IoT Data Science PiNet do analizy danych z inteligentnego ekranu w czasie rzeczywistym: 4 kroki

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-31 10:23

Możesz łatwo połączyć sieć inteligentnych wyświetlaczy IoT do wizualizacji danych, aby wspomóc swoje wysiłki badawcze w dziedzinie nauki o danych lub dowolnej dziedzinie ilościowej.

Możesz wywołać „pchanie” swoich działek do klientów bezpośrednio z kodu statystycznego (Python, R, Matlab/Octave, SAS itp.) i aktualizuje wyświetlacze w czasie rzeczywistym.

Pomysł polega na tym, że tanie stare monitory stacjonarne, które możesz leżeć, można ponownie wykorzystać do urządzeń IoT, w których tanie płytki rozwojowe Raspberry Pi odbierają i wyświetlają wizualizacje danych bezprzewodowo w czasie rzeczywistym z głównego urządzenia (np. laptopa). Jeśli nie masz żadnych płaskich ekranów, nie martw się, są one bezpłatne - prawie bezpłatne.

Koszty i wymagania sprzętowe są minimalne.

CO BĘDZIESZ POTRZEBNY

• 1 lub więcej Raspberry Pi

  • Zacząłem od 3, z których 2 to 3B+, a 1 to zero
  • Koszt: ~10$ - 40$

• Dowolny wyświetlacz

  • Zacząłem od kilku płaskich wyświetlaczy pre-HDMI

    • Bezpłatnie - 25 USD za sztukę w bezpłatnym cyklu, Craigslist, sklepach z drugą ręką, garażu, serwisie eBay itp. Aby uzyskać dobre oferty na starsze, cięższe przedmioty, takie jak ten sklep lokalnie. Ludzie wyrzucają swój komputerowy sprzęt.
    • Opcjonalnie: uchwyty ścienne do płaskich ekranów (ok. 9 USD za ekrany o normalnym rozmiarze biurka, 20-30 USD za wyświetlacze z dużym ekranem, np. 50")
  • Jeśli nie ma HDMI (lub jeśli używasz Pi Zero), możesz po prostu uzyskać konwerter <8 USD od Amazon, eBay, Micro Center, Walmart, twojego przyjaciela, gdziekolwiek

• Kable HDMI lub micro-HDMI

  • Za darmo, jeśli masz go ze swoim Pi lub masz mnóstwo części zamiennych, takich jak ja
  • 2 USD z bezpłatną wysyłką od różnych sprzedawców internetowych

Gdy już masz kod z GitHub, sprzęt i twoje Raspberry Pi działają z dowolnym systemem operacyjnym, szacuję, że powinno to zająć od kilku minut do maksymalnie 1 godziny.

Możesz łatwo dostosować ten projekt do innych zastosowań IoT. Możesz także stworzyć wersję Arduino! Zapraszamy do współpracy na GitHubie.

Krok 1: Podłącz Pi(s) do wyświetlacza(ów)

To jest szybkie i łatwe.

Po prostu chwyć wspomniany kabel HDMI (dla Pi) lub micro-HDMI (dla Pi Zero) i włóż go do Pi. Powtórz dla wyświetlacza, używając odpowiednich adapterów (z HDMI na micro-HDMI itp.).

Gotowe.

Krok 2: Przygotuj 1 lub więcej Raspberry Pi

Masz swoje Pi i działa? Możesz przejść do przodu!

Po prostu biegnij

sudo apt install feh

jeśli chcesz użyć tej samej przeglądarki obrazów, co ja.

W przeciwnym razie ten krok nie jest specyficzny dla tego tut - tak jak w przypadku każdego projektu Pi, potrzebujemy tylko Pi z uruchomionym Raspbianem lub twoim ulubionym systemem operacyjnym. Ponadto będziemy chcieli iść dalej i upewnić się, że jest skonfigurowany za pomocą hasła Wi-Fi (lub preferowanego mechanizmu autoryzacji), a dam ci kilka ustawień „najlepszych praktyk” IMHO, które są dobre dla hobbystycznych projektów IoT/Pi (niekoniecznie ze względu na bezpieczeństwo, wydajność, wykorzystanie produkcyjne lub w jakimkolwiek innym kontekście).

Moja dwuczęściowa strategia tutaj polega na łączeniu cię ze szczegółowymi, dobrze ugruntowanymi instrukcjami od stron trzecich, a następnie daje ci mój ogólny przegląd tego, co robić.

1. Szczegółowe, ugruntowane instrukcje konfiguracji Raspberry Pi z trzeciej części

   1. https://projects.raspberrypi.org/en/projects/noobs…
   2. https://www.howtoforge.com/tutorial/howto-install-…

2. Mój ogólny przegląd

   1. Uzyskaj dowolne Pi. z obsługą WiFi

      1. Pi 2 z bezprzewodową kartą sieciową USB
      2. 3, 3B+
      3. Zero W, Zero WH

   2. Użyj odpowiedniego kabla HDMI lub micro-HDMI, aby podłączyć wyświetlacze do Pi

      1. wskazówki dotyczące konwertera (około 10 USD na Amazon, eBay itp.) można wykorzystać w przypadku starszych wyświetlaczy, takich jak VGA
      2. Starsze płaskie ekrany VGA kosztują około 5 - 25 dolarów w sklepach drugiej ręki! Możesz także wymienić uchwyty na biurko na płaski uchwyt ścienny o wartości 9 USD, jeśli chcesz.

   3. Nagrywaj NOOBS, Raspbian, Google AIY, Debian, Ubuntu, Slackware lub dowolny z wielu zabawnych systemów operacyjnych Linux, które możesz odkrywać i używać za darmo

      1. Każda karta micro SD o pojemności 8 GB+ jest w porządku
      2. Dowolne narzędzie do nagrywania, takie jak Etcher.io, Unetbootin, LiLi itp.
   4. Uruchom system operacyjny, połącz się z siecią Wi-Fi, zapisz hasło

   5. Uruchom Raspi-config (lub odpowiednik Twojego systemu operacyjnego) i ustaw następujące opcje

      1. Uruchom na pulpicie
      2. Automatyczne logowanie jako pi (dobre dla rozwoju IoT, złe dla bezpieczeństwa w produkcji)

      3. Wyłącz sen (można to zrobić na wiele sposobów)

         1. Dla mnie samo wyłączenie wygaszacza ekranu było wystarczające (prawdopodobnie z powodu preinstalowanego wygaszacza ekranu w moim widelcu Google AIY Raspbian)
         2. W każdym innym przypadku można to zrobić na wiele sposobów CLI lub możesz zainstalować `xscreensaver`, a następnie wyłączyć go w GUI
         3. https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/75…
         4. https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/75…

   6. Zainstaluj feh

      1. to tylko proste, lekkie i popularne narzędzie do przeglądania obrazów dla systemu Linux, którego możemy użyć
      2. sudo apt install feh
      3. Każda inna przeglądarka obrazów też jest w porządku

Krok 3: sklonuj + zaktualizuj mój kod, aby utworzyć zautomatyzowany potok danych w czasie rzeczywistym

Jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, powinieneś teraz skopiować mój przykładowy kod z GitHub.

Masz kilka możliwości, jak to zrobić:

• Udaj się do GitHub i pobierz pliki jako.zip
• Klonuj za pomocą
• git klon [email protected]:hack-r/IoT_Data_Science_Pi_Net.git
• Rzuć okiem na mój kod i napisz własną wersję od podstaw

Po uzyskaniu kodu zaktualizuj ścieżki własnymi ścieżkami, hasłami i kluczami SSH.

Krok 4: Twórz i automatycznie dystrybuuj dane Viz do inteligentnych wyświetlaczy IoT w czasie rzeczywistym

W tym ostatnim i najbardziej satysfakcjonującym kroku po prostu testujemy naszą zmontowaną sieć Pi!

Dla naszego statystycznego odpowiednika „Hello World” uruchom skrypt na laptopie lub urządzeniu głównym, aby przeprowadzić uczenie maszynowe na niektórych danych, utworzyć wizualizacje danych i wyświetlić je na naszych inteligentnych ekranach opartych na Pi („klienci”).

PRÓBNY

Poniższa demonstracja używa laptopa z systemem Windows z systemem R jako przykładu urządzenia podstawowego („serwera”).

1. Najpierw skrypt R został ponownie wykonany w wierszu poleceń, plik example. R z GitHub

   1. Jak pokazano na pierwszym zrzucie ekranu polecenia cmd
   2. Przykładowy plik drukuje kilka pierwszych wierszy 2 zestawów danych i tworzy wykresy danych (w tym przykładzie pliki-p.webp" />

2. OPCJONALNIE Skrypt uwierzytelniający działa na SCP (WinSCP w tym demo)

   1. Uruchamianie tego skryptu poza R lub Python nie jest już konieczne, z moim zaktualizowanym kodem GitHub:)
   2. Możesz także uruchomić go bezpośrednio z wiersza poleceń cmd
   3. SSH też jest w porządku
   4. SFTP też jest w porządku
   5. Konkretna implementacja/aplikacja nieistotna

   6. To jest plik scp_pi_pushN.txt z GitHub

      Ustawiłem to z 1 na urządzenie klienckie

Altówka!

Twoje inteligentne wyświetlacze wyświetlają teraz wizualizacje danych z Twojego programu statystycznego!