Voëlvoedermonitor V2.0: 12 stappe (met foto's)

2024 Outeur: John Day | [email protected]. Laas verander: 2024-01-30 07:23

Dit is 'n projek om die aantal en tyd wat voëls spandeer, by ons voëlvoerder te monitor, te fotografeer en aan te teken. Verskeie Raspberry Pi's (RPi's) is vir hierdie projek gebruik. Die een is gebruik as 'n kapasitiewe aanraaksensor, Adafruit CAP1188, om die foto's van die voëls wat opgevoer word, op te spoor, op te neem en te aktiveer. 'N Ander RPi is opgestel om die werking van hierdie moniteringstelsel te beheer, asook om data vir monitering en ontleding te stoor en in stand te hou. Die laaste RPi is as 'n kamera opgestel om elke voël wat die voerder besoek, te fotografeer.

Voorrade

1. 1 ea - Framboos Pi W
2. 1 ea - Raspberry Pi 3 - Model B+ - vir MQTT Server
3. 1 ea - Framboos Pi met kamera - opsioneel
4. 2 ea - Weerbestande omhulsels vir RPi en CAP1188 sensor
5. 1 st - koperfolieband met geleidende kleefmiddel
6. Draad - 18-22 AWG
7. Soldeerbout en soldeer
8. Soldeerstroom vir elektronika
9. Silikoon kalf*
10. 8 stuks - M3 x 25 masjienskroewe*
11. 8 ea - M3 Neute*
12. 1 ea - Proto -bord vir die montering van CAP1188
13. 1 ea - 1x8 vroulike Dupont -aansluiting
14. 1 ea - 1x6 manlike Dupont -aansluiting
15. 1 ea - CAP1188 - Kapasitiewe aanraaksensor met 8 sleutels
16. 2 ea - PG7 Waterdigte IP68 Nylon kabelklier, gewricht verstelbare borgmoer voor 3mm -6.5mm Dia kabeldraad
17. 1 stel - 2 -polige motor waterdigte elektriese aansluitprop met draad AWG Marine -pak van 10
18. 3 ea - 5VDC kragbron - een vir elke RPi
19. 1 ea - Voëlvoeder (CedarWorks Plastic Hopper Bird Feeder), of enige voëlvoerder met plastiek of hout sitplekke

*vir 3D -gedrukte weerbestande omhulsels

Stap 1: Oorsig van die voëlvoedermoniteringstelsel

Dit is 'n moniteringstelsel wat ontwerp is om die voëls wat by ons voëlvoerder voed, te tel, op te neem en te fotografeer. Die vorige weergawe van my Bird Feeder Monitor het 'n Arduino Yun gebruik en die data in 'n sigblad op my Google Drive gestoor. Hierdie weergawe gebruik verskeie Raspberry Pi's, MQTT -kommunikasie en plaaslike berging van data en foto's.

Die voëlvoeder is toegerus met 'n Raspberry Pi Zero W en kapasitiewe aanraaksensor (CAP1188). Enige voëls wat op die sitplekke verlig, aktiveer die aanraaksensor, wat 'n timer begin om die tydsduur van elke gebeurtenis te bepaal. Sodra die aanraking geaktiveer is, word die "monitor/voeder/prentjie" MQTT -boodskap deur die Bird Feeder Monitor gepubliseer. Hierdie boodskap stel die Raspberry Pi -kamera in kennis om 'n foto te neem. As die MQTT Server 'n "monitor/feeder/getcount" boodskap publiseer, reageer die Bird Feeder Monitor met 'n "monitor/feeder/count" MQTT boodskap wat die bediener sal stoor.

Die MQTT -bediener voer verskeie take uit. Dit versoek en stoor data van die Bird Feeder Monitor, en dit beheer die werking van die monitor. Dit aktiveer die monitor by Dawn en skakel dit af by skemer. Dit beheer ook die tydsinterval vir die aanvraag van data, en dit monitor ook die huidige weersomstandighede via DarkSky. Die weersomstandighede word om 'n paar redes gemonitor. In die eerste plek kan die hoeveelheid neerslag die sensors beïnvloed. As dit gebeur, word die sensors gereeld herkalibreer terwyl reën val. Die tweede rede is om die weerstoestande te monitor en aan te teken vir korrelasie met die voëltellingdata.

Die Raspberry Pi -kamera is 'n RPi + Raspberry Pi -kamera -module. Die kamerasagteware wat vir hierdie projek gebruik word, werk nie met 'n USB -webkamera nie. Die RPi -kamera is toegerus met WIFI en gebruik MQTT Client -sagteware. Dit teken in op "monitor/voeder/prentjie" MQTT -boodskappe, en neem 'n foto elke keer as hierdie boodskap ontvang word. Die foto's word op RPi -kamera gestoor en op afstand bestuur.

Stap 2: Installeer Raspbian op Bird Feeder Monitor

Installeer die nuutste weergawe van Raspbian Lite op die Raspberry Pi Zero W. Ek beveel aan dat u die stap-vir-stap instruksies volg wat gevind kan word by Adafruit se Raspberry Pi Zero Headless Quick Start.

Die volgende stappe is ingesluit in die instruksies hierbo, maar dit is nodig om dit te herhaal:

Koppel aan die RPi via ssh en voer die volgende opdragte uit:

sudo apt-get updates sudo apt-get upgrade

Bogenoemde opdragte sal 'n rukkie neem om te voltooi, maar as u hierdie opdragte uitvoer, sal u verseker dat u op hoogte is van die nuutste pakkette.

Voer vervolgens die volgende opdrag uit om die RPi -sagteware op te stel:

sudo raspi-config

Verander u wagwoord, aktiveer SPI en I2C en brei die lêerstelsel uit. Sodra dit voltooi is, verlaat dan raspi-config.

Stap 3: Bedrading van RPi en CAP1188

Die Raspberry Pi W (RPi) en die CAP1188 word bedraad met I2C. Daar is ander kapasitiewe aanraaksensors beskikbaar met een, vyf of agt sensors. Ek het agt gekies omdat my voëlvoerder ses kante het.

Bedrading:

• CAP1188 SDA == RPi Pin 3
• CAP1188 SCK == RPi Pin 5
• CAP1188 VIN == RPi Pin 1 (+3.3VDC)
• CAP1188 GND == RPi Pin 9 (GND)
• CAP1188 C1-C8 == Koppel aan drade op elke sitplek via 1x8 vroulike Dupont-aansluiting
• CAP1188 3Vo == CAP1188 AD - Verbind die I2C -adres met die kabel na 0x28
• RPi -pen 2 == +5VDC
• RPi -pen 14 == GND

Krag vir die RPi is ekstern verskaf deur 'n draad onder die grond van my motorhuis af te lei, en op deur die pyp wat as voëlvoerstand gebruik is. 'N 2-pins weerbestande aansluiting is aan die einde van die draad vasgemaak om die RPi Bird Feeder Monitor aan te sluit. Die ander kant van die draad is gekoppel aan 'n gesmelte 5-VDC-kragtoevoer in die motorhuis. Hierdie projek behoort met batterye te werk, maar ek wou nie gereeld moeite hê om batterye te vervang nie.

Ek het 'n 16 lange kabel gebou om die Weatherproof Box met die RPi aan die Weatherproof Box met die CAP1188 te koppel. Die kapasitiewe sensor moet so na as moontlik aan die sitplekke geleë wees.

Die RPi Zero en CAP1188 kon in een weerbestande boks verpak gewees het, maar ek het dit verkieslik afsonderlik verpak.

Stap 4: Stel die voëlvoedermonitor op

Meld aan by die Raspberry Pi Zero W en voer die volgende stappe uit.

Installeer pip:

sudo apt-get install python3-pip

Installeer Adafruit CircuitPython:

sudo pip3 installeer -upgrade setuptools

Kyk na I2C- en SPI -toestelle:

ls /dev /i2c* /dev /spi*

U behoort die volgende antwoord te sien:

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

Installeer vervolgens 'n GPIO en Adafruit blinka pakket:

pip3 installeer RPI. GPIOpip3 installeer adafruit-blinka

Installeer Adafruit se CAP1188 -module:

pip3 installeer adafruit-circuitpython-cap1188

Installeer I2C -gereedskap:

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

Kontroleer I2C -adresse met bogenoemde instrument:

i2cdetect -y 1

As die CAP1188 gekoppel is, sal u dieselfde reaksie sien as op die foto hierbo, wat aandui dat die sensor by I2C -adres 0x28 is (of 0x29, afhangende van u I2C -adreskeuse).

Installeer mosquitto, mosquitto-clients en paho-mqtt:

sudo apt-get install mosquitto mosquitto-clients python-muskiet

sudo pip3 installeer paho-mqtt

Ek beveel aan dat u die konfigurasie -MQTT van Adafruit op die Raspberry Pi gebruik om MQTT op hierdie RPi op te stel en op te stel.

Installeer die Bird Feeder Monitor sagteware:

cd ~

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

Skep logboeke:

cd ~

mkdir logs

Koppel die CAP1188 -sensor aan die RPi en voer die volgende uit om die stelsel te toets nadat die MQTT -bediener in werking is:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo nano config.json

Vervang die waardes vir "OIP_HOST", "MQTT_USER", "MQTT_PW" en "MQTT_PORT" om by u plaaslike opstelling te pas. Verlaat en stoor u veranderinge.

Begin by opstart

Terwyl dit nog in die gids/home/pi/RPi_bird_feeder_monitor is.

nano lanseerder.sh

Sluit die volgende teks in launcher.sh in

#!/bin/sh

# launcher.sh # navigeer na tuisgids, dan na hierdie gids, voer dan python -script uit, dan terug cd /cd home /pi /RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 feeder_mqtt_client.py cd /

Verlaat en stoor die launcher.sh

Ons moet die script uitvoerbaar maak.

chmod 755 lanseerder.sh

Toets die draaiboek.

sh lanseerder.sh

Vervolgens moet ons crontab (die Linux -taakbestuurder) wysig om die script by die begin te begin. Let wel: ons het al voorheen die gids /logs geskep.

sudo crontab -e

Dit sal die venster aan die voorkant, soos hierbo gesien, bring. Gaan na die einde van die lêer en voer die volgende reël in.

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

Verlaat en stoor die lêer en herlaai die RPi. Die script moet die feeder_mqtt_client.py -skrip begin nadat die RPi herlaai is. Die status van die skrif kan nagegaan word in die loglêers in die /logs -lêergids.

Stap 5: 3D -gedrukte onderdele

Hierdie STL -lêers is vir die 3D -gedrukte onderdele wat ek vir hierdie projek geskep het, en al hierdie dele is opsioneel. Weerbestande kaste kan plaaslik vervaardig of gekoop word. Die "Mounting Wedge" vir die CedarWorks Bird Feeder is ook opsioneel. Hierdie deel was nodig om die CAP1188 sensorkas te monteer.

Stap 6: Voëlvoedermonitor

Na die installering van Raspbian, die konfigurasie en toets van die RPi- en CAP1188 -sensor soos voorheen genoem, is dit nou tyd om hierdie toestelle in hul weerbestande gevalle te monteer.

Ek het die twee weerbestande kaste wat ek gedruk het, gebruik om die RPi en CAP1188 sensor te monteer. Eerstens het ek 'n 1/2 gat aan die een kant van elke koker geboor. Boor die gat aan die RPi -boks oorkant die kant met die SD -kaart. Monteer die Nylon kabelwartelverbinding met verstelbare borgmoer in elke gat. Draai die vier geleierkabel tussen elke omhulsel. Installeer en soldeer die 2 -pins motor waterdigte elektriese vroulike aansluiting op die RPi soos op die foto hierbo getoets. Soldeer die rooi draad aan die +5VDC pen 2 van die RPi, en die swart draad aan GND of pen 14 Sien die bedradingsdiagram vir die ander verbindings wat op die RPi gebruik word.

Draai die ander kant van die vier geleidingsdraad deur die klierverbinding op die CAP1188 -omhulsel en maak die drade vas soos aangedui in die bedradingsdiagram. Al 8 die CAP1188 kapasitiewe aanraaksensors word aan die 8 -pins vroulike Dupont -aansluiting gesoldeer. Hierdie aansluiting is in die kant van die omhulsel ingebou om 'n waterdigte seël toe te laat wanneer die bokant aangebring word. Let wel: die bokant in beide gevalle sal waarskynlik aanpassings benodig om die moere op die klierverbindingsaansluitings moontlik te maak.

Voordat ek dit toemaak, smeer ek silikoonverbindings aan die kante van elke omhulsel en om die drade van die klierverbindings om die kaste te seël. Ek voeg ook silikoon aan die agterkant van die Dupont -aansluiting by om dit van die elemente te verseël.

Stap 7: Bedrading van die voëlvoeder

Elke sitplek op die voerder was bedek met 'n 1/4 breë selfklevende koperfolieband. 'N Klein gaatjie is deur die band en die sitplek geboor, en 'n draad is aan die foelie gesoldeer en onder die voerder gelei. Elkeen van die drade is gekoppel aan 'n manlike 6-pins Dupont-aansluiting.

Let wel: Met die voëlvoerder hierbo getoon, beveel ek 'n gaping aan tussen die punte van elke foeliestreep van 1 1/4 " - 1 1/2". Ek het ontdek dat die groter voëls, soos grakels en duiwe, aan twee foeliestroke gelyktydig kan raak as hulle langs mekaar geplaas word.

Die voorheen genoemde 'montage -wig' is gedruk en aan die onderkant van die voerder vasgeplak om 'n gelyk oppervlak te bied om die weerbestande boks met die CAP1188 te monteer. Klittenband is op die boks sowel as die houtblok aangebring om 'n manier om vas te maak. Dit kan gesien word op die foto hierbo van die voltooide vergadering. 'N Klittenband word gebruik om die pyp en die RPi -boks te draai om dit onder die toevoer te hou.

Die voëlvoerder word hervul met die sensor en RPi wat aan die voerder geheg is, en terwyl dit nog op die pypstaander is. Ek is gelukkig 6'2 lank en bereik die houer sonder veel moeite.

Stap 8: MQTT -bediener

As u al in die IOT -wêreld besig is, het u moontlik reeds 'n MQTT -bediener op u netwerk. As u dit nie doen nie, beveel ek aan dat u 'n Raspberry Pi 3 vir die MQTT-bediener gebruik, en die instruksies en die IMG-beeldlêer op Andreas Spiess se webwerf "Node-Red, InfuxDB & Grafana Installation". Andreas het ook 'n insiggewende video oor hierdie onderwerp #255 Node-Red, InfluxDB en Grafana Tutorial op Raspberry Pi.

Sodra die Node-Red Server in werking is, kan u die Bird Feeder Monitor-vloei invoer deur die data in ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Flow.json te kopieer en die invoer> knipbord te gebruik om die knipbord in 'n nuwe stroom te plak.

Hierdie stroom benodig die volgende nodusse:

• node-red-node-darksky-'n DarkSky API-rekening is nodig om hierdie nodus te gebruik.
• node-red-contrib-bigtimer-Big Timer deur Scargill Tech
• node-red-contrib-influxdb-InfluxDB-databasis

Weergegevens vir u ligging word verskaf deur DarkSky. En ek monitor en teken tans 'precipIntensity', 'temperatuur', 'humiditeit', 'windSpeed', 'windBearing', 'windGust' en 'cloudCover' op. Die "neerslaggevoeligheid" is belangrik omdat dit gebruik word om te bepaal of die sensors as gevolg van die reën herkalibreer moet word.

Die Big Timer -knoop is die Switserse leermes van timers. Dit word gebruik om die opname van data by Dawn and Dusk elke dag te begin en te stop.

InfluxDB is 'n ligte, maklik om te gebruik tydreeks databasis. Elke keer as ons data invoeg, voeg die databasis outomaties 'n tydstempel by. Anders as SQLite, hoef die velde nie gedefinieer te word nie. Hulle word outomaties bygevoeg wanneer data in die databasis ingevoeg word.

Node-rooi konfigurasie

Die JSON -lêer hierbo genoem laai 'n Flow wat 'n paar aanpassings benodig om aan u vereistes te voldoen.

1. Koppel die "MQTT Publish" en "monitor/feeder/#" aan u MQTT -bediener.
2. Stel die breedtegraad en lengtegraad in op u plek in die 'Dawn & Dusk Timer (config)' Big Timer -knoop.
3. Stel die knoppie "monitor/feeder/astronomy (config)" op. Die kamera kan vir elke sitplek ingeskakel/gedeaktiveer word. Twee van my sitplekke is byvoorbeeld aan die agterkant, en die kamera is vir hierdie sitplekke uitgeskakel.
4. Stel die "Counter Timer (config)" -knoop op die verlangde tydsinterval. Standaard = 5 min
5. Stel die breedtegraad en lengtegraad in op u plek in die "DarkSky (config)" -knoop. Voer tweedens u DarkSky API-sleutel in die node van darksky-geloofsbriewe in.
6. Stel die neerslagintensiteit in die funksie -node "monitor/voeder/herkalibreer (config)" in. Standaard = 0,001 in/uur
7. Wysig die funksie -knoppie "Onderwerpfilter vir MQTT -ontvanger -ontfoutingsknoop (config)" om die MQTT -boodskappe te filter wat u NIE wil sien nie.
8. Opsioneel: as u data in 'n sigblad op u Google Drive wil stoor, moet u die funksie -knooppunt "Bou Google Docs Payload (config)" met vormveld -ID's wysig.
9. Opsioneel: Voeg u unieke vorm -URL by die URL -veld van die HTTP -versoekknooppunt "Google Docs GET (config)".

Node-Red UI Desktop

Die Bird_Feeder_Monitor_Flow bevat 'n gebruikerskoppelvlak (UI) vir toegang tot die MQTT -bediener via 'n selfoon. Die monitor kan AF of AAN geskakel word, sensors herkalibreer of handmatig foto's neem. 'N Totaal van die "aanraking" van die sensor word ook gewys, wat u 'n goeie idee sal gee van die aantal voëls wat die voerder besoek.

Stap 9: Grafana

"Grafana is 'n open source metrieke analise- en visualiseringsuite. Dit word die algemeenste gebruik om tydreeksdata vir infrastruktuur en toepassingsanalise te visualiseer, maar baie gebruik dit in ander domeine, waaronder industriële sensors, tuisautomatisering, weer en prosesbeheer." refn: Grafana Dokumente.

Hierdie sagteware is ingesluit in die beeldlêer van Andreas Spiess wat gebruik is om my MQTT -bediener te skep. Na die opstel van die InfluxDB -databasis op die MQTT -bediener, kan Grafana gekonfigureer word om hierdie databasis te gebruik soos gesien in die prent hierbo. Vervolgens kan die paneelbord wat deur hierdie projek gebruik word, gelaai word uit die JSON -lêer in die ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Grafana.json. Wenke vir die opstel van Grafana kan gevind word op Andreas Spiess se webwerf "Node-Red, InfuxDB & Grafana Installation".

Stap 10: InfluxDB

Soos voorheen genoem, het Adreas Spiess 'n uitstekende gids en video om u deur die konfigurasie van InfluxDB te lei. Hier is die stappe wat ek geneem het om my databasis op te stel.

Eerstens het ek aangemeld by my MQTT -bediener via SSH en 'n GEBRUIKER geskep:

root@MQTTPi: ~#

root@MQTTPi: ~# instroming Gekoppel aan "https:// localhost: 8086" weergawe 1.7.6 InfluxDB dopweergawe: 1.7.6 Voer 'n InfluxQL -navraag in> CREATE USER "pi" MET WOORDWOORD 'framboos' MET ALLE VOORREGTE> WYS GEBRUIKERS gebruiker admin ---- ----- pi waar

Vervolgens het ek 'n databasis geskep:

SKEP DATABASE BIRD_FEEDER_MONITOR>> WYS DATABASIS naam: databasisse naam ---- _intern BIRD_FEEDER_MONITOR>

NADAT u die databasis hierbo geskep het, kan u die InfluxDB-knoop in Node-Red opstel. Soos op die foto hierbo gesien, noem ek die meting 'feeders'. Dit kan gesien word in InfluxDB nadat data begin is:

GEBRUIK BIRD_FEEDER_MONITORGebruik databasis BIRD_FEEDER_MONITOR

> WYS METINGE naam: metings naam ---- voeders>

Een van die vele kenmerke van InfluxDB is dat die FIELDS -opset nie nodig is nie. Die FIELDS word outomaties bygevoeg en gekonfigureer wanneer data ingevoer word. Hier is die FIELDS en FIELDTYPE vir hierdie databasis:

WYS VELD SLEUTEL naam: feeders veld Sleutelfelt Tipe -------- --------- wolkbedekking float count_1 float count_2 float count_3 float count_4 float count_5 float count_6 float humidity float name string precip_Int float temp float time_1 float time_2 float time_3 float time_4 float time_5 float time_6 float winddir float windstoot float windsnelheid float>

'N Paar inskrywings uit die databasis kan hieronder gesien word:

KIES * VAN feeders LIMIT 10 naam: feeders tyd wolkbedekking count_1 count_2 count_3 count_4 count_5 count_6 humiditeit naam precip_Int temp time_1 time_2 time_3 time_4 time_5 time_6 winddir windstoot windsnelheid ---- ---------- ----- -------- ------- ------- ------- ------- -------- ----- --------- ---- ------ ------ ------ ------ ------ ------- ------ -------- --------- 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 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 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550273430000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550273730000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550274030000000000 0 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550274330000000000 0 0 0 0 0 0 Voerder1 0 0 0 0 0 0 0>

Stap 11: Framboos Pi -kamera

Ek beveel aan dat u my Instructable, Remote CNC Stop and Monitor gebruik om 'n Raspberry Pi -kamera te monteer. Voer al die genoemde stappe behalwe 6 en 8 uit om die kamera te skep. Let op dat ek 'n ouer Raspberry Pi vir my kamera gebruik, maar dit het baie goed gewerk vanuit my winkelvenster.

Gradeer Rasbian op:

sudo apt-get updates sudo apt-get upgrade

Installeer PIP:

sudo apt-get install python3-pip

Installeer paho-mqtt:

sudo pip3 installeer paho-mqtt

Installeer git en Bird Monitoring Software:

cd ~

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

Installeer ffmpeg as u video's wil maak van die beelde wat met die kamera geneem is:

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

cd ffmpeg./configure maak sudo make install

Die toestemming van die Bird Feeder Monitoring -sagteware instel:

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

Persoonlik raai ek nie aan om die make_movie.sh op die RPi -kamera te gebruik nie. Dit benodig baie hulpbronne om op die RPi te werk. Ek beveel aan dat u die beelde na u rekenaar oordra en ffmpeg daar uitvoer.

Begin by opstart

Meld aan by die RPi en verander na die gids /RPi_bird_feeder_monitor.

cd RPi_bird_feeder_monitor

nano lanseerder.sh

Sluit die volgende teks in launcher.sh in

#!/bin/sh

# launcher.sh # navigeer na tuisgids, dan na hierdie gids, voer dan python -script uit, dan terug cd /cd home /pi /RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 camera_mqtt_client.py cd /

Verlaat en stoor die launcher.sh

Ons moet die draaiboek en uitvoerbaar maak.

chmod 755 lanseerder.sh

Toets die draaiboek.

sh lanseerder.sh

Skep 'n logboek:

cd ~

mkdir logs

Vervolgens moet ons crontab (die Linux -taakbestuurder) wysig om die script by die begin te begin.

sudo crontab -e

Dit sal die venster aan die voorkant, soos hierbo gesien, bring. Gaan na die einde van die lêer en voer die volgende reël in.

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

Verlaat en stoor die lêer en herlaai die RPi. Die script moet die camera_mqtt_client.py -script begin nadat die RPi herlaai is. Die status van die skrif kan nagegaan word in die loglêers in die /logs -lêergids.

Stap 12: Geniet dit

Ons kyk graag na voëls, maar ons kan die voerder nie op 'n plek plaas vir maksimum genot nie. Die enigste plek waar die meeste van ons dit kan sien, is vanaf die ontbyttafel, en nie almal kan die voerder van daar af sien nie. Daarom kan ons met die Bird Feeder Monitor die voëls op ons gemak bewonder.

Een ding wat ons met die monitor ontdek het, is die frekwensie van voëls wat op een sitplek beland, gevolg deur na die volgende sitplek te spring totdat hulle die hele voerder omseil het. As gevolg hiervan is die voëltellings ver weg van die aantal individuele voëls wat ons voerder besoek. 'N Voerder met slegs een of twee smal sitplekke is waarskynlik die beste om voëls te "tel".

Tweede prys in die Sensors -kompetisie