Оглавление:
- Шаг 1. Подключите Pi к дисплею (ам)
- Шаг 2: приготовьте 1 или несколько Raspberry Pi
- Шаг 3. Клонировать + обновить мой код для создания автоматизированного конвейера данных в реальном времени
- Шаг 4. Создание и автоматическое распространение визуализации данных на интеллектуальные дисплеи Интернета вещей в режиме реального времени
Видео: IoT Data Science PiNet для визуализации данных смарт-экрана в реальном времени: 4 шага
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-31 10:24
Вы можете легко собрать сеть интеллектуальных дисплеев Интернета вещей для визуализации данных, чтобы усилить ваши исследовательские усилия в области науки о данных или любой другой количественной области.
Вы можете вызывать клиентов прямо из своего статистического кода (Python, R, Matlab / Octave, SAS и т. Д.), И он обновляет отображение в режиме реального времени.
Идея состоит в том, что дешевые старые настольные мониторы, которые у вас могут валяться, могут быть перенаправлены на устройства IoT, где дешевые платы разработки Raspberry Pi получают и отображают ваши визуализации данных по беспроводной сети в реальном времени с вашего основного устройства (например, ноутбука). Если у вас нет плоских экранов, не волнуйтесь, они бесплатные - почти бесплатные.
Стоимость и требования к оборудованию минимальны.
ЧТО ТЕБЕ ПОНАДОБИТСЯ
-
1 или более Raspberry Pi
- Я начал с 3, из которых 2 были 3B + и 1 был нулевым.
- Стоимость: ~ 10-40 долларов
-
Любой дисплей
-
Я начал с нескольких плоских дисплеев до HDMI.
- Бесплатно - 25 долларов США / каждый в Free Cycle, Craigslist, магазинах подержанных товаров, в вашем гараже, на eBay и т. Д. Чтобы получить хорошие скидки на более старые и более тяжелые предметы, такие как этот магазин, на местном уровне. Люди выбрасывают свои настольные устройства.
- Необязательно: настенное крепление для плоского экрана (~ 9 долларов США для экранов обычного размера, 20–30 долларов США для дисплеев с большим экраном, например, 50 дюймов)
- Если у него нет HDMI (или если вы используете Pi Zero), вы можете просто получить конвертер стоимостью менее 8 долларов от Amazon, eBay, Micro Center, Walmart, вашего друга, где угодно.
-
-
Кабели HDMI или micro-HDMI
- Бесплатно, если у вас есть Pi или куча запчастей, как у меня.
- 2 доллара США с бесплатной доставкой от различных интернет-магазинов
Если у вас есть код из GitHub, оборудование и Raspberry Pi, работающие под управлением любой ОС, которую вы хотите, я считаю, что это займет максимум от нескольких минут до 1 часа.
Вы можете легко адаптировать этот проект к другим вариантам использования Интернета вещей. Вы также можете сделать версию для Arduino! Пожалуйста, не стесняйтесь сотрудничать со мной на GitHub.
Шаг 1. Подключите Pi к дисплею (ам)
Это быстро и просто.
Просто возьмите вышеупомянутый кабель HDMI (для Pi) или micro-HDMI (для Pi Zero) и вставьте в Pi. Повторите эти действия для дисплея, используя любые подходящие переходники (с HDMI на micro-HDMI и т. Д.).
Выполнено.
Шаг 2: приготовьте 1 или несколько Raspberry Pi
Пи заработал? Вы можете пропустить вперед!
Просто беги
sudo apt install feh
если вы хотите использовать ту же программу просмотра изображений, что и я.
В противном случае этот шаг не является специфическим для этого урока - как и для любого проекта Pi, нам просто нужно, чтобы у вас был Pi, на котором работает Raspbian или ваша любимая ОС. Кроме того, мы захотим пойти дальше и убедиться, что он настроен с вашим паролем WiFi (или предпочтительным механизмом авторизации), и я дам вам несколько настроек IMHO "лучших практик", которые подходят для проектов IoT / Pi для любителей (не обязательно для безопасности, производительности, производственного использования или любого другого подобного контекста).
Моя стратегия, состоящая из двух частей, состоит в том, чтобы связать вас с подробными, хорошо известными инструкциями от третьих лиц, а затем дать вам мой общий обзор того, что делать.
-
Подробные, хорошо зарекомендовавшие себя инструкции по установке Raspberry Pi из третьей части
- https://projects.raspberrypi.org/en/projects/noobs…
- https://www.howtoforge.com/tutorial/howto-install-…
-
Мой общий обзор
-
Получите любой Pi с поддержкой Wi-Fi
- Pi 2 с USB-адаптером беспроводной сети
- 3, 3Б +
- Ноль W, Ноль WH
-
Используйте соответствующий кабель HDMI или micro-HDMI для подключения дисплеев к Pi.
- советы конвертера (около 10 долларов на Amazon, eBay и т. д.) можно использовать для старых дисплеев, таких как VGA
- Старые плоские экраны VGA стоят от 5 до 25 долларов в подержанных магазинах! Вы также можете заменить настольные крепления на настенное крепление для плоского экрана за 9 долларов, если хотите.
-
Запишите NOOBS, Raspbian, Google AIY, Debian, Ubuntu, Slackware или любую из множества забавных ОС Linux, которые вы можете изучить и использовать бесплатно
- Любая карта памяти 8 ГБ + micro SD подойдет
- Любой инструмент для записи, например Etcher.io, Unetbootin, LiLi и т. Д.
- Запускаем ОС, подключаемся к сети WiFi, сохраняем пароль.
-
Запустите Raspi-config (или эквивалент вашей ОС) и установите следующие параметры
- Загрузитесь на рабочий стол
- Автоматический вход в систему как пи (хорошо для разработки IoT, плохо для безопасности в производстве)
-
Отключить сон (есть много способов сделать это)
- Для меня было достаточно просто отключить заставку (возможно, из-за предустановленной заставки в моей вилке Google AIY Raspbian)
- В любом другом случае есть несколько способов сделать это с помощью интерфейса командной строки, или вы можете установить `xscreensaver`, а затем отключить его в графическом интерфейсе.
- https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/75…
- https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/75…
-
Установить feh
- это простой, легкий и популярный инструмент для просмотра изображений для Linux, который мы можем использовать
- sudo apt install feh
- Любая другая программа для просмотра изображений тоже подойдет
-
Шаг 3. Клонировать + обновить мой код для создания автоматизированного конвейера данных в реальном времени
Если вы еще этого не сделали, вам следует сейчас скопировать мой пример кода с GitHub.
У вас есть несколько вариантов, как это сделать:
- Перейдите на GitHub и загрузите файлы в виде ZIP-архива.
- Клонировать с
- git clone [email protected]: hack-r / IoT_Data_Science_Pi_Net.git
- Просто взгляните на мой код и напишите свою версию с нуля
Получив код, обновите пути, указав свои собственные пути, пароли и ключи SSH.
Шаг 4. Создание и автоматическое распространение визуализации данных на интеллектуальные дисплеи Интернета вещей в режиме реального времени
На этом последнем и наиболее удовлетворительном шаге мы просто проверили собранную сеть Pi!
Для нашего статистического эквивалента «Hello World» позволяет запустить сценарий на вашем ноутбуке или основном устройстве для проведения машинного обучения с некоторыми данными, создания визуализаций данных и отображения их на наших интеллектуальных экранах («клиентах») на основе Pi.
ДЕМО
В следующей демонстрации в качестве примера первичного устройства («сервера») используется портативный компьютер Windows с R.
-
Сначала в командной строке был выполнен сценарий R, снова файл example. R с GitHub.
- Как показано на 1-м снимке экрана командной строки
- В примере файла печатаются первые несколько строк из 2 наборов данных и создаются графики визуализации данных (файлы-p.webp" />
-
ДОПОЛНИТЕЛЬНО Сценарий аутентификации работает с SCP (WinSCP в этой демонстрации)
- Запуск этого скрипта вне R или Python больше не нужен, с моим обновленным кодом GitHub:)
- Вы также можете запустить его напрямую из командной строки cmd
- SSH тоже в порядке
- SFTP тоже в порядке
- Конкретная реализация / приложение неважно
-
Это файл scp_pi_pushN.txt с GitHub
Я установил по одному на клиентское устройство
Альт!
Теперь на ваших интеллектуальных дисплеях отображаются визуализации данных из вашей статистической программы!
Рекомендуемые:
Как сделать отслеживание данных о коронавирусе COVID 19 в реальном времени с помощью ESP8266, отображение электронной бумаги: 7 шагов
Как сделать трекер данных о коронавирусе COVID 19 в реальном времени с ESP8266, дисплей электронной бумаги: 1
Как сделать регистратор данных влажности и температуры в реальном времени с Arduino UNO и SD-картой - Моделирование регистратора данных DHT11 в Proteus: 5 шагов
Как сделать регистратор данных влажности и температуры в реальном времени с Arduino UNO и SD-картой | Моделирование регистратора данных DHT11 в Proteus: Введение: привет, это Liono Maker, вот ссылка на YouTube. Мы делаем творческий проект с Arduino и работаем над встраиваемыми системами. Регистратор данных: Регистратор данных (также регистратор данных или регистратор данных) - это электронное устройство, которое записывает данные с течением времени
Построение графика данных датчика температуры в реальном времени (TMP006) с использованием MSP432 LaunchPad и Python: 9 шагов
Построение графика данных датчика температуры в реальном времени (TMP006) с использованием MSP432 LaunchPad и Python: TMP006 - это датчик температуры, который измеряет температуру объекта без необходимости соприкасаться с ним. В этом руководстве мы построим график данных температуры в реальном времени из BoosterPack (TI BOOSTXL-EDUMKII) с использованием Python
Система сбора и визуализации данных для электрического гоночного велосипеда MotoStudent: 23 шага
Система сбора и визуализации данных для электрического гоночного велосипеда MotoStudent: система сбора данных - это совокупность аппаратного и программного обеспечения, работающих вместе, чтобы собирать данные с внешних датчиков, хранить и обрабатывать их впоследствии, чтобы их можно было визуализировать графически и анализировать, позволяя инженерам сделать
Регистрация данных MPU-6050 / A0 в реальном времени с помощью Arduino и Android: 7 шагов (с изображениями)
Регистрация данных MPU-6050 / A0 в реальном времени с помощью Arduino и Android: мне было интересно использовать Arduino для машинного обучения. В качестве первого шага я хочу создать отображение данных и регистратор данных в реальном времени (или довольно близко к нему) с помощью устройства Android. Я хочу получить данные акселерометра с MPU-6050, поэтому я спроектировал