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

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

Step 2: Contas

Crie uma conta na cloud da microsoft: https://azure.microsoft.com/pt-br/campaigns/iot-ed...
Crie uma plataforma IoT no dash do Azure: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot...
Crie uma conta no twitter: https://twitter.com/

Step 3: Montando Os Componentes

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

Step 4: Linguagens E Bibliotecas

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

Step 5: Codificando Localmente

Editar o config.js com as informações de conexão do twitter e acesso ao Azure
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
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

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