利用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能拯救水生生物并對抗水污染

描述

靈感

每當(dāng)我訪問新德里時，我都會遇到亞穆納河大橋。每年這條河的水都變得越來越污染，沒有任何水生生物的跡象。成千上萬村民使用的水不含水的性質(zhì)，其pH值接近酸性。

不僅僅是亞穆納河，全球數(shù)百條河流都沒有水生生物的蹤跡。每當(dāng)一個行業(yè)決定將其化學(xué)品和廢物傾倒到河流中時，水生生物就會為此付出代價。

由于污染，許多海洋物種正在滅絕。

通過這個地球日挑戰(zhàn)，我想解決這個問題。

解決方案

為了針對這個問題采取適當(dāng)?shù)男袆?，我們首先需要?shù)據(jù)來分析水中發(fā)生的事情。

我們在這里收集三個主要數(shù)據(jù)對象pH、濁度和計數(shù)。

1.水的酸堿度

水的 pH 值是一個非常重要的因素，因為它決定了酸度和堿度，隨著 pH 值的每一次變化，水生動物都會感到不適。

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為了測量 pH 值，我使用了Arduino 和 pH 計模塊。

2.水的濁度

濁度是由大量肉眼通常看不見的單個顆粒引起的液體混濁或混濁，類似于空氣中的煙霧。濁度的測量是水質(zhì)的關(guān)鍵測試。

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為了測量濁度值，我使用了Arduino 和濁度模塊。

• 按照圖表連接 Arduino 和 pH 計模塊，使用模擬引腳 A0 。
• 按照示意圖連接 Arduino 和濁度計模塊，使用模擬引腳 A1 。
• 下載 Github Repo 并將代碼部署到Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter/Arduino/ sketch.ino
• 打開串行監(jiān)視器并檢查您的傳感器是否正在打印數(shù)據(jù)。

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3.用Walabot統(tǒng)計水生動物的數(shù)量

Walabot 是一種使用無線電波測量周圍物體的設(shè)備。我們正在使用 walabot 來繪制活體水生動物發(fā)出的熱輻射圖。

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注意 -目前我使用 Walabot 只是為了計數(shù)，但使用深度學(xué)習(xí)算法我將添加基于walabot 的原始圖像對物種進行分類的能力。

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• 使用微型 USB 數(shù)據(jù)線將您的 Walabot 連接到 Raspberry Pi
• 使用 pip安裝Walabot SDK和WalabotAPI Python 庫。
• 連接您的 Sigfox 盾牌。
• 從Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter/Pi/ s igfox.py下載 Raspberry Pi 上的 Github存儲庫
• 從這里按照您的防護罩的說明進行操作。
• 將您的 Sigfox 憑據(jù)添加到該文件并運行它。

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結(jié)論

有了水體的pH值、濁度和水生物種數(shù)這三個數(shù)據(jù)模型，我們就可以知道水體的污染程度。當(dāng)局可以與負責(zé)的行業(yè)共享這些數(shù)據(jù)，他們可以采取行動減少污染。此外，通過一定的措施，我們還可以看到水生生物是否在繁殖，以及導(dǎo)致其數(shù)量增長的因素是什么。

測試

我已經(jīng)在我作為寵物飼養(yǎng)的淡水魚上測試了它，現(xiàn)在我將在不同的河流上測試它并優(yōu)化我的解決方案。

下一步是什么？

現(xiàn)在數(shù)據(jù)在 Sigfox Cloud 上，我們可以使用 AWS IoT 和 Sigfox Webhooks 來分析這些數(shù)據(jù)。

您可以按照此處的教程進行操作。

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我的項目仍在進行中，我想為其添加越來越多的功能。我將在未來添加的主要功能是使用Google AutoML 或自定義深度學(xué)習(xí)算法（以提供更好的結(jié)果為準(zhǔn)），以便我們可以確定水體中存在多少種不同的物種以及它們的數(shù)量。

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