Introduction: Detectando Catástrofes Naturais Com a DragonBoard

Picture of Detectando Catástrofes Naturais Com a DragonBoard

Desenvolvido por:

  • Ana Paula Ribeiro
  • Lucas Leme Bertone
  • Luis Augusto França Barbosa
  • Rodolpho Ribeiro

Alguns países sofrem com muitas catástrofes naturais como enchentes, tornados e terremotos, matando muitas pessoas em decorrências dessas catástrofes. Com isso desenvolvemos uma solução para tentar evitar ao máximo os danos causados.

Step 1: Componentes

Picture of Componentes
  1. DragonBoard 410c
  2. Linker Base Mezzanine
  3. Sensores
    1. Temperatura
    2. Luminosidade
    3. Tilt
  4. Códigos disponíveis em: https://github.com/Gruutak/TARCplusplus-iot

Step 2: Contas

Step 3: Montando Os Componentes

  1. Conecte o linker mezzanine a DragonBoard
  2. Conecte os sensores de luminosidade e temperatura as entradas analógicas da placa, ADC1 e ADC2
  3. Conecte o Tilt a uma entrada digital
  4. Ligue a DragonBoard

Step 4: Linguagens E Bibliotecas

  1. Instale o Python 3
    1. Instale as seguintes bibliotecas do Python 3:
      1. spidev
      2. libsoc
      3. libsoc_zero.GPIO
      4. time
  2. Instale o Node JS
    1. Instale as seguintes bibliotecas do Node JS:
      1. iot-azure-test
      2. babel

Step 5: Codificando Localmente

  1. Editar o config.js com as informações de conexão do twitter e acesso ao Azure
  2. Lendo os dados dos sensores
    1. Para ler os dados dos sensores é utilizado o código sensors.py disponível em: src\python\
      1. Sendo necessário alterar as linhas referentes a identificação de onde os sensores estão conectados
  3. Para enviar os dados coletados para a nuvem são utilizados os códigos disponíveis na pasta src, mais especificamente o arquivo Device.js

Step 6: Codificando Na Nuvem

  1. Na nuvem é necessário:
    1. Ler os tweets a partir das hastags desejadas
    2. Receber os dados dos sensores enviados pelos devices
  2. Para isso utilizamos principalmente o código presente no arquivo Receiver.js também disponível na pasta src

Step 7: Referências

Comments

Swansong (author)2017-07-20

Ótimo trabalho :)

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