Raspberry Pi - Smart Office: 10 trinn (med bilder)

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:24

Hva handler søknaden om?

OfficeHelperBOT er et program rettet mot en smart kontorinnstilling. 2 Raspberry Pi 3 Model B ville være konfigurert for dette.

Raspberry Pi 1 ville være hovedmaskinen som vil ta inn alle verdiene fra sensorene, publisere dataene via MQTT, lagre data i skydatabasen som vi bruker DynamoDB og kjøre webportalserveren.

Raspberry Pi 2 ville blitt brukt ved døren. Det vil kreve at den ansatte bekrefter identiteten sin før de får tilgang til kontoret. Det er to metoder for å gjøre det, som er via en PIN -kodesekvens og en QR -kodeverifisering. I tilfeller der verifiseringen kan misbrukes, ville vi ta bilde av den som har mislykket verifisering og lagre personens bilde på AWS S3 Bucket.

En webside vil kunne se DHT, lys, bevegelsesdetekterte bilder og video av kontoret. Nettsiden vil også kunne kontrollere kontorlysene og også se en direktesending av CCTV fra kontoret.

Det vil også være en Telegram -bot som tillater kontroll av LED -lysene på kontoret, sjekker verdien av sensorverdier som temperaturen og lar også ansatte få sitt QR -kodebilde hvis de tilfeldigvis mister QR -koden eller glemmer pin ved å be om og få QR -koden deres fra AWS S3 Bucket.

Trinn 1: La oss se på oversikten

Systemarkitektur Diagram

Hvordan maskinene vil kommunisere med hverandre

Maskinvareutfall

Se på hvordan de to Raspberry Pi ville se ut til slutt

Nettportal

Se webportalen som er laget med Python via Flask

Telegram Bot

Finner Bot vi opprettet

Direktestrømming

Bruker 1 av PiCam som CCTV og streamer liveopptak

Krav til maskinvare

• 2x bringebær Pi
• 2x GPIO -kort
• 1x LDR
• 1x DHT11
• 1x bevegelsessensor
• 4x LED
• 7x knapp
• 2x summer
• 2x LCD -skjerm
• 1x webkamera

Trinn 2: Konfigurer for Raspberry Pi 1 (Office)

1. Lag en mappe for å lagre HTML -kablene dine
2. Lag en mappe for lagring av css/javascript -filer som kalles statisk
3. Lag en mappe for å lagre kamerafiler kalt kamera med 3 undermapper capture_photos, motion_photos, motion_videos

mkdir ~/ca2

mkdir ~/ca2/templates

mkdir ~/ca2/statisk

mkdir ~/ca2/static/camera

mkdir ~/ca2/static/camera/capture_photos

mkdir ~/ca2/static/camera/motion_photos

mkdir ~/ca2/static/camera/motion_Videos

Trinn 3: Sett opp for Raspberry Pi 2 (dør)

1. Lag en mappe for lagring av filene dine, dør
2. Lag en mappe for å lagre QR -kodebildene dine kalt qr_code

mkdir ~/dør

mkdir ~/door/qr_code

Trinn 4: Konfigurer Telegram Bot

1. Åpne Telegram
2. Finn "BotFather"
3. Skriv "/start"
4. Skriv "/newbot"
5. Følg instruksjonene, navn på bot, brukernavn for bot, skriv ned botgodkjenningstoken

Trinn 5: Konfigurer DynamoDB

1. Registrer deg for AWS
2. Søk i DynamoDB i AWS Service
3. Klikk "Opprett tabell"
4. Fyll ut tabellnavn
5. Sett partisjonsnøkkel som 'id' (streng) og Legg til sorteringsnøkkel som 'datetime' (streng)
6. Gjør det for de 4 bordene, dht, lys, galleri, ansatt

Forhåndsvisning av de 4 tabellene

Trinn 6: Sett opp AWS S3 Bucket

1. Søk etter AWS S3
2. Klikk på "Lag bøtte"
3. Følg reglene for å gi bøtte et navn
4. Følg skjermbilder
5. Lag bøtte

Hvordan laster jeg opp til S3 -bøtte?

Vi har ikke en adminportal, så vi importerer QR-koden manuelt via et grafisk brukergrensesnitt fra AWS. Følg skjermbildene for å lage bøtte. Utdrag av koden er logikken som kreves for å laste opp bildet til S3 Bucket

Trinn 7: Konfigurer AWS SNS

1. Søk etter AWS SNS
2. Følg emnekode
3. Lag et nytt emne
4. Angi emnenavn og visningsnavn
5. Rediger retningslinjene slik at alle kan publisere
6. Abonner på emnet som er opprettet
7. Angi e -post i endepunktfeltet for å motta e -post når verdien når en bestemt verdi

Trinn 8: Opprette en regel

1. Klikk på "Lag en regel"
2. Skriv navn og kort beskrivelse
3. Velg den nyeste SQL -versjonen for å sende hele MQTT -meldingen
4. Regelmotoren bruker emnefilteret til å bestemme hvilke regler som skal utløses når MQTT -melding mottas
5. Klikk på "Legg til handling"
6. Velg å sende en melding via SNS push -varsling

Trinn 9: Opprette webgrensesnitt

Lag disse nye HTML -filene som heter

• hode
• Logg Inn
• tømmerstokker
• dht
• lys
• galleri
• bevegelse
• ledet

Kopier og lim inn fra Google Disk -filen i den respektive HTML -filen.

drive.google.com/file/d/1zd-x21G7P5JeZyPGZp1mdUJsfjoclYJ_/view?usp=sharing

Trinn 10: Hovedmanus

Det er 3 hovedmanus

• server.py - Lag en webportal
• working.py - Logic for Raspberry Pi 1 (Office)
• door.py Logic for Raspberry Pi 2 (Door)

Vi kjører ganske enkelt alle 3 kodene for å få det resultatet vi ønsker

Vi kan få det fra Google -stasjonen under Main.zip

drive.google.com/open?id=1xZRjqvFi7Ntna9_KzLzhroyEs8Wryp7g