Monitor Pengumpan Burung V2.0: 12 Langkah (dengan Gambar)

2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Terakhir diubah: 2024-01-30 09:54

Ini adalah proyek untuk memantau, memotret, dan mencatat jumlah dan waktu yang dihabiskan oleh burung yang mengunjungi pengumpan burung kami. Beberapa Raspberry Pi (RPi) digunakan untuk proyek ini. Salah satunya digunakan sebagai sensor sentuh kapasitif, Adafruit CAP1188, untuk mendeteksi, merekam, dan memicu foto-foto pemberian makan burung. RPi lain dikonfigurasi untuk mengontrol pengoperasian sistem pemantauan ini, serta menyimpan dan memelihara data untuk pemantauan dan analisis. RPi terakhir dikonfigurasi sebagai Kamera untuk memotret setiap burung yang mengunjungi pengumpan.

Perlengkapan

1. 1 unit - Raspberry Pi W
2. 1 ea - Raspberry Pi 3 - Model B+ - untuk Server MQTT
3. 1 ea - Raspberry Pi dengan Kamera - Opsional
4. 2 ea - Casing Tahan Cuaca untuk Sensor RPi dan CAP1188
5. 1 ea - Pita Foil Tembaga dengan Perekat Konduktif
6. Kawat - 18-22 AWG
7. Besi Solder dan Solder
8. Fluks Solder untuk Elektronik
9. Dempul Silikon*
10. 8 ea - M3 x 25 Sekrup Mesin*
11. 8 ea - Kacang M3*
12. 1 ea - Papan Proto untuk memasang CAP1188
13. 1 ea - Konektor Dupont Wanita 1x8
14. 1 ea - 1x6 Konektor Dupont Pria
15. 1 ea - CAP1188 - Sensor Sentuh Kapasitif 8 Tombol
16. 2 ea - PG7 Waterproof IP68 Nylon Cable Gland Joint Adjustable Locknut untuk Kawat Kabel 3mm-6.5mm Dia
17. 1 set - 2 Pin Way Mobil Konektor Listrik Tahan Air dengan Kawat AWG Marine Pack 10
18. 3 ea - Catu Daya 5VDC - satu untuk setiap RPi
19. 1 ea - Pengumpan Burung (Pengumpan Burung Hopper Plastik CedarWorks), atau Pengumpan Burung apa pun dengan tempat bertengger plastik atau kayu

*untuk Casing Tahan Cuaca Cetak 3D

Langkah 1: Ikhtisar Sistem Pemantauan Pengumpan Burung

Ini adalah sistem pemantauan yang dirancang untuk menghitung, menghitung, mencatat, dan memotret burung yang sedang makan di pengumpan burung kami. Versi sebelumnya dari Bird Feeder Monitor saya menggunakan Arduino Yun, dan menyimpan data dalam spreadsheet di Google Drive saya. Versi ini menggunakan beberapa Raspberry Pi, komunikasi MQTT dan penyimpanan data dan foto lokal.

Bird Feeder dilengkapi dengan Raspberry Pi Zero W dan Capacitive Touch Sensor (CAP1188). Setiap pencahayaan burung di tempat bertengger mengaktifkan sensor sentuh yang memulai penghitung waktu untuk menentukan lamanya waktu setiap acara berlangsung. Segera setelah sentuhan diaktifkan, pesan MQTT " monitor/feeder/picture" diterbitkan oleh Bird Feeder Monitor. Pesan ini memberi tahu Kamera Raspberry Pi untuk mengambil foto. Jika Server MQTT menerbitkan pesan " monitor/feeder/getcount ", Monitor Pengumpan Burung akan merespons dengan pesan MQTT " monitor/feeder/count" yang akan disimpan oleh server.

Server MQTT melakukan beberapa tugas. Ini meminta dan menyimpan data dari Monitor Pengumpan Burung, dan mengontrol pengoperasian monitor. Ini mengaktifkan monitor saat Fajar dan mematikannya saat Senja. Ini juga mengontrol interval waktu untuk meminta data, dan juga memantau kondisi cuaca saat ini melalui DarkSky. Kondisi cuaca dipantau karena beberapa alasan. Pertama-tama, jumlah curah hujan dapat mempengaruhi sensor. Jika ini terjadi, sensor dikalibrasi ulang secara rutin saat hujan turun. Alasan kedua, adalah untuk memantau dan mencatat kondisi cuaca untuk korelasi dengan data jumlah burung.

Kamera Raspberry Pi adalah modul Kamera RPi + Raspberry Pi. Perangkat lunak kamera yang digunakan untuk proyek ini tidak berfungsi dengan Webcam USB. Kamera RPi dilengkapi dengan WIFI dan mengoperasikan perangkat lunak MQTT Client. Ia berlangganan pesan MQTT "monitor/feeder/gambar", dan mengambil foto setiap kali pesan ini diterima. Foto-foto disimpan di RPi Camera, dan dikelola dari jarak jauh.

Langkah 2: Memasang Raspbian di Monitor Pengumpan Burung

Instal Raspbian Lite versi terbaru pada Raspberry Pi Zero W. Saya sarankan mengikuti petunjuk langkah demi langkah yang dapat ditemukan di Mulai Cepat Raspberry Pi Zero Headless Adafruit.

Langkah-langkah berikut disertakan dalam petunjuk di atas, tetapi perlu diulang:

Hubungkan ke RPi melalui ssh dan jalankan perintah berikut:

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

Perintah di atas akan memakan waktu cukup lama untuk diselesaikan, tetapi menjalankan perintah ini akan memastikan Anda mendapatkan paket terbaru.

Selanjutnya, jalankan perintah berikut untuk mengkonfigurasi Perangkat Lunak RPi:

sudo raspi-config

Ubah kata sandi Anda, aktifkan SPI dan I2C, dan Perluas Sistem File. Setelah ini selesai, kemudian keluar dari raspi-config.

Langkah 3: Pengkabelan RPi dan CAP1188

Raspberry Pi W (RPi) dan CAP1188 disambungkan menggunakan I2C. Ada sensor sentuh kapasitif lain yang tersedia dengan satu, lima atau delapan sensor. Saya memilih delapan karena pengumpan burung saya memiliki enam sisi.

Pengkabelan:

• CAP1188 SDA == RPi Pin 3
• CAP1188 SCK == RPi Pin 5
• CAP1188 VIN == RPi Pin 1 (+3.3VDC)
• CAP1188 GND == RPi Pin 9 (GND)
• CAP1188 C1-C8 == Hubungkan ke kabel di setiap tempat bertengger melalui Konektor Dupont Wanita 1x8
• CAP1188 3Vo == CAP1188 AD - Hubungkan Alamat I2C ke 0x28
• RPi Pin 2 == +5VDC
• RPi Pin 14 == GND

Daya untuk RPi disediakan secara eksternal, dengan mengalirkan kabel di bawah tanah dari garasi saya, dan naik melalui pipa yang digunakan sebagai tempat pengumpan burung. Konektor Tahan Cuaca 2-Pin dipasang di ujung kabel untuk menghubungkan Monitor Pengumpan Burung RPi. Ujung kabel yang lain terhubung ke catu daya 5-VDC yang menyatu di garasi. Proyek ini seharusnya bekerja dengan baterai, tetapi saya tidak ingin repot mengganti baterai secara rutin.

Saya membuat kabel panjang 16 untuk menghubungkan Kotak Tahan Cuaca yang berisi RPi ke Kotak Tahan Cuaca yang berisi CAP1188. Sensor kapasitif harus ditempatkan sedekat mungkin dengan tempat bertengger.

RPi Zero dan CAP1188 bisa saja dikemas dalam satu kotak tahan cuaca, tetapi saya lebih suka mengemasnya secara terpisah.

Langkah 4: Mengonfigurasi Monitor Pengumpan Burung

Masuk ke Raspberry Pi Zero W dan lakukan langkah-langkah berikut.

Instal pip:

sudo apt-get install python3-pip

Instal Adafruit CircuitPython:

sudo pip3 install --upgrade setuptools

Periksa perangkat I2C dan SPI:

ls /dev/i2c* /dev/spi*

Anda akan melihat respons berikut:

/dev/i2c-1 /dev/spidev0.0 /dev/spidev0.1

Selanjutnya instal paket blinka GPIO dan Adafruit:

pip3 instal RPI. GPIOpip3 instal adafruit-blinka

Instal modul CAP1188 Adafruit:

pip3 instal adafruit-circuitpython-cap1188

Instal alat I2C:

sudo apt-get install python-smbussudo apt-get install i2c-tools

Periksa alamat I2C dengan alat di atas:

i2cdetect -y 1

Jika CAP1188 terhubung, Anda akan melihat respons yang sama seperti yang terlihat pada foto di atas, yang menunjukkan bahwa sensor berada di alamat I2C 0x28 (atau 0x29 tergantung pada pilihan alamat I2C Anda).

Instal mosquitto, mosquitto-clients dan paho-mqtt:

sudo apt-get install mosquitto mosquitto-clients python-mosquitto

sudo pip3 instal paho-mqtt

Saya merekomendasikan menggunakan Adafruit's Configuring MQTT pada Raspberry Pi untuk mengkonfigurasi dan mengatur MQTT pada RPi ini.

Instal perangkat lunak Monitor Pengumpan Burung:

cd ~

sudo apt-get install git git clone "https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git"

Buat direktori log:

cd ~

mkdir log

Hubungkan sensor CAP1188 ke RPi dan lakukan hal berikut untuk menguji sistem setelah server MQTT beroperasi:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo nano config.json

Ganti nilai untuk "OIP_HOST", "MQTT_USER", "MQTT_PW" dan "MQTT_PORT" agar sesuai dengan pengaturan lokal Anda. Keluar dan simpan perubahan Anda.

Jalankan saat Startup

Saat masih di direktori /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor.

nano launcher.sh

Sertakan teks berikut di launcher.sh

#!/bin/sh

# launcher.sh # arahkan ke direktori home, lalu ke direktori ini, lalu jalankan skrip python, lalu kembali ke home cd / cd home/pi/RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 feeder_mqtt_client.py cd /

Keluar dan simpan launcher.sh

Kita perlu membuat skrip menjadi executable.

chmod 755 launcher.sh

Uji skrip.

sh launcher.sh

Selanjutnya, kita perlu mengedit crontab (pengelola tugas linux) untuk meluncurkan skrip saat startup. Catatan: kita telah membuat direktori /logs sebelumnya.

sudo crontab -e

Ini akan membawa jendela crontab seperti yang terlihat di atas. Arahkan ke akhir file dan masukkan baris berikut.

@reboot sh /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor/launcher.sh >/home/pi/logs/cronlog 2>&1

Keluar dan simpan file, dan reboot RPi. Skrip harus memulai skrip feeder_mqtt_client.py setelah RPi reboot. Status skrip dapat diperiksa di file log yang terletak di folder /logs.

Langkah 5: Bagian Cetakan 3D

File STL ini untuk bagian Cetakan 3D yang saya buat untuk proyek ini, dan semua bagian ini opsional. Kasing tahan cuaca dapat dibuat atau dibeli secara lokal. "Mounting Wedge" untuk Pengumpan Burung CedarWorks juga opsional. Bagian ini diperlukan untuk memasang casing sensor CAP1188.

Langkah 6: Perakitan Monitor Pengumpan Burung

Setelah menginstal Raspbian, mengkonfigurasi dan menguji Sensor RPi dan CAP1188 seperti yang disebutkan sebelumnya, sekarang saatnya memasang perangkat ini dalam wadah tahan cuaca.

Saya menggunakan dua casing tahan cuaca yang saya cetak untuk memasang Sensor RPi dan CAP1188. Pertama-tama, saya mengebor lubang 1/2 di salah satu ujung setiap kasing. Bor lubang pada kasing RPi di seberang sisi dengan Kartu SD. Pasang Sambungan Kelenjar Kabel Nylon dengan Pengunci yang Dapat Disesuaikan di setiap lubang. Jalankan keempatnya kabel konduktor di antara masing-masing kasing. Pasang dan solder Konektor Perempuan Listrik Tahan Air Mobil 2 Pin ke RPi seperti yang ditunjukkan pada foto di atas. Solder kabel merah ke +5VDC Pin 2 dari RPi, dan kabel hitam ke GND atau Pin 14 Lihat diagram pengkabelan untuk koneksi lain yang digunakan pada RPi.

Jalankan ujung lain dari empat kabel konduktor melalui Gland Joint pada casing CAP1188, dan pasang kabel seperti yang ditunjukkan dalam diagram pengkabelan. Semua 8 sensor sentuh kapasitif CAP1188 disolder ke konektor Dupont betina 8 Pin. Konektor ini tersembunyi di sisi kasing untuk memungkinkan segel kedap air saat bagian atas diterapkan. Catatan: Bagian atas pada kedua kasing mungkin memerlukan modifikasi untuk memungkinkan mur pada Konektor Sambungan Kelenjar.

Sebelum menutup, saya menerapkan dempul silikon ke tepi setiap kasing, dan di sekitar kabel Gland Joints untuk menutup kasing. Saya juga menambahkan silikon ke bagian belakang konektor Dupont untuk menyegelnya dari elemen.

Langkah 7: Menghubungkan Pengumpan Burung

Masing-masing tempat bertengger di pengumpan ditutupi dengan pita foil tembaga berperekat lebar 1/4 . Sebuah lubang kecil dibor melalui pita dan tempat bertengger, dan sebuah kawat disolder ke pita foil dan diarahkan di bawah pengumpan. kabel terhubung ke konektor Dupont 6-pin jantan.

Catatan: Dengan pengumpan burung yang ditunjukkan di atas, saya merekomendasikan celah antara ujung setiap strip foil 1 1/4" - 1 1/2". Saya menemukan bahwa burung yang lebih besar, seperti grackles dan merpati, mampu menyentuh dua strip foil pada saat yang sama jika mereka ditempatkan berdekatan.

"Pemasangan Baji" yang disebutkan sebelumnya dicetak dan direkatkan ke bagian bawah pengumpan untuk menyediakan area yang rata untuk memasang Kotak Tahan Cuaca yang berisi CAP1188. Pita velcro diaplikasikan pada Kotak serta balok kayu untuk menyediakan sarana pemasangan. Ini dapat dilihat pada foto di atas dari perakitan yang telah selesai. Tali velcro digunakan untuk membungkus pipa dan kotak RPi untuk mengamankannya di bawah pengumpan.

Pengumpan burung diisi ulang dengan sensor dan RPi yang terpasang pada pengumpan, dan saat masih di dudukan pipa. Untungnya, tinggi saya 6'2 dan mencapai wadah tanpa banyak usaha.

Langkah 8: Server MQTT

Jika Anda sudah berkecimpung di dunia IoT, Anda mungkin sudah memiliki Server MQTT dan berjalan di jaringan Anda. Jika tidak, saya sarankan menggunakan Raspberry Pi 3 untuk Server MQTT, dan instruksi serta file gambar IMG dapat ditemukan di situs web Andreas Spiess "Instalasi Node-Red, InfuxDB & Grafana". Andreas juga memiliki video informatif tentang topik #255 Node-Red, InfluxDB, dan Tutorial Grafana di Raspberry Pi.

Setelah Server Node-Red beroperasi, Anda dapat mengimpor aliran Bird Feeder Monitor dengan menyalin data di ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Flow.json, dan menggunakan Import > Clipboard untuk menempelkan clipboard ke aliran baru.

Aliran ini akan membutuhkan node berikut:

• node-red-node-darksky - Akun API DarkSky diperlukan untuk menggunakan node ini.
• node-red-contrib-bigtimer - Pengatur Waktu Besar oleh Scargill Tech
• node-red-contrib-influxdb - Basis Data InfluxDB

Data cuaca untuk lokasi Anda disediakan melalui DarkSky. Dan saat ini saya memantau dan merekam "precipIntensity", "temperature", "humidity", "windSpeed", "windBearing", "windGust" dan "cloudCover". "PrecipIntensity" penting karena digunakan untuk menentukan apakah sensor perlu dikalibrasi ulang akibat hujan.

Node Big Timer adalah pisau penghitung waktu tentara swiss. Ini digunakan untuk Memulai dan Menghentikan perekaman data saat Fajar dan Senja setiap hari.

InfluxDB adalah database deret waktu yang ringan dan mudah digunakan. Basis data secara otomatis menambahkan stempel waktu setiap kali kita memasukkan data. Tidak seperti SQLite, bidang tidak perlu didefinisikan. Mereka ditambahkan secara otomatis ketika data dimasukkan ke dalam database.

Konfigurasi Node-Merah

File JSON yang disebutkan di atas akan memuat Aliran yang memerlukan beberapa penyesuaian agar sesuai dengan kebutuhan Anda.

1. Hubungkan "MQTT Publish" dan "monitor/feeder/#" ke Server MQTT Anda.
2. Atur Lintang dan Bujur ke lokasi Anda di simpul Timer Besar "Dawn & Dusk Timer (config)".
3. Konfigurasikan node "monitor/feeder/astronomy (config)". Kamera dapat diaktifkan/dinonaktifkan untuk setiap tempat bertengger. Misalnya, dua tempat bertengger saya berada di sisi belakang, dan kamera dinonaktifkan untuk tempat bertengger ini.
4. Atur node "Counter Timer (config)" ke interval waktu yang diinginkan. Standar = 5 menit
5. Atur Lintang dan Bujur ke lokasi Anda di simpul "DarkSky (config)". Kedua, masukkan Kunci API DarkSky Anda di simpul kredensial darksky.
6. Atur intensitas curah hujan di node Fungsi "monitor/feeder/recalibrate (config)". Default = 0,001 in/jam
7. Edit node fungsi "Filter Topik untuk Node Debug Penerima MQTT (config)" untuk memfilter pesan MQTT yang TIDAK ingin Anda lihat.
8. Opsional: Jika Anda ingin menyimpan data dalam Spreadsheet di Google Drive Anda, Anda perlu mengedit node Fungsi "Build Google Docs Payload (config)" dengan ID Bidang Formulir.
9. Opsional: Tambahkan URL Formulir unik Anda ke bidang URL dari simpul Permintaan HTTP "Google Documents GET (config)".

Desktop UI Node-Merah

Bird_Feeder_Monitor_Flow menyertakan Antarmuka Pengguna (UI) untuk mengakses Server MQTT melalui ponsel. Monitor dapat OFF atau ON, Kalibrasi Ulang Sensor atau Ambil Foto secara manual. Total "sentuhan" sensor juga ditampilkan, yang akan memberi Anda gambaran kasar tentang jumlah burung yang mengunjungi pengumpan.

Langkah 9: Grafana

"Grafana adalah rangkaian analisis metrik & visualisasi open source. Ini paling sering digunakan untuk memvisualisasikan data deret waktu untuk analisis infrastruktur dan aplikasi, tetapi banyak yang menggunakannya di domain lain termasuk sensor industri, otomatisasi rumah, cuaca, dan kontrol proses." refn: Grafana Docs.

Perangkat lunak ini disertakan pada file gambar Andreas Spiess yang digunakan untuk membuat Server MQTT saya. Setelah mengkonfigurasi database InfluxDB di Server MQTT, Grafana dapat dikonfigurasi untuk menggunakan database ini seperti yang terlihat pada gambar di atas. Selanjutnya, dasbor yang digunakan oleh proyek ini dapat dimuat dari file JSON yang terdapat di ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/ Bird_Feeder_Monitor_Grafana.json. Tips konfigurasi Grafana bisa dilihat di website Andreas Spiess "Instalasi Node-Red, InfuxDB & Grafana".

Langkah 10: InfluxDB

Seperti yang disebutkan sebelumnya, Adreas Spiess memiliki panduan dan video yang bagus untuk memandu Anda melalui konfigurasi InfluxDB. Inilah langkah-langkah yang saya ambil untuk mengkonfigurasi database saya.

Pertama-tama, saya masuk ke Server MQTT saya melalui SSH dan membuat PENGGUNA:

root@MQTTPi:~# influx Terhubung ke "https://localhost:8086" versi 1.7.6 InfluxDB versi shell: 1.7.6 Masukkan kueri InfluxQL > BUAT PENGGUNA "pi" DENGAN PASSWORD 'raspberry' DENGAN SEMUA HAK ISTIMEWA > TAMPILKAN PENGGUNA admin pengguna ---- ----- pi benar

Selanjutnya, saya membuat database:

CREATE DATABASE BIRD_FEEDER_MONITOR> > SHOW DATABASES name: database name ---- _internal BIRD_FEEDER_MONITOR >

SETELAH Anda membuat database di atas, Anda dapat mengkonfigurasi node InfluxDB di Node-Red. Seperti yang terlihat pada foto di atas, saya memberi nama Pengukuran "pengumpan". Ini dapat dilihat di InfluxDB setelah data diinisialisasi:

GUNAKAN BIRD_FEEDER_MONITORMenggunakan basis data BIRD_FEEDER_MONITOR

TAMPILKAN nama PENGUKURAN: nama pengukuran ---- pengumpan >

Salah satu dari banyak fitur InfluxDB adalah konfigurasi FIELDS tidak diperlukan. BIDANG ditambahkan dan dikonfigurasi secara otomatis ketika data dimasukkan. Berikut adalah FIELD dan FIELDTYPE untuk database ini:

SHOW FIELD KEYSname: feeders fieldKey fieldType -------- --------- cloudcover float count_1 float count_2 float count_3 float count_4 float count_5 float count_6 float kelembaban float name string precip_Int float temp float time_1 float time_2 float time_3 float time_4 float time_5 float time_6 float winddir float windgust float kecepatan angin float >

Beberapa entri dari database dapat dilihat di bawah ini:

PILIH * DARI feeder LIMIT 10 nama: feeder time cloudcover count_1 count_2 count_3 count_4 count_5 count_6 kelembaban name precip_Int temp time_1 time_2 time_3 time_4 time_5 time_6 winddir windgust windspeed ---- ---------- ----- -- ------- ------- ------- ------- ------- -------- ---- - --------- ---- ------ ------ ------ ------ ------ ------ - ------ -------- --------- 1550270591000000000 0 0 0 0 0 0 Pengumpan1 0 0 0 0 0 0 1550271814000000000 0 0 0 0 0 0 Pengumpan1 0 0 0 0 0 0 1550272230000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550272530000000000 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550272830000000000 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550273130000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550273430000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 1550273730000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550274030000000000 0 0 0 0 0 0 Feeder1 0 0 0 0 0 0 1550274330000000000 0 0 0 0 0 0 Pengumpan1 0 0 0 0 0 0 >

Langkah 11: Kamera Raspberry Pi

Saya sarankan menggunakan Instructable, Remote CNC Stop and Monitor, untuk merakit Kamera Raspberry Pi. Lakukan semua Langkah yang disebutkan kecuali 6 & 8 untuk membuat kamera. Harap perhatikan saya menggunakan Raspberry Pi yang lebih lama untuk Kamera saya, tetapi telah bekerja dengan sangat baik dari jendela Toko saya.

Tingkatkan Rasbian:

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

Instal PIP:

sudo apt-get install python3-pip

Instal paho-mqtt:

sudo pip3 instal paho-mqtt

Instal git dan Perangkat Lunak Pemantauan Burung:

cd ~

sudo apt-get install git git clone "https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git"

Jika Anda ingin membuat video dari gambar yang diambil oleh kamera, instal ffmpeg:

git clone "https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git" ffmpeg

cd ffmpeg./configure make sudo make install

Mengonfigurasi izin pada perangkat lunak Bird Feeder Monitoring:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo chmod 764 make_movie.sh sudo chmod 764 take_photo.sh sudo chown www-data:www-data make_movie.sh sudo chown www-data:www-data take_photo.sh

Secara pribadi, saya tidak menyarankan menggunakan make_movie.sh pada Kamera RPi. Ini membutuhkan banyak sumber daya untuk berjalan di RPi. Saya sarankan mentransfer gambar ke PC Anda dan menjalankan ffmpeg di sana.

Jalankan saat Startup

Masuk ke RPi dan ubah ke direktori /RPi_bird_feeder_monitor.

cd RPi_bird_feeder_monitor

nano launcher.sh

Sertakan teks berikut di launcher.sh

#!/bin/sh

# launcher.sh # arahkan ke direktori home, lalu ke direktori ini, lalu jalankan skrip python, lalu kembali ke home cd / cd home/pi/RPi_bird_feeder_monitor Sudo python3 camera_mqtt_client.py cd /

Keluar dan simpan launcher.sh

Kita perlu membuat skrip dan dapat dieksekusi.

chmod 755 launcher.sh

Uji skrip.

sh launcher.sh

Buat direktori log:

cd ~

mkdir log

Selanjutnya, kita perlu mengedit crontab (pengelola tugas linux) untuk meluncurkan skrip saat startup.

sudo crontab -e

Ini akan membawa jendela crontab seperti yang terlihat di atas. Arahkan ke akhir file dan masukkan baris berikut.

@reboot sh /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor/launcher.sh >/home/pi/logs/cronlog 2>&1

Keluar dan simpan file, dan reboot RPi. Skrip harus memulai skrip camera_mqtt_client.py setelah RPi reboot. Status skrip dapat diperiksa di file log yang terletak di folder /logs.

Langkah 12: Nikmati

Kami menikmati mengamati burung, namun kami tidak dapat menempatkan pengumpan di lokasi untuk kesenangan maksimal. Satu-satunya tempat yang sebagian besar dari kita dapat melihatnya adalah dari meja sarapan, dan tidak semua orang dapat melihat pengumpan dari sana. Oleh karena itu, dengan Monitor Pengumpan Burung, kita dapat mengagumi burung dengan nyaman.

Satu hal yang kami temukan dengan monitor adalah frekuensi burung mendarat di satu tempat bertengger, diikuti dengan melompat ke tempat bertengger berikutnya sampai mereka mengelilingi seluruh pengumpan. Akibatnya, jumlah burung JAUH MATI dari jumlah individu burung yang mengunjungi pengumpan kami. Pengumpan dengan hanya satu atau dua tempat bertengger sempit mungkin paling baik untuk "menghitung" burung.

Hadiah Kedua dalam Kontes Sensor