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与Blynk IoT集成的危险动物检测的深度学习用于实时警报
人们的安全，农业和生物多样性都受到与动物有关的威胁的严重威胁，例如野生动植物与车辆和牲畜入侵之间的碰撞。伤害，死亡，经济损失和对自然生态系统的干扰都是这些灾难的结果。由于这些事件变得越来越频繁，创造性的方法来识别和成功降低这些风险。在实时管理危害方面，诸如物理障碍和手动监控之类的传统技术通常不足。物联网（IoT）和深度学习的新发展提供了令人鼓舞的答案。卷积神经网络（CNN），尤其是使深度学习能够在包括保护区，农场和道路在内的各种环境中准确识别和分类动物。深度学习可用于训练模型以识别各种物种并预测其运动模式，从而使先发制人的行动能够阻止不幸和伤害。深度学习与物联网技术相结合，提高了系统的实时功能。可以通过摄像机，运动探测器和温度传感器等物联网设备的互联网进行可以不断监视动物活动，这些设备也可以引发瞬时反应，例如自动屏障或警报。 通过Blynk IoT等平台使这些系统的遥控和管理可行，该平台可以保证利益相关者可以及时收到通知并从任何位置采取必要的步骤。 这个物联网和深度学习组合为危险动物检测提供了完整的解决方案。可以不断监视动物活动，这些设备也可以引发瞬时反应，例如自动屏障或警报。通过Blynk IoT等平台使这些系统的遥控和管理可行，该平台可以保证利益相关者可以及时收到通知并从任何位置采取必要的步骤。这个物联网和深度学习组合为危险动物检测提供了完整的解决方案。通过降低事故的数量，它不仅可以提高安全性，而且还可以通过使牛摆脱困境和保护作物来帮助农业。此外，它对于野生动植物保护至关重要，因为它在受保护区域提供了非侵入性监测。对于人和野生动植物，这种方法通过提供可扩展，有效和实时系统来帮助创造更安全和可持续的环境。
电力电池板上的基于物联网的电池容量监控系统
摘要。本文使用基于IoT的NodeMCU ESP8266研究了电动汽车太阳能电池电池容量监测系统。所有这些系统的构建都是为了使工人在充电电池时更容易管理传入的功耗，同时防止电池损坏，从而使电池寿命更长，并且使用电池的使用变得更加最佳。本研究通过智能手机使用Blynk和OLED 128 x 64来查看电池容量的百分比。测试监视精度后，获得了0.97％的平均误差值。使用容量为50 wp的太阳能电池板测试12 V / 7 AH电池，需要4.5小时才能以平均电流为1.74安培为电池充电。电池充电也可以通过按智能手机按下Blynk应用程序上的OFF按钮来控制。
基于物联网的监控系统用于能源消耗...
摘要 - 必须实时监控电池，以确保其符合其设计的寿命。此外，必须计算和控制电池供应的能源成本，以使太阳能发电厂企业家实际上获利。该项目旨在为电池条件开发基于IoT的监视和控制系统，尤其是电池供应的能源消耗成本。该系统使用ESP32微控制器，INA219传感器，单个通道5 VDC OptocOpoler继电器和OLED显示器。ESP32从INA219传感器中处理电流和电压，然后在OLED显示屏上显示。显示的参数包括消耗的能源成本，电流，电压，电源，消耗的能源和使用的电池容量。数据也将使用IoT发送到Blynk网站，从而可以实时监视这些参数。基于测试结果，计算能源成本的平均误差为0.046％，其他测量或计算的参数低于1％。此系统还可以使用Blynk平台将功率流驱散到负载。可以得出结论，该系统运行良好，从而实现了电池参数的基于IoT的监视和控制。
癫痫发作症状检测装置的研制
本文展示了一种使用脉搏血氧仪、加速度计和振动传感器开发的癫痫发作检测装置。开发过程中还使用了 9V 电池、LM2596 稳压器和两个 ESP32 微控制器。脉搏血氧仪是一种传感器，其目的是测量患者的活动水平：血氧饱和度和心率。加速度计检测患者身体的运动或活动，这可能表明可能发生癫痫发作。另一方面，振动传感器检测到癫痫发作期间表现出的急促身体运动，有助于提高癫痫发作检测模型的效率。ESP32 微控制器与所提议设备中的传感器连接，以实现数据收集和传输。添加了 LM2596 稳压器以确保 9V 电池的电源始终开启。每当发生癫痫发作时，Blynk 应用程序都会向护理人员提供通知或警报。对于癫痫患者来说，该设备通过提供快速干预和及时监测，确保了他们的安全和生活质量。通过集成不同类型的传感器和微控制器，可以实现完整的癫痫发作检测，而 Blynk 应用程序可以确保与护理人员进行适当的沟通，从而有效、高效地管理护理。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
关于自动紫外线消毒机器人的文献调查
[10]本文介绍了旨在有效消毒表面以打击病原体（包括对化学消毒剂耐药的病原体）的设计和开发的设计和开发。它采用UVC光进行消毒，并使用超声波和PIR传感器与人类警觉系统集成，以确保操作过程中的安全性。在各个高度的琼脂样品上测试了紫外线消毒的有效性，表明紫外线的有效性随着高度的增加而降低，并且在地板水平上观察到了最高的有效性。该系统是通过Blynk应用程序控制的，允许用户接收通知并远程管理设备，同时建议将来增强功能以提高检测和消毒效率。
使用聚合物光纤与...
在本文中，使用650nm的光源应用聚合物光纤（POF）进行水溶液的温度测量。目的是在输出功率和灵敏度方面分析温度变化对POF传感器设备输出的影响。从研究中，当温度从30°C升高到80°C时，POF传感器显示出线性趋势，聚合物光纤对输出功率的敏感性为0.00973 dbm/°C或0.14797 NW/°C，用于光学表征，用于光/°C进行电动表征。将物联网集成到系统中，可帮助用户随时随地监视各个空间的温度。感应的值由Arduino Uno R3控制，然后发送到Blynk以提供用户无线监控。
自主水监护人（AWG）用于水废物管理
由高级技术（例如机器学习（ML），物联网（IoT）和云计算）授权的开创性解决方案。自主水监护人代表水废物管理的范式转移，为监测和清洁水体提供了全面有效的方法。AWG功能的核心是无数传感器，包括用于精确称重的废物的HX711和5KG负载电池，用于湿度监测的DHT11传感器以及用于实时水质评估的pH传感器。这些传感器同时起作用，以提供有关水条件的准确和及时数据，从而积极干预以防止污染和保护水资源。AWG操作的核心是它与云平台的集成，利用Blynk IoT平台进行无缝的数据传输和管理。通过Blynk移动应用程序，用户可以访问有关AWG的水质，废物水平和操作状态的实时信息。此外，AWG的智能通知系统在废物箱达到满负荷时提醒用户，从而触发自动收集过程。AWG的关键创新是其废物收集机制，该机制是由旨在有效检索和存储废物的电梯状结构促进的。配备了摄像头进行对象检测，AWG利用Yolo V7算法来识别和分类废料，以确保有针对性且有效的清洁操作。我们重点介绍其创新功能，包括传感器集成，云连接，废物检测和自动导航。此外，通过NEO6M模块集成的GPS技术可实现AWG的精确导航，确保了由Raspberry Pi 4 Model B 4GB提供的指定水体的最佳覆盖范围，AWG在预先定义的路线后自动运行，并有效地收集了高达5kg的浪费。通过细致的编程和硬件集成，AWG体现了尖端技术的融合，以应对本文的紧迫环境挑战，我们介绍了AWG的设计，实现和性能评估的全面概述。此外，我们讨论
基于物联网的电池管理系统
BMS框架评估并显示电池温度，充电/释放电流以及SOC，以了解模型电池。用于观察，计算机和简单的传感器，并使用微控制器。电池数据和获得的结果有意义，可以在多功能上引入框架的基本属性，并在便携式屏幕上给出了一些探索性结果。在此演示中，我们将使用DHT11温度和湿度传感器，ESP8266开发板套件和Blynk IoT云进行远程监控来构建物体互联网气象站。整个系统由单个3.7V锂离子电池提供动力。该电池有10小时的Nodemcu板工作时间。我们希望使用充电模块TP4056再次为电池充电。，但有时我会忘记充电，这导致整个系统的崩溃。为了克服这个问题，我考虑了在类似项目中添加电池观察框架。在我们以前的电池状态观察系统中，我们可以
基于 DSP 的 金属 检测 机器人 设计 与 实现
金属探测对于在采矿区发现金属物体非常重要。这种车辆非常安全，是采矿领域人工探测的最佳替代品。金属探测器机器人是由节点 MCU 控制的仪器。矿井遍布整个土地，通过发送金属探测仪器来识别，这可能会拯救工人。通过使用远程功能组件查看金属位置，该传感器通过铃声警报发现任何金属的存在。为了检测大气压力和周围环境压力，使用气压传感器。如果发生任何危险，此传感器用于警告员工。ESP32 凸轮模块用于实时视频。如果有任何员工失踪，可以使用此凸轮模块进行识别。对于机器人的移动，我们在 IOT 配置中使用并控制机器人移动。参数压力、大气和环境压力以及车辆运动等参数用于检测金属。一旦检测到金属，它将使用 IOT 将信息发送到 blynk 应用程序。