資料介紹
描述
Crowd_Sensing
在這項任務中,我們將構建一個移動應用程序,為我們的應用程序提供人群感應擴展。
您需要使用通用傳感器 API開發一個 HTML5 應用程序,該 API從手機的加速器傳感器收集數據。
參考資料@http: //ichatz.me/Site/InternetOfThings2020-Assignment4
存儲庫結構
回購分為五個主要文件:
- index.html :基于云的部署的視圖。
- cloud.js :從加速度計獲取值并將其發送到云端的 JavaScript 代碼。
- edge.html :基于邊緣部署的視圖。還提供了用戶狀態的狀態部分。
- edge.js :從加速度計獲取值、計算用戶狀態并將其發送到云端的 JavaScript 代碼。
- styles.css:漂亮的黃色網頁的 css。
要求
- 帶有加速度傳感器的設備
- 鉻 63 或更高版本
- 使用GitHub 頁面
從頁面到 Thingsboard
與以前的系統不同,現在數據使用 HTTP 協議發送到Thingsboard 。
所以現在我們必須向專用 URL 發出 POST 請求。注意,我在這里調用它TOPIC
是為了與我在之前的作業中所做的保持某種相似性,以具有概念上相同的結構。
該 URL 還包含 Thingsboard 設備的訪問令牌:如果您想重現您自己的項目,您必須使用您的修改此令牌。

數據在提取時發送。值的采樣頻率為 1Hz:這意味著每秒采集一次數據,然后對其進行詳細說明(如果需要)并發送。
基于云的部署
活動識別模型在云端執行。該項目這一部分的網頁可在此處獲得。
通過腳本提取加速度計值,然后使用 HTTP 協議cloud.js
將它們發送到Thingsboard 。
使用從手機加速傳感器收集數據的通用傳感器 API獲取數據。當腳本獲取數據時,只需將它們放入 html 頁面,然后將它們發送到 Thingsboard。
要在 Thingsboard 上執行云模型識別,對規則鏈進行操作很重要。

在我的實現中,我簡單地修改了根規則鏈,添加了一個名為“攔截器”的腳本,該腳本負責識別數據是否來自所需設備。
在我們的例子中,接收加速度計原始數據的設備是名為“ Crowd Sensing G ”的設備。

如果攔截器腳本識別出設備,它會將消息轉發到名為“Cloud Computation RC”的新規則鏈。黑魔法發生了:消息傳遞到一個名為“模型”的新腳本,在那里計算它,以便在設備消息中添加一個新字段,該字段告訴我們用戶是否正在移動。moving

通過這種方式,可以獲取這些新信息并將其顯示在儀表板上。
注意:在儀表板中,您可以根據需要更改實時顯示。
基于邊緣的部署
活動識別模型在本地執行。該項目這一部分的網頁可在此處獲得。
通過腳本提取加速度計值,計算它們,然后使用 HTTP 協議edge.js
將它們發送到Thingsboard 。
使用從手機加速傳感器收集數據的通用傳感器 API獲取數據。
當腳本獲取數據時,它只是將它們放入 html 頁面,然后將它們發送到 Thingsboard。
與上面不同的是,這一切都發生在本地,發送的只是參數“移動” ,計算出的響應可以是 0 或 1。

如您所見,在Web 視圖中,有一個專用區域,當用戶穩定時為藍色,當用戶開始移動時變為綠色。

用戶活動識別
為了識別用戶的活動,我計算了加速度數據的 3D 矢量的大小。
3D 矢量的大小可以通過以下方式計算:

?
?
?
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