Lintujen syöttölaite V2.0: 12 vaihetta (kuvilla)

2024 Kirjoittaja: John Day | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2024-01-30 08:59

Tämä on projekti, jolla seurataan, valokuvataan ja tallennetaan lintujen syöttölaitteella vierailevien lintujen määrä ja aika. Tässä projektissa käytettiin useita Raspberry Pi: tä (RPi). Toista käytettiin kapasitiivisena kosketusanturina, Adafruit CAP1188, havaitsemaan, tallentamaan ja käynnistämään ruokkivien lintujen valokuvat. Toinen RPi määritettiin ohjaamaan tämän valvontajärjestelmän toimintaa sekä tallentamaan ja ylläpitämään tietoja seurantaa ja analysointia varten. Viimeinen RPi määritettiin kameraksi kuvaamaan jokainen syöttölaitteessa vieraileva lintu.

Tarvikkeet

1. 1 ea - Raspberry Pi W
2. 1 ea - Raspberry Pi 3 - Malli B+ - MQTT -palvelimelle
3. 1 ea - Raspberry Pi kameralla - valinnainen
4. 2 ea - säänkestävät kotelot RPi- ja CAP1188 -anturille
5. 1 ea - Kuparikalvoteippi johtavalla liimalla
6. Johto - 18-22 AWG
7. Juotin ja juote
8. Juotosvirta elektroniikalle
9. Silikonitiiviste*
10. 8 ea - M3 x 25 koneruuvit*
11. 8 ea - M3 -mutterit*
12. 1 ea - Proto -kortti asennukseen CAP1188
13. 1 ea - 1x8 naaras Dupont -liitin
14. 1 ea - 1x6 uros Dupont -liitin
15. 1 ea - CAP1188 - 8 -näppäiminen kapasitiivinen kosketusanturi
16. 2 ea - PG7 vedenpitävä IP68 -nailonkaapelitiiviste, säädettävä lukkomutteri 3 mm - 6,5 mm halkaisijaltaan
17. 1 sarja - 2 -nastainen auton vedenpitävä sähköliitäntäpistoke, jossa lanka AWG Marine 10 kpl
18. 3 ea - 5VDC virtalähde - yksi kutakin RPi: tä kohti
19. 1 ea - Lintujen syöttölaite (CedarWorks Plastic Hopper Bird Feeder) tai mikä tahansa Bird Feeder, jossa on muovisia tai puisia ahvenia

*3D -tulostetuille säänkestäville koteloille

Vaihe 1: Katsaus lintujen syöttölaitteen valvontajärjestelmään

Tämä on seurantajärjestelmä, joka on suunniteltu laskemaan, ajastamaan, tallentamaan ja valokuvaamaan lintujen syöttölaitteella ruokkivia lintuja. Lintujen syöttölaitteen edellisessä versiossa käytettiin Arduino Yunia ja tallennettiin tiedot Google Driven laskentataulukkoon. Tämä versio käyttää useita Raspberry Pi -laitteita, MQTT -viestintää ja paikallista tietojen ja valokuvien tallennusta.

Lintujen syöttölaitteessa on Raspberry Pi Zero W ja kapasitiivinen kosketusanturi (CAP1188). Kaikki kyydissä valaisevat linnut aktivoivat kosketusanturin, joka käynnistää ajastimen jokaisen tapahtuman keston määrittämiseksi. Heti kun kosketus on aktivoitu, Bird Feeder Monitor julkaisee "monitori/syöttölaite/kuva" MQTT -viestin. Tämä viesti kehottaa Raspberry Pi -kameraa ottamaan valokuvan. Jos MQTT -palvelin julkaisee "monitor/feeder/getcount" -viestin, Bird Feeder Monitor vastaa "monitor/feeder/count" MQTT -sanomaan, jonka palvelin tallentaa.

MQTT -palvelin suorittaa useita tehtäviä. Se pyytää ja tallentaa tietoja lintujen syöttölaitteesta ja ohjaa näytön toimintaa. Se aktivoi näytön aamunkoitteessa ja sammuttaa sen hämärässä. Se valvoo myös tietojen pyytämisen ajoitusväliä ja valvoo myös nykyisiä sääolosuhteita DarkSkyn kautta. Sääolosuhteita seurataan muutamasta syystä. Ensinnäkin sademäärä voi vaikuttaa antureihin. Jos näin tapahtuu, anturit kalibroidaan uudelleen rutiininomaisesti sateen sattuessa. Toinen syy on valvoa ja tallentaa sääolosuhteet lintujen lukumäärätietojen suhteen.

Raspberry Pi -kamera on RPi + Raspberry Pi Camera -moduuli. Tässä projektissa käytetty kameraohjelmisto ei toimi USB -verkkokameran kanssa. RPi -kamera on varustettu WIFI: llä ja se käyttää MQTT Client -ohjelmistoa. Se tilaa "monitor/feeder/picture" MQTT -viestit ja ottaa valokuvan aina, kun tämä viesti vastaanotetaan. Valokuvat tallennetaan RPi -kameraan ja niitä hallitaan etänä.

Vaihe 2: Raspbianin asentaminen Bird Feeder Monitoriin

Asenna uusin Raspbian Lite -versio Raspberry Pi Zero W -laitteeseen. Suosittelen noudattamaan vaiheittaisia ohjeita, jotka löytyvät Adafruitin Raspberry Pi Zero Headless Quick Start -ohjelmasta.

Seuraavat vaiheet sisältyivät yllä oleviin ohjeisiin, mutta ne on syytä toistaa:

Muodosta yhteys RPi: hen ssh: n kautta ja suorita seuraavat komennot:

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

Yllä olevien komentojen suorittaminen kestää jonkin aikaa, mutta näiden komentojen suorittaminen varmistaa, että olet ajan tasalla uusimmista paketeista.

Suorita seuraava komento RPi -ohjelmiston määrittämiseksi:

sudo raspi-config

Vaihda salasana, ota SPI ja I2C käyttöön ja laajenna tiedostojärjestelmä. Kun olet valmis, sulje raspi-config.

Vaihe 3: RPi: n ja CAP1188: n kytkentä

Raspberry Pi W (RPi) ja CAP1188 on kytketty I2C: llä. Muita kapasitiivisia kosketusantureita on saatavana joko yhdellä, viidellä tai kahdeksalla anturilla. Valitsin kahdeksan, koska lintujen syöttölaitteessa on kuusi puolta.

Johdotus:

• CAP1188 SDA == RPi -nasta 3
• CAP1188 SCK == RPi -nasta 5
• CAP1188 VIN == RPi -nasta 1 (+3,3 VDC)
• CAP1188 GND == RPi -nasta 9 (GND)
• CAP1188 C1-C8 == Yhdistä jokaisen ahvenen johtoihin 1x8 Dupont-naarasliittimen kautta
• CAP1188 3Vo == CAP1188 AD - Langallinen I2C -osoite kokoon 0x28
• RPi -nasta 2 == +5VDC
• RPi -nasta 14 == GND

Virta RPi: lle toimitettiin ulkoisesti johtamalla lanka maan alle autotallistani ja ylös putken kautta, jota käytettiin lintujen syöttölaitteena. Johdon päähän oli kiinnitetty 2-nastainen säänkestävä liitin RPi Bird Feeder Monitorin liittämistä varten. Johdon toinen pää oli kytketty autotallin sulautettuun 5 VDC: n virtalähteeseen. Tämän projektin pitäisi toimia paristojen kanssa, mutta en halunnut vaivaa vaihtaa paristoja rutiininomaisesti.

Rakensin 16 pituisen kaapelin, joka yhdistää RPi: n sisältävän säänkestävän laatikon CAP1188: n sisältävään säänkestävään laatikkoon. Kapasitiivinen anturi on sijoitettava mahdollisimman lähelle ahvenia.

RPi Zero ja CAP1188 olisi voitu pakata yhteen säänkestävään laatikkoon, mutta mieluummin paketoin ne erikseen.

Vaihe 4: Lintujen syöttölaitteen näytön määrittäminen

Kirjaudu sisään Raspberry Pi Zero W -laitteeseen ja suorita seuraavat vaiheet.

Asenna pip:

sudo apt-get install python3-pip

Asenna Adafruit CircuitPython:

sudo pip3 install -päivitä asennustyökalut

Tarkista I2C- ja SPI -laitteet:

ls /dev /i2c* /dev /spi*

Sinun pitäisi nähdä seuraava vastaus:

/dev/i2c-1 /dev/spidev0.0 /dev/spidev0.1

Asenna seuraavaksi GPIO- ja Adafruit blinka -paketti:

pip3 asenna RPI. GPIOpip3 asenna adafruit-blinka

Asenna Adafruitin CAP1188 -moduuli:

pip3 asenna adafruit-circuitpython-cap1188

Asenna I2C -työkalut:

sudo apt-get install python-smbussudo apt-get install i2c-tools

Tarkista I2C -osoitteet yllä olevalla työkalulla:

i2cdetect -y 1

Jos CAP1188 on kytketty, näet saman vastauksen kuin yllä olevassa kuvassa, mikä osoittaa, että anturi on I2C -osoitteessa 0x28 (tai 0x29 riippuen I2C -osoitteen valinnasta).

Asenna mosquitto, mosquitto-clientit ja paho-mqtt:

sudo apt-get install mosquitto mosquitto-clientit python-mosquitto

sudo pip3 asenna paho-mqtt

Suosittelen käyttämään Adafruitin MQTT: n määrittämistä Raspberry Pi -laitteella MQTT: n määrittämiseen ja asentamiseen tälle RPi: lle.

Bird Feeder Monitor -ohjelmiston asentaminen:

cd ~

sudo apt-get install git git clone "https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git"

Luo lokitiedosto:

cd ~

mkdir lokit

Kytke CAP1188 -anturi RPi: hen ja testaa järjestelmää seuraavasti, kun MQTT -palvelin on toiminnassa:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo nano config.json

Korvaa arvot "OIP_HOST", "MQTT_USER", "MQTT_PW" ja "MQTT_PORT" vastaamaan paikallista asetustasi. Poistu ja tallenna muutokset.

Suorita käynnistyksen yhteydessä

Kun olet vielä hakemistossa/home/pi/RPi_bird_feeder_monitor.

nano launcher.sh

Sisällytä seuraava teksti launcher.sh -tiedostoon

#!/bin/sh

# launcher.sh # navigoi kotihakemistoon, sitten tähän hakemistoon, suorita sitten python -skripti ja sitten takaisin kotiin cd /cd home /pi /RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 feeder_mqtt_client.py cd /

Poistu ja tallenna launcher.sh

Meidän on tehtävä skripti suoritettavaksi.

chmod 755 launcher.sh

Testaa käsikirjoitus.

sh launcher.sh

Seuraavaksi meidän on muokattava crontab (linux -tehtävienhallinta) käynnistääksemme komentosarjan käynnistyksen yhteydessä. Huomaa: olemme jo luoneet /logs -hakemiston aiemmin.

sudo crontab -e

Tämä tuo crontab -ikkunan kuten yllä. Siirry tiedoston loppuun ja kirjoita seuraava rivi.

@reboot sh /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor/launcher.sh>/home/pi/logs/cronlog 2> & 1

Sulje ja tallenna tiedosto ja käynnistä RPi uudelleen. Skriptin pitäisi aloittaa feeder_mqtt_client.py -skripti RPi: n uudelleenkäynnistyksen jälkeen. Skriptin tila voidaan tarkistaa lokitiedostoista, jotka sijaitsevat /logs -kansiossa.

Vaihe 5: 3D -tulostetut osat

Nämä STL -tiedostot ovat 3D -tulostettuja osia varten, jotka olen luonut tätä projektia varten, ja kaikki nämä osat ovat valinnaisia. Säänkestävät kotelot voidaan valmistaa tai ostaa paikallisesti. CedarWorks Bird Feederin "kiinnityskiila" on myös valinnainen. Tämä osa oli tarpeen CAP1188 -anturikotelon asentamiseksi.

Vaihe 6: Lintujen syöttölaitteen näyttö

Kun olet asentanut Raspbianin, määrittänyt ja testannut RPi- ja CAP1188 -anturin, kuten aiemmin mainittiin, nyt on aika asentaa nämä laitteet säänkestäviin koteloihinsa.

Käytin kahta tulostamaani säänkestävää koteloa RPi- ja CAP1188 -anturin kiinnittämiseen. Ensinnäkin porasin 1/2 reiän jokaisen kotelon toiseen päähän. Poraa RPi -kotelon reikä SD -kortin vastakkaiselle puolelle. Asenna Nylon -kaapelitiivisteen liitos, jossa on säädettävä lukkomutteri jokaiseen reikään. Suorita neljä Asenna ja juota 2 -napainen auton vedenpitävä sähköliitin RPi: hen yllä olevan kuvan mukaisesti. Juotos punainen johto RPi +5VDC -nastaan 2 ja musta johto GND- tai nasta 14 Katso RPi: n muut liitännät kytkentäkaaviosta.

Vedä neljän johtimen toinen pää CAP1188 -kotelon holkkiliitoksen läpi ja kiinnitä johdot kytkentäkaavion mukaisesti. Kaikki 8 kapasitiivista CAP1188 -kosketusanturia on juotettu 8 -napaiseen Dupont -naarasliittimeen. Tämä liitin on upotettu kotelon sivuun, jotta tiiviste on vesitiivis, kun yläosa asetetaan. Huomaa: Molempien koteloiden yläosa vaatii todennäköisesti muutoksia, jotta holkkiliitosliittimien mutterit ovat mahdollisia.

Ennen sulkemista käytän silikonitiivistettä jokaisen kotelon reunoille ja tiivisteiden tiivisteiden johtojen ympärille. Lisään myös silikonia Dupont -liittimen takaosaan tiivistämään sen elementteistä.

Vaihe 7: Lintujen syöttölaitteen kytkentä

Jokainen syöttölaitteen ahven peitettiin 1/4 leveällä itseliimautuvalla kuparikalvonauhalla. Pieni reikä porattiin nauhan ja ahvenen läpi, ja lanka juotettiin kalvinauhalle ja reititettiin syöttölaitteen alle. johdot on kytketty urospuoliseen 6-nastaiseen Dupont-liittimeen.

Huomautus: Edellä esitetyllä lintujen syöttölaitteella suosittelen rakoa jokaisen folioraidan päiden välillä 1 1/4 " - 1 1/2". Huomasin, että suuret linnut, kuten kauhat ja kyyhkyset, kykenevät koskettamaan kahta folioliuskaa samanaikaisesti, jos ne asetetaan sulkeutumaan toisiinsa.

Aiemmin mainittu "kiinnityskiila" painettiin ja liimattiin syöttölaitteen pohjaan, jotta saadaan tasainen alue CAP1188: n sisältävän säänkestävän laatikon kiinnittämiseksi. Velcro -teippi kiinnitettiin laatikkoon ja puukappaleeseen kiinnitysvälineen aikaansaamiseksi. Tämä näkyy yllä olevan kuvan valmistuneesta kokoonpanosta. Velcro -hihnaa käytetään käärimään putken ja RPi -laatikon ympärille kiinnittämään ne syöttölaitteen alle.

Lintujen syöttölaite täytetään uudelleen, kun anturi ja RPi on kiinnitetty syöttölaitteeseen ja kun se on vielä putkitelineessä. Onneksi olen 6'2 pitkä ja pääsen konttiin ilman paljon vaivaa.

Vaihe 8: MQTT -palvelin

Jos naputtelet jo IOT -maailmassa, sinulla saattaa olla jo käytössä MQTT -palvelin. Jos et, suosittelen Raspberry Pi 3: n käyttöä MQTT-palvelimelle sekä ohjeita ja IMG-kuvatiedostoa, jotka löytyvät Andreas Spiessin verkkosivustolta "Node-Red, InfuxDB & Grafana Installation". Andreasilla on myös informatiivinen video tästä aiheesta #255 Node-Red, InfluxDB ja Grafana Tutorial on Raspberry Pi.

Kun Node-Red-palvelin on toiminnassa, voit tuoda Bird Feeder Monitor -kulun kopioimalla tiedot kohteeseen ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Flow.json ja liittämällä leikepöydän uuteen kulkuun käyttämällä Tuo> Leikepöytä -painiketta.

Tämä kulku vaatii seuraavat solmut:

• node-red-node-darksky-Tämän solmun käyttäminen edellyttää DarkSky-sovellusliittymän tiliä.
• node-red-contrib-bigtimer-Big Timer, Scargill Tech
• node-red-contrib-influenxdb-InfluxDB-tietokanta

Sijaintisi säätiedot toimitetaan DarkSkyn kautta. Ja tällä hetkellä seuraan ja tallennan "sadetta", "lämpötilaa", "kosteutta", "tuulen nopeutta", "tuulilaakeria", "tuulenpuuskkaa" ja "pilvipeittoa". "Sateen intensiteetti" on tärkeä, koska sitä käytetään määrittämään, onko anturit kalibroitava uudelleen sateen vuoksi.

Big Timer -solmu on ajastimien sveitsiläinen armeijan veitsi. Sitä käytetään tietojen tallennuksen aloittamiseen ja lopettamiseen aamunkoitteessa ja hämärässä joka päivä.

InfluxDB on kevyt ja helppokäyttöinen aikasarjatietokanta. Tietokanta lisää automaattisesti aikaleiman aina, kun lisäämme tietoja. Toisin kuin SQLite, kenttiä ei tarvitse määrittää. Ne lisätään automaattisesti, kun tiedot lisätään tietokantaan.

Solmun punainen kokoonpano

Edellä mainittu JSON -tiedosto lataa Flow'n, joka vaatii muutamia säätöjä tarpeidesi mukaan.

1. Liitä "MQTT Publish" ja "monitor/feeder/#" MQTT -palvelimeesi.
2. Aseta leveys- ja pituusaste sijaintisi "Dawn & Dusk Timer (config)" Big Timer -solmussa.
3. Määritä "monitor/feeder/astronomy (config)" -solmu. Kamera voidaan ottaa käyttöön/poistaa käytöstä jokaiselle ahvenelle. Esimerkiksi kaksi ahvenistani ovat takapuolella, ja kamera on poistettu käytöstä näiltä ahneilta.
4. Aseta "Laskuriajastin (konfiguraatio)" -solmu haluttuun aikaväliin. Oletus = 5 min
5. Määritä leveys- ja pituusasteiksi sijaintisi "DarkSky (config)" -solmussa. Toiseksi, kirjoita DarkSky-sovellusliittymäavaimesi darksky-tunnistetietojen solmuun.
6. Aseta saostuksen voimakkuus "monitori/syöttölaite/kalibroi uudelleen (konfiguraatio)" -toimintasolmussa. Oletus = 0,001 tuumaa/h
7. Muokkaa "Aiheen suodatin MQTT -vastaanottimen vianetsintäsolmulle (konfiguraatio)" -toimintasolmu suodattaaksesi MQTT -viestit pois, joita et halua nähdä.
8. Valinnainen: Jos haluat tallentaa tietoja Google Driven laskentataulukkoon, sinun on muokattava "Build Google Docs Payload (config)" -funktiosolmu lomakekentän tunnuksilla.
9. Valinnainen: Lisää yksilöllinen lomakkeen URL -osoite "Google Docs GET (config)" HTTP -pyyntösolmun URL -kenttään.

Node-Red UI -työpöytä

Bird_Feeder_Monitor_Flow sisältää käyttöliittymän (UI) MQTT -palvelimen käyttämiseksi matkapuhelimen kautta. Näyttö voidaan kytkeä pois päältä tai päälle, kalibroida anturit uudelleen tai ottaa valokuvia manuaalisesti. Myös anturin "kosketukset" näytetään, mikä antaa sinulle karkean käsityksen syöttölaitteessa vierailevien lintujen määrästä.

Vaihe 9: Grafana

"Grafana on avoimen lähdekoodin metrinen analytiikka- ja visualisointipaketti. Sitä käytetään yleisimmin aikasarjatietojen visualisointiin infrastruktuurissa ja sovellusanalytiikassa, mutta monet käyttävät sitä muilla aloilla, kuten teollisuusantureissa, kodin automaatiossa, säässä ja prosessinhallinnassa." viite: Grafana Docs.

Tämä ohjelmisto sisältyy Andreas Spiessin kuvatiedostoon, jota käytetään luomaan MQTT -palvelimeni. Kun InfluxDB -tietokanta on määritetty MQTT -palvelimella, Grafana voidaan määrittää käyttämään tätä tietokantaa yllä olevan kuvan mukaisesti. Seuraavaksi tämän projektin käyttämä koontinäyttö voidaan ladata JSON -tiedostosta, joka löytyy hakemistosta ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Grafana.json. Vinkkejä Grafanan määrittämiseen löytyy Andreas Spiessin verkkosivustolta "Node-Red, InfuxDB & Grafana Installation".

Vaihe 10: InfluxDB

Kuten aiemmin mainittiin, Adreas Spiessillä on loistava opas ja video InfluxDB -kokoonpanon läpi. Tässä on vaiheet, jotka otin tietokannan määrittämiseen.

Ensinnäkin kirjauduin MQTT -palvelimelleni SSH: n kautta ja loin KÄYTTÄJÄ:

root@MQTTPi: ~#

root@MQTTPi: ~# sisäänvirtaus Yhdistetty "https:// localhost: 8086" -versioon 1.7.6 InfluxDB -kuoriversio: 1.7.6 Kirjoita InfluxQL -kysely> LUO KÄYTTÄJÄ "pi" SALASANALLA "vadelma" KAIKILLA OIKEUKSILLA> NÄYTÄ KÄYTTÄJÄT käyttäjän admin ---- ----- pi true

Seuraavaksi tein tietokannan:

CREATE DATABASE BIRD_FEEDER_MONITOR>> SHOW DATABASES name: tietokantojen nimi ---- _ sisäinen BIRD_FEEDER_MONITOR>

Kun olet luonut yllä olevan tietokannan, voit määrittää InfluxDB-solmun solmupunaisena. Kuten yllä olevasta kuvasta näkyy, annan mittaukselle nimen "syöttölaitteet". Tämä näkyy InfluxDB: ssä tietojen alustamisen jälkeen:

KÄYTÄ BIRD_FEEDER_MONITORKäytä tietokantaa BIRD_FEEDER_MONITOR

> NÄYTÄ MITTAUKSET nimi: mittausten nimi ---- syöttölaitteet>

Yksi InfluxDB: n monista ominaisuuksista on FIELDS -määritys, jota ei tarvita. Kentät lisätään ja konfiguroidaan automaattisesti, kun tietoja syötetään. Tässä ovat tietokannan kentät ja kentät:

NÄYTÄ KENTTÄNÄPPÄINNIMI: syöttölautakenttä AvainkenttäTyyppi -------- --------- pilvipeiton float count_1 float count_2 float count_3 float count_4 float count_5 float count_6 float kosteus float name string string_Int float temp float time_1 float time_2 float time_3 float time_4 float time_5 float time_6 float winddir float windgust float windspeed float>

Seuraavassa on muutamia tietokannan merkintöjä:

SELECT * FROM feeders LIMIT 10 name: feeders time cloudcover count_1 count_2 count_3 count_4 count_5 count_5 count_6 ilmankosteuden nimi sademäärä_Int temp time_1 time_2 time_3 time_4 time_4 time_5 time_6 winddir windgust windspeed ---- ---------- ----- -------- ------- ------- ------- ------- -------- ----- --------- ---- ------ ------ ------ ------ ------ ------- ------ -------- --------- 1550270591000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550271814000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550272230000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550272530000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550272830000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550273130000000000 0 0 0 0 0 0 Syöttölaite1 0 0 0 0 0 0 1550273430000000000 0 0 0 0 0 0 Syöttölaite1 0 0 0 0 0 0 1550273730000000000 0 0 0 0 0 0 Syöttölaite 1 0 0 0 0 0 0 1550274030000000000 0 0 0 0 0 0 Syöttölaite1 0 0 0 0 0 0 1550274330000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0>

Vaihe 11: Raspberry Pi -kamera

Suosittelen käyttämään Instructable, Remote CNC Stop and Monitor -laitetta Raspberry Pi -kameran kokoamiseen. Luo kamera suorittamalla kaikki mainitut vaiheet lukuun ottamatta 6 ja 8. Huomaa, että käytän kameraani vanhempaa Raspberry Pi -laitetta, mutta se on toiminut erittäin hyvin Shop -ikkunastani.

Päivitä rasbian:

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

Asenna PIP:

sudo apt-get install python3-pip

Asenna paho-mqtt:

sudo pip3 asenna paho-mqtt

Asenna git ja Bird Monitoring -ohjelmisto:

cd ~

sudo apt-get install git git clone "https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git"

Jos haluat tehdä videoita kameran ottamista kuvista, asenna ffmpeg:

git klooni "https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git" ffmpeg

cd ffmpeg./configure make sudo make install

Bird Feeder Monitoring -ohjelmiston käyttöoikeuksien määrittäminen:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo chmod 764 make_movie.sh sudo chmod 764 take_photo.sh sudo chown www-data: www-data make_movie.sh sudo chown www-data: www-data take_photo.sh

Henkilökohtaisesti en suosittele make_movie.sh: n käyttöä RPi -kamerassa. RPi: n käyttäminen vaatii paljon resursseja. Suosittelen kuvien siirtämistä tietokoneelle ja suorita ffmpeg siellä.

Suorita käynnistyksen yhteydessä

Kirjaudu RPi: hen ja vaihda hakemistoon /RPi_bird_feeder_monitor.

cd RPi_bird_feeder_monitor

nano launcher.sh

Sisällytä seuraava teksti launcher.sh -tiedostoon

#!/bin/sh

# launcher.sh # navigoi kotihakemistoon, sitten tähän hakemistoon, suorita sitten python -skripti ja sitten takaisin kotiin cd /cd home /pi /RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 camera_mqtt_client.py cd /

Poistu ja tallenna launcher.sh

Meidän on tehtävä skripti ja suoritettava.

chmod 755 launcher.sh

Testaa käsikirjoitus.

sh launcher.sh

Luo lokihakemisto:

cd ~

mkdir lokit

Seuraavaksi meidän on muokattava crontab (linux -tehtävienhallinta) käynnistääksemme komentosarjan käynnistyksen yhteydessä.

sudo crontab -e

Tämä tuo crontab -ikkunan kuten yllä. Siirry tiedoston loppuun ja kirjoita seuraava rivi.

@reboot sh /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor/launcher.sh>/home/pi/logs/cronlog 2> & 1

Sulje ja tallenna tiedosto ja käynnistä RPi uudelleen. Skriptin pitäisi käynnistyä camera_mqtt_client.py -skripti RPi: n uudelleenkäynnistyksen jälkeen. Skriptin tila voidaan tarkistaa lokitiedostoista, jotka sijaitsevat /logs -kansiossa.

Vaihe 12: Nauti

Nautimme lintujen tarkkailusta, mutta emme voi sijoittaa syöttölaitetta paikkaan maksimaalisen nautinnon saamiseksi. Ainoa paikka, jonka useimmat meistä voivat nähdä, on aamiaispöydästä, eivätkä kaikki voi nähdä syöttölaitetta sieltä. Siksi lintujen syöttölaitteen avulla voimme ihailla lintuja sopivasti.

Yksi asia, jonka havaitsimme näytön avulla, on lintujen laskeutumistiheys yhdelle ahvenelle ja sen jälkeen hyppiminen seuraavalle ahvenelle, kunnes ne ovat kiertäneet koko syöttölaitteen. Tämän seurauksena lintujen lukumäärä on PÄÄLLÄ syöttölaitteessamme vierailevien yksittäisten lintujen määrästä. Syöttölaite, jossa on vain yksi tai kaksi kapeaa ahventa, olisi luultavasti paras lintujen "laskemiseen".

Toinen palkinto anturikilpailussa