 z 分?jǐn)?shù)分析是什么。在本課中，我們將學(xué)習(xí)如何編寫一個(gè) Python 代碼，該代碼可以使用 z-score 分析來找出是否有人打開或關(guān)閉了您房間的燈，并在發(fā)生這種情況時(shí)向您發(fā)送短信。

第 1 步：在第 1 單元“構(gòu)建您的第一個(gè) IoT 傳感器項(xiàng)目”主題下，我們學(xué)習(xí)了如何將 LDR 連接到 Bolt 并通過云對(duì)其進(jìn)行監(jiān)控。根據(jù)該主題進(jìn)行相同的電路連接。

第 2 步：完成后，登錄到您的 digitalOcean droplet 并創(chuàng)建一個(gè)新文件夾來保存此主題的文件。

注意：如果您使用的是 VirtualBox 或 VMWare 或 Linux 系統(tǒng)，請(qǐng)相應(yīng)地登錄系統(tǒng)。

第3步：您可以創(chuàng)建一個(gè)新文件夾并使用以下命令輸入它。

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mkdir Anomaly_Detection cd Anomaly_Detection

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第 4 步：使用以下命令為此項(xiàng)目創(chuàng)建配置文件。

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nano conf.py

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編輯器打開后，輸入以下配置參數(shù)

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SSID = 'You can find SSID in your Twilio Dashboard' AUTH_TOKEN = 'You can find on your Twilio Dashboard' FROM_NUMBER = 'This is the no. generated by Twilio. You can find this on your Twilio Dashboard' TO_NUMBER = 'This is your number. Make sure you are adding +91 in beginning' API_KEY = 'This is your Bolt Cloud account API key' DEVICE_ID = 'This is the ID of your Bolt device' FRAME_SIZE = 10 MUL_FACTOR = 6

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注意：您必須用您的憑據(jù)替換上述所有值。您可以在 Twilio 儀表板中找到前四個(gè)值，在 Bolt Cloud 儀表板中找到后兩個(gè)值。

您現(xiàn)在可以將FRAME_SIZE設(shè)置為 10，將MUL_FACTOR設(shè)置為 3。完成后，您可以按“CTRL+x”保存配置文件

第 5 步：現(xiàn)在使用以下命令再創(chuàng)建一個(gè)名為 anomaly_detction.py 的文件

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sudo nano anomaly_detection.py

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該文件將包含主要代碼。代碼的算法可以分解為以下步驟：

1) 從 Bolt 設(shè)備中獲取最新的傳感器值。

2) 將傳感器值存儲(chǔ)在列表中，用于計(jì)算 z-score。

3) 計(jì)算正常和異常讀數(shù)的 z 分?jǐn)?shù)和閾值上限和下限。

4) 檢查傳感器讀數(shù)是否在正常讀數(shù)范圍內(nèi)。

5) 如果不在范圍內(nèi)，發(fā)送短信。

6) 等待 10 秒。

7) 從步驟 1 開始重復(fù)。

s。和螺栓云創(chuàng)建 ML 圖來預(yù)測(cè)值