每当我访问新德里时,我都会遇到亚穆纳河大桥。每年这条河的水都变得越来越污染,没有任何水生生物的迹象。成千上万村民使用的水不含水的性质,其pH值接近酸性。
不仅仅是亚穆纳河,全球数百条河流都没有水生生物的踪迹。每当一个行业决定将其化学品和废物倾倒到河流中时,水生生物就会为此付出代价。
由于污染,许多海洋物种正在灭绝。
通过这个地球日挑战,我想解决这个问题。
为了针对这个问题采取适当的行动,我们首先需要数据来分析水中发生的事情。
我们在这里收集三个主要数据对象pH、浊度和计数。
1.水的酸碱度
水的 pH 值是一个非常重要的因素,因为它决定了酸度和碱度,随着 pH 值的每一次变化,水生动物都会感到不适。
为了测量 pH 值,我使用了Arduino 和 pH 计模块。
2.水的浊度
浊度是由大量肉眼通常看不见的单个颗粒引起的液体混浊或混浊,类似于空气中的烟雾。浊度的测量是水质的关键测试。
为了测量浊度值,我使用了Arduino 和浊度模块。
3.用Walabot统计水生动物的数量
Walabot 是一种使用无线电波测量周围物体的设备。我们正在使用 walabot 来绘制活体水生动物发出的热辐射图。
注意 -目前我使用 Walabot 只是为了计数,但使用深度学习算法我将添加基于walabot 的原始图像对物种进行分类的能力。
有了水体的pH值、浊度和水生物种数这三个数据模型,我们就可以知道水体的污染程度。当局可以与负责的行业共享这些数据,他们可以采取行动减少污染。此外,通过一定的措施,我们还可以看到水生生物是否在繁殖,以及导致其数量增长的因素是什么。
我已经在我作为宠物饲养的淡水鱼上测试了它,现在我将在不同的河流上测试它并优化我的解决方案。
现在数据在 Sigfox Cloud 上,我们可以使用 AWS IoT 和 Sigfox Webhooks 来分析这些数据。
您可以按照此处的教程进行操作。
我的项目仍在进行中,我想为其添加越来越多的功能。我将在未来添加的主要功能是使用Google AutoML 或自定义深度学习算法(以提供更好的结果为准),以便我们可以确定水体中存在多少种不同的物种以及它们的数量。
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