Smart Office Security: 4 hapa
Smart Office Security: 4 hapa
Anonim
Smart Office Security
Smart Office Security

Në këtë projekt, ne synojmë të mësojmë se si të zbatojmë AWS dhe MQTT në konfigurimin tonë të IoT.

Me kërcënimin e një sulmi të brendshëm, ky aplikacion synon të monitorojë zyrat e përdoruesve me autoritet të lartë. Kur përdoruesi është larg nga zyra, ky aplikacion do të monitorojë zyrën.

  • Ai ndjek vlerat e temperaturës dhe lagështisë dhe e shfaq atë në aplikacionin në internet
  • Kjo i lejon përdoruesit të ndezin dhe fikin LED
  • 2 lloje të mënyrës së alarmit

    • Alarmi i ndezur - Kur alarmi është ndezur, kontrolli i temperaturës dhe lagështisë do të ndalet, ndërsa sensorët e lëvizjes do të ndizen. Nëse ka lëvizje në zyrë, zilja do të tingëllojë dhe do të merret një fotografi dhe përdoruesit mund të shohin atë që u zbulua kur janë larg zyrës së tyre
    • Alarmi i fikur - Kur alarmi është i fikur, do të ketë kontroll të temperaturës dhe lagështisë dhe vlerat do të shfaqen në ueb aplikacionin ndërsa sensorët e lëvizjes dhe kamera do të çaktivizohen
    • Në të dyja mënyrat, përdoruesit ende mund të kontrollojnë dritat LED.
  • Duke përdorur AWS DynamoDB, ne jemi në gjendje të ruajmë rrugën e imazheve në mënyrë që përdoruesit të jenë në gjendje të shohin fotografitë e marra
  • Gjithashtu, duke përdorur AWS, ne jemi në gjendje t'u dërgojmë një email përdoruesve kur zbulohet lëvizje gjatë kohës së tyre kur ata janë larg nga zyra e tyre.

Tani, le të zbulojmë se si arrijmë të zbatojmë një sistem të tillë!

Hapi 1: Hapi 1: Konfigurimi i harduerit

Hapi 1: Konfigurimi i harduerit
Hapi 1: Konfigurimi i harduerit
Hapi 1: Konfigurimi i harduerit
Hapi 1: Konfigurimi i harduerit

Çfarë ju nevojitet:

  1. 2x mjedër Pi 3
  2. Komplet 2x T-Cobbler
  3. 1x Breadboard
  4. Kabllo të ndryshme të kërcyesit
  5. Rezistenca të ndryshme
  6. 1x LED
  7. 1x sensorë të temperaturës dhe lagështisë DHT11
  8. Sensori i lëvizjes 1x PIR
  9. 1x Zile

Konfigurimi ynë përmban një LED të lidhur me GPIO 18 në mënyrë që përdoruesi të kontrollojë ndriçimin në zyrën e tij. Për regjistrimin e niveleve të temperaturës dhe lagështisë, ne do të përdorim një sensor DHT të lidhur me GPIO4. E ndjekur nga sensori ynë i lëvizjes PIR i lidhur me GPIO 26 për të zbuluar ndërhyrës në zyrë kur përdoruesi është larg. Së fundi, zile për të dhënë një alarm kur alarmi është ndezur dhe zbuluar diçka.

Hapi 2: Hapi 2: Instalimi dhe bërja e parakushteve

AWS

Së pari identifikohuni në

1. Pasi të regjistroheni, klikoni në katalogun në panelin e majtë dhe pastaj klikoni në AWS Educate Starter Account 75

2. Kopjoni ID -në e Çelësit të Aksesit dhe Çelësin e Hyrjes Sekrete për konfigurim në mjedër pi më vonë.

3. Klikoni në Open Console

Regjistrimi pi juaj i mjedrës si një gjë

1. Kërkoni AWS IOT

2. Klikoni mbi Menaxho në panelin e majtë dhe pastaj klikoni në Gjërat

3. Klikoni Krijo në këndin e djathtë

4. Përzgjidhni Regjistro një gjë të vetme AWS IOT

5. Jepini sendit tuaj një emër dhe klikoni tjetër

6. Klikoni në krijimin e certifikatës dhe ruani 4 gjërat e krijuara

7. Aktivizoni CA rrënjë

8. Krijoni një politikë dhe bashkojeni atë me sendin tuaj

-Jepini një emër -Veprimi: iot.* -Burimi ARN:* -Kontrolloni lejimin Dynamodb

Para gjithçkaje, ekzekutoni konfigurimin aws Përdorni ID -në e Çelësit të Aksesit dhe Çelësin e Hyrjes Sekrete nga më parë

Tjetra, 1. Krijoni një skedar të quajtur iot-role-trust.json me përmbajtjen e mëposhtme

iot-role-trust.json

2. Drejtoni komandën e mëposhtme: aws iam krijoj-rolin -role-emrin tim-iot-role-supozo-rolin-politikën-dokumentin e dokumentit: //iot-role-trust.json

3. Krijoni një skedar të quajtur iot-policy.json me përmbajtjen e mëposhtme

iot-policy.jason

4. Drejtoni komandën: aws iam put-role-policy-role-name my-iot-role --policy-name iot-policy --policy-document file: //iot-policy.json

DynamoDB

1. Krijoni tabela në Dynamodb për sensorin e lëvizjes dhe temperaturën/lagështinë -Për imazhin e lëvizjes vendosni çelësin kryesor në sensor -Për temperaturën dhe lagështinë përdorni vulën kohore si çelës kryesor

2. Krijoni një rregull për zbulimin e lëvizjes

Atributi:* filtri i temës: sensorë/lëvizje

3. Veprimi: zgjidhni mesazhin e ndarë në kolona të shumta të një baze të dhënash

Lambda

1. Krijoni një funksion Lambda me përmbajtjen e mëposhtme

Funksioni Lambda

2. Krijoni një rregull për lambda

-Atributi:*

-filtri tematik: sensorë/të gjithë

3. Veprimet zgjidhni thirrni funksionin Lambda duke kaluar mesazhin

4. Lambda do të bëjë pjesën tjetër për ju

SNS

1. Krijoni një temë SNS

2. Futni temën dhe emrin e shfaqur

3. Ndryshoni politikën e temës për të lejuar që të gjithë të publikojnë dhe të regjistrohen në temë

4. Regjistrohuni në temë me email

5. Kthehuni te rregulli i zbulimit të lëvizjes

6. Shtoni një veprim tjetër për këtë rregull të quajtur dërgoni mesazh si një njoftim shtytës SNS

7. Objektivi i SNS do të jetë tema që keni krijuar në formatin e mesazhit RAW

S3

1. Shkoni te S3 dhe krijoni një kovë për ngarkimin e imazheve

Gjëra të rëndësishme për t'u instaluar në Pis

Flask - balonë e instalimit të sudo pip

Boto - sudo pip install boto

Boto3 - sudo pip instaloni boto3

AWSIoTPythonSDK - sudo pip instaloni AWSIoTPythonSDK

awscli - sudo pip instaloni awscli

paho - sudo pip install paho

mqtt - sudo pip install mqtt

Hapi 3: Hapi 3: Zyra e Sigurt - Skriptet

Në pi të përdoruesit, ne kemi 1 skript

client.py - Ky skenar do të regjistrohet në tema të shumta të tilla si sensorët/temperatura dhe sensorët/lagështia për të marrë vlerat e temperaturës dhe lagështisë që do të shfaqen në aplikacionin në internet. Ai gjithashtu dërgon statusin e LED në mënyrë që statusi LED të mund të ndryshohet në anën e serverit

klienti.py

Në serverin pi, ne kemi 1 skript

server.py - Ky skenar do të regjistrohet në temën e statusit të dritës në mënyrë që dritat LED të ndizen dhe fiken. Në të njëjtën kohë, ai do të marrë vlerat e temperaturës dhe lagështisë nga bordi i bukës dhe do ta publikojë atë në temën e quajtur sensorë/të gjithë dhe në funksionin lambda vlerat do të publikohen në 2 tema të ndryshme, sensorë/temperaturë dhe sensorë/lagështi

server.py

Hapi 4: Hapi 4: Përvoja e të mësuarit

Hapi 4: Përvoja e të mësuarit
Hapi 4: Përvoja e të mësuarit

Në këtë detyrë, ne jemi përballur me shumë sfida pasi ky modul është ende i ri për ne. Sidoqoftë, përmes këtij projekti, ne kemi mësuar shumë. Qoftë IOT i AWS, ne jemi krenarë të themi se ne dimë të integrojmë AWS në kompletin tonë bazë IoT dhe ta bëjmë atë më shumë një sistem të avancuar.

Recommended: