Монитор кормушки для птиц V2.0: 12 шагов (с изображениями)

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:48

Это проект по отслеживанию, фотографированию и регистрации количества и времени, проведенного птицами, посещающими нашу кормушку. В этом проекте использовалось несколько Raspberry Pi (RPi). Один использовался в качестве емкостного сенсорного датчика, Adafruit CAP1188, для обнаружения, записи и запуска фотографий кормящейся птицы. Другой RPi был настроен для управления работой этой системы мониторинга, а также для хранения и поддержки данных для мониторинга и анализа. Последний RPi был настроен как камера для фотографирования каждой птицы, посещающей кормушку.

Запасы

1. 1 шт. - Raspberry Pi W
2. 1 шт. - Raspberry Pi 3 - Модель B + - для сервера MQTT
3. 1 шт. - Raspberry Pi с камерой - опционально
4. 2 шт. - Всепогодные чехлы для датчиков RPi и CAP1188
5. 1 шт. - Лента из медной фольги с проводящим клеем
6. Провод - 18-22 AWG
7. Паяльник и припой
8. Паяльный флюс для электроники
9. Силиконовое уплотнение *
10. 8 шт. - Крепежные винты M3 x 25 *
11. 8 шт. - гайки M3 *
12. 1 шт. - Proto Board для монтажа CAP1188
13. 1 шт. - гнездовой разъем Dupont 1x8
14. 1 шт. - штекер Dupont 1x6
15. 1 шт. - CAP1188 - 8-клавишный емкостный сенсорный датчик
16. 2 шт. - PG7 Водонепроницаемый нейлоновый кабельный ввод IP68 Регулируемая контргайка для кабельного провода диаметром 3-6,5 мм
17. 1 комплект - 2-контактный автомобильный водонепроницаемый электрический разъем с проводом AWG Marine Pack из 10 шт.
18. 3 шт. - источник питания 5 В постоянного тока - по одному на каждый RPi
19. 1 шт. - кормушка для птиц (кормушка для птиц с пластиковым бункером CedarWorks) или любая кормушка для птиц с пластиковыми или деревянными жердочками

* для атмосферостойких чехлов с 3D-печатью

Шаг 1: Обзор системы мониторинга кормушек

Это система мониторинга, предназначенная для подсчета, измерения времени, записи и фотографирования птиц, кормящихся в нашей кормушке. Предыдущая версия моего Bird Feeder Monitor использовала Arduino Yun и хранила данные в электронной таблице на моем Google Диске. Эта версия использует несколько коммуникаций Raspberry Pi, MQTT и локальное хранилище данных и фотографий.

Кормушка для птиц оснащена Raspberry Pi Zero W и емкостным сенсором касания (CAP1188). Любая птица, загорающаяся на насестах, активирует сенсорный датчик, который запускает таймер для определения продолжительности каждого события. Как только активируется сенсорное управление, устройство Bird Feeder Monitor публикует MQTT-сообщение «монитор / кормушка / изображение». Это сообщение уведомляет камеру Raspberry Pi о необходимости сделать снимок. Если сервер MQTT публикует сообщение «монитор / кормушка / getcount», монитор кормушек для птиц ответит сообщением MQTT «монитор / кормушка / счетчик», которое сервер сохранит.

Сервер MQTT выполняет несколько задач. Он запрашивает и хранит данные от Bird Feeder Monitor, а также контролирует работу монитора. Он активирует монитор на рассвете и выключает его на закате. Он также контролирует временной интервал для запроса данных, а также отслеживает текущие погодные условия через DarkSky. За погодными условиями следят по нескольким причинам. Прежде всего, на датчики может повлиять количество осадков. В этом случае датчики регулярно калибруются во время дождя. Вторая причина - мониторинг и запись погодных условий для корреляции с данными подсчета птиц.

Камера Raspberry Pi - это модуль камеры RPi + Raspberry Pi. Программное обеспечение камеры, используемое в этом проекте, не работает с веб-камерой USB. Камера RPi оснащена Wi-Fi и работает под управлением клиентского программного обеспечения MQTT. Он подписывается на MQTT-сообщения «монитор / фидер / изображение» и делает снимок каждый раз при получении этого сообщения. Фотографии хранятся на RPi Camera и управляются удаленно.

Шаг 2: Установка Raspbian на Bird Feeder Monitor

Установите последнюю версию Raspbian Lite на Raspberry Pi Zero W. Я рекомендую следовать пошаговым инструкциям, которые можно найти на странице Adafruit Raspberry Pi Zero Headless Quick Start.

Следующие шаги были включены в приведенные выше инструкции, но заслуживают повторения:

Подключитесь к RPi через ssh и выполните следующие команды:

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

Выполнение приведенных выше команд займет некоторое время, но выполнение этих команд гарантирует, что вы используете последние версии пакетов.

Затем выполните следующую команду, чтобы настроить программное обеспечение RPi:

sudo raspi-config

Измените свой пароль, включите SPI и I2C и разверните файловую систему. Как только они будут завершены, выйдите из raspi-config.

Шаг 3: Подключение RPi и CAP1188

Raspberry Pi W (RPi) и CAP1188 подключены с помощью I2C. Доступны и другие емкостные сенсорные датчики с одним, пятью или восемью датчиками. Я выбрал восемь, потому что у моей кормушки для птиц шесть сторон.

Электропроводка:

• CAP1188 SDA == Контакт 3 RPi
• CAP1188 SCK == Контакт 5 RPi
• CAP1188 VIN == RPi контакт 1 (+ 3,3 В постоянного тока)
• CAP1188 GND == RPi Pin 9 (GND)
• CAP1188 C1-C8 == Подключайтесь к проводам на каждом жердочке через разъем 1x8 Female Dupont.
• CAP1188 3Vo == CAP1188 AD - Подключите адрес I2C к 0x28
• RPi Pin 2 == + 5 В постоянного тока
• Контакт 14 RPi == GND

Электропитание RPi обеспечивалось извне, путем прокладки провода под землей из моего гаража и вверх по трубе, используемой в качестве подставки для кормушки. К концу провода был прикреплен 2-контактный всепогодный разъем для подключения устройства контроля кормления птиц RPi. Другой конец провода был подключен к блоку питания 5 В постоянного тока в гараже. Этот проект должен работать с батареями, но мне не хотелось постоянно менять батареи.

Я построил кабель длиной 16 дюймов для подключения защищенного от атмосферных воздействий бокса, содержащего RPi, и всепогодного бокса, в котором находится CAP1188. Емкостной датчик должен быть расположен как можно ближе к насечкам.

RPi Zero и CAP1188 можно было упаковать в одну водонепроницаемую коробку, но я предпочел упаковать их отдельно.

Шаг 4: Настройка монитора кормушки для птиц

Войдите в Raspberry Pi Zero W и выполните следующие действия.

Установите pip:

sudo apt-get install python3-pip

Установите Adafruit CircuitPython:

sudo pip3 install --upgrade setuptools

Проверьте устройства I2C и SPI:

ls / dev / i2c * / dev / spi *

Вы должны увидеть следующий ответ:

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

Затем установите пакет Blinka GPIO и Adafruit:

pip3 установить RPI. GPIOpip3 установить adafruit-blinka

Установите модуль Adafruit CAP1188:

pip3 установить adafruit-circuitpython-cap1188

Установите инструменты I2C:

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

Проверьте адреса I2C с помощью вышеуказанного инструмента:

i2cdetect -y 1

Если CAP1188 подключен, вы увидите тот же ответ, что и на фотографии выше, что указывает на то, что датчик находится по адресу I2C 0x28 (или 0x29 в зависимости от вашего выбора адреса I2C).

Установите mosquitto, mosquitto-clients и paho-mqtt:

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

sudo pip3 установить paho-mqtt

Я рекомендую использовать Adafruit Configuring MQTT на Raspberry Pi для настройки и настройки MQTT на этом RPi.

Установите программное обеспечение Bird Feeder Monitor:

cd ~

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

Создать каталог журналов:

cd ~

логи mkdir

Подключите датчик CAP1188 к RPi и выполните следующие действия для проверки системы после того, как сервер MQTT заработает:

компакт-диск RPi_bird_feeder_monitor

sudo nano config.json

Замените значения для «OIP_HOST», «MQTT_USER», «MQTT_PW» и «MQTT_PORT», чтобы они соответствовали вашей локальной настройке. Выйдите и сохраните изменения.

Запускаться при старте

Пока все еще в каталоге / home / pi / RPi_bird_feeder_monitor.

nano launcher.sh

Включите следующий текст в launcher.sh

#! / bin / sh

# launcher.sh # перейдите в домашний каталог, затем в этот каталог, затем выполните скрипт python, затем вернитесь домой cd / cd home / pi / RPi_bird_feeder_monitor sudo python3feder_mqtt_client.py cd /

Выйдите и сохраните launcher.sh

Нам нужно сделать скрипт исполняемым.

chmod 755 launcher.sh

Протестируйте сценарий.

sh launcher.sh

Затем нам нужно отредактировать crontab (диспетчер задач Linux), чтобы сценарий запускался при запуске. Примечание: мы уже создали каталог / logs ранее.

sudo crontab -e

Это откроет окно crontab, как показано выше. Перейдите в конец файла и введите следующую строку.

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

Выйдите, сохраните файл и перезагрузите RPi. Сценарий должен запустить сценарий feeder_mqtt_client.py после перезагрузки RPi. Статус сценария можно проверить в файлах журнала, расположенных в папке / logs.

Шаг 5: детали, напечатанные на 3D-принтере

Эти файлы STL предназначены для деталей, напечатанных на 3D-принтере, которые я создал для этого проекта, и все эти части не являются обязательными. Всепогодные ящики можно изготовить или приобрести на месте. «Монтажный клин» для кормушки CedarWorks также является дополнительным. Эта деталь была необходима для установки корпуса датчика CAP1188.

Шаг 6: Сборка монитора кормушки для птиц

После установки Raspbian, настройки и тестирования датчиков RPi и CAP1188, как упоминалось ранее, пришло время установить эти устройства в их всепогодные корпуса.

Я использовал два напечатанных мною водонепроницаемых футляра для установки датчиков RPi и CAP1188. Прежде всего, я просверлил отверстие 1/2 дюйма на одном конце каждого корпуса. Просверлил отверстие в корпусе RPi, противоположное стороне с SD-картой. Установите нейлоновый кабельный ввод с регулируемой контргайкой в каждое отверстие. Запустите четыре между корпусами. Установите и припаяйте 2-контактный автомобильный водонепроницаемый электрический разъем к RPi, как показано на фото выше. Припаяйте красный провод к контакту 2 + 5VDC на RPi, а черный провод к GND или контакту 14. См. Схему подключения для других подключений, используемых на RPi.

Пропустите другой конец четырехжильного провода через соединение сальника на корпусе CAP1188 и присоедините провода, как показано на схеме подключения. Все 8 емкостных сенсорных датчиков CAP1188 припаяны к 8-контактному гнездовому разъему Dupont. Этот разъем утоплен в боковой части корпуса, чтобы обеспечить водонепроницаемость при надевании верха. Примечание: верхняя часть обоих корпусов, вероятно, потребует модификации, чтобы учесть гайки на соединительных муфтах.

Перед закрытием я наношу силиконовый герметик на края каждого корпуса и вокруг проводов соединений сальников, чтобы запечатать корпуса. Я также добавляю силикон на заднюю часть разъема Dupont, чтобы изолировать его от элементов.

Шаг 7: Подключение кормушки для птиц

Каждый выступ на подающем устройстве был покрыт самоклеящейся лентой из медной фольги шириной 1/4 дюйма. Через ленту и насечку просверлили небольшое отверстие, а к ленте из фольги припаяли проволоку и проложили под питателем. провода подключаются к штекерному 6-контактному разъему Dupont.

Примечание. При использовании кормушки для птиц, показанной выше, я рекомендую зазор между концами каждой полосы фольги размером от 1 1/4 "до 1 1/2". Я обнаружил, что более крупные птицы, такие как гракли и голуби, способны одновременно касаться двух полосок фольги, если их разместить так, чтобы они были близко друг к другу.

Упомянутый ранее «монтажный клин» был напечатан и приклеен к нижней части питателя, чтобы обеспечить ровную поверхность для установки всепогодного бокса, содержащего CAP1188. К коробке, а также к деревянному бруску была прикреплена липкая лента, обеспечивающая возможность крепления. Это видно на фото готовой сборки выше. Ремешок на липучке используется для обертывания трубы и коробки RPi, чтобы закрепить их под устройством подачи.

Кормушка для птиц заполняется датчиком и RPi, прикрепленными к кормушке, пока она еще находится на подставке для труб. К счастью, у меня рост 6 футов 2 дюйма, и я достаю до контейнера без особых усилий.

Шаг 8: сервер MQTT

Если вы уже увлекаетесь миром Интернета вещей, возможно, у вас уже есть сервер MQTT, работающий в вашей сети. Если вы этого не сделаете, я рекомендую использовать Raspberry Pi 3 для сервера MQTT, а также инструкции и файл образа IMG, которые можно найти на веб-сайте Андреаса Шпиона «Установка Node-Red, InfuxDB и Grafana». У Андреаса также есть информативное видео на эту тему № 255 Node-Red, InfluxDB и Grafana Tutorial по Raspberry Pi.

Когда сервер Node-Red заработает, вы можете импортировать поток Bird Feeder Monitor, скопировав данные в ~ / RPi_bird_feeder_monitor / json / Bird_Feeder_Monitor_Flow.json и используя Импорт> Буфер обмена, чтобы вставить буфер обмена в новый поток.

Для этого потока потребуются следующие узлы:

• node-red-node-darksky - для использования этого узла требуется учетная запись DarkSky API.
• node-red-contrib-bigtimer - Big Timer от Scargill Tech
• node-red-contrib-Influxdb - База данных InfluxDB

Данные о погоде для вашего местоположения предоставляются через DarkSky. В настоящее время я отслеживаю и записываю «интенсивность осадков», «температуру», «влажность», «скорость ветра», «перенос ветра», «порыв ветра» и «покрытие облаков». «Интенсивность осадков» важна, потому что она используется для определения необходимости повторной калибровки датчиков в результате дождя.

Узел Big Timer - это швейцарский армейский нож таймеров. Он используется для запуска и остановки записи данных на рассвете и в сумерках каждый день.

InfluxDB - это легкая и простая в использовании база данных временных рядов. База данных автоматически добавляет метку времени каждый раз, когда мы вставляем данные. В отличие от SQLite, поля не нужно определять. Они добавляются автоматически при добавлении данных в базу данных.

Конфигурация Node-Red

Упомянутый выше файл JSON загрузит поток, который требует некоторых настроек в соответствии с вашими требованиями.

1. Подключите «MQTT Publish» и «monitor / feeder / #» к вашему серверу MQTT.
2. Установите широту и долготу для своего местоположения в узле Big Timer «Таймер рассвета и заката (конфигурация)».
3. Настройте узел «монитор / фидер / астрономия (конфигурация)». Камеру можно включить / выключить для каждого насеста. Например, два моих насеста находятся на обратной стороне, и для этих насестов камера отключена.
4. Установите узел «Counter Timer (config)» на желаемый временной интервал. По умолчанию = 5 мин.
5. Установите Широту и Долготу для вашего местоположения в узле «DarkSky (config)». Во-вторых, введите свой ключ API DarkSky в узле darksky-credentials.
6. Установите интенсивность осадков в функциональном узле «монитор / кормушка / перекалибровка (конфигурация)». По умолчанию = 0,001 дюйма / час.
7. Отредактируйте функциональный узел «Фильтр тем для узла отладки приемника MQTT (конфигурация)», чтобы отфильтровать сообщения MQTT, которые вы НЕ хотите видеть.
8. Необязательно: если вы хотите хранить данные в электронной таблице на вашем Google Диске, вам нужно будет отредактировать функциональный узел «Build Google Docs Payload (config)», указав идентификаторы поля формы.
9. Необязательно: добавьте уникальный URL-адрес формы в поле URL-адреса узла HTTP-запроса «Документы Google GET (config)».

Рабочий стол Node-Red UI

Bird_Feeder_Monitor_Flow включает пользовательский интерфейс (UI) для доступа к серверу MQTT через сотовый телефон. Монитор можно выключить или включить, повторно откалибровать датчики или сделать фотографии вручную. Также отображается общее количество «касаний» датчика, что дает вам приблизительное представление о количестве птиц, посетивших кормушку.

Шаг 9: Графана

«Grafana - это пакет метрической аналитики и визуализации с открытым исходным кодом. Он чаще всего используется для визуализации данных временных рядов для анализа инфраструктуры и приложений, но многие используют его в других областях, включая промышленные датчики, домашнюю автоматизацию, погоду и управление процессами». ссылка: Grafana Docs.

Это программное обеспечение включено в файл образа Андреаса Шпиона, который использовался для создания моего сервера MQTT. После настройки базы данных InfluxDB на сервере MQTT, Grafana можно настроить для использования этой базы данных, как показано на изображении выше. Затем информационная панель, используемая в этом проекте, может быть загружена из файла JSON, находящегося в ~ / RPi_bird_feeder_monitor / json / Bird_Feeder_Monitor_Grafana.json. Советы по настройке Grafana можно найти на веб-сайте Андреаса Шпиона «Node-Red, InfuxDB и установка Grafana».

Шаг 10: InfluxDB

Как упоминалось ранее, у Adreas Spiess есть отличное руководство и видео, которые расскажут вам о настройке InfluxDB. Вот шаги, которые я предпринял для настройки своей базы данных.

Прежде всего, я зашел на свой сервер MQTT через SSH и создал ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ:

корень @ MQTTPi: ~ #

root @ MQTTPi: ~ # приток Подключен к "https:// localhost: 8086" версия 1.7.6 Версия оболочки InfluxDB: 1.7.6 Введите запрос InfluxQL> СОЗДАТЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ "pi" С ПАРОЛЕМ 'raspberry' СО ВСЕМИ ПРИВИЛЕГАМИ> ПОКАЗАТЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ пользователь admin ---- ----- pi true

Далее я создал базу данных:

CREATE DATABASE BIRD_FEEDER_MONITOR>> SHOW DATABASES name: имя базы данных ---- _internal BIRD_FEEDER_MONITOR>

ПОСЛЕ того, как вы создали базу данных выше, вы можете настроить узел InfluxDB в Node-Red. Как видно на фото выше, я называю Измерительные «кормушки». Это можно увидеть в InfluxDB после инициализации данных:

ИСПОЛЬЗОВАТЬ BIRD_FEEDER_MONITOR Использование базы данных BIRD_FEEDER_MONITOR

> ПОКАЗАТЬ ИЗМЕРЕНИЯ название: название измерений ---- фидеры>

Одной из многих функций InfluxDB является то, что конфигурация FIELDS не требуется. ПОЛЯ добавляются и настраиваются автоматически при вводе данных. Вот поля и FIELDTYPE для этой базы данных:

ПОКАЗАТЬ КЛЮЧ ПОЛЯ Имя: поле фидеров Тип поля ключа -------- --------- cloudcover float count_1 float count_2 float count_3 float count_4 float count_5 float count_6 float влажность float name string sizes_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>

Несколько записей из базы данных можно увидеть ниже:

ВЫБРАТЬ * ИЗ фидеров LIMIT 10 name: фидеры время облачность count_1 count_2 count_3 count_4 count_5 count_6 влажность имя осадки_Int temp time_1 time_2 time_3 time_4 time_5 time_6 winddir windgust windspeed ---- ---------- ----- - ------- ------- ------- ------- ------- -------- ---- - --------- ---- ------ ------ ------ ------ ------ ------ - ------ -------- --------- 1550270591000000000 0 0 0 0 0 0 Фидер1 0 0 0 0 0 0 1550271814000000000 0 0 0 0 0 0 Фидер1 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 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 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550274330000000000 0 0 0 0 0 0 Питатель 1 0 0 0 0 0 0>

Шаг 11: камера Raspberry Pi

Я рекомендую использовать свой Instructable, Remote CNC Stop and Monitor, чтобы собрать камеру Raspberry Pi. Выполните все упомянутые шаги, кроме 6 и 8, чтобы создать камеру. Обратите внимание, что я использую в качестве камеры более старую версию Raspberry Pi, но она очень хорошо работает в моем магазине.

Обновить Расбиан:

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

Установите PIP:

sudo apt-get install python3-pip

Установите paho-mqtt:

sudo pip3 установить paho-mqtt

Установите программное обеспечение git и Bird Monitoring:

cd ~

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

Если вы хотите снимать видео с изображений, снятых камерой, установите ffmpeg:

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

cd ffmpeg./configure make sudo make install

Настройка разрешений в программе Bird Feeder Monitoring:

компакт-диск 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

Лично я не рекомендую использовать make_movie.sh на RPi Camera. Для работы на RPi требуется много ресурсов. Я рекомендую перенести образы на свой компьютер и запустить там ffmpeg.

Запускаться при старте

Войдите в RPi и перейдите в каталог / RPi_bird_feeder_monitor.

компакт-диск RPi_bird_feeder_monitor

nano launcher.sh

Включите следующий текст в launcher.sh

#! / bin / sh

# launcher.sh # перейдите в домашний каталог, затем в этот каталог, затем выполните скрипт python, затем вернитесь домой cd / cd home / pi / RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 camera_mqtt_client.py cd /

Выйдите и сохраните launcher.sh

Нам нужно сделать скрипт и исполняемый файл.

chmod 755 launcher.sh

Протестируйте сценарий.

sh launcher.sh

Создайте каталог журнала:

cd ~

логи mkdir

Затем нам нужно отредактировать crontab (диспетчер задач Linux), чтобы сценарий запускался при запуске.

sudo crontab -e

Это откроет окно crontab, как показано выше. Перейдите в конец файла и введите следующую строку.

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

Выйдите, сохраните файл и перезагрузите RPi. Скрипт должен запустить скрипт camera_mqtt_client.py после перезагрузки RPi. Статус сценария можно проверить в файлах журнала, расположенных в папке / logs.

Шаг 12: наслаждайтесь

Нам нравится наблюдать за птицами, однако мы не можем разместить кормушку в таком месте, чтобы получить максимальное удовольствие. Единственное место, где большинство из нас может увидеть это, - это стол для завтрака, и не все могут увидеть кормушку оттуда. Таким образом, с помощью Bird Feeder Monitor мы можем любоваться птицами в удобное для нас время.

Одна вещь, которую мы обнаружили с помощью монитора, - это частота того, как птицы садятся на одно жердь, а затем прыгают на следующее жердь, пока они не облетят всю кормушку. В результате подсчет птиц ОТЛИЧАЕТСЯ от количества отдельных птиц, посетивших нашу кормушку. Кормушка с одним или двумя узкими насестами, вероятно, лучше всего подойдет для «счета» птиц.

Второй приз в конкурсе сенсоров