IoTとAIで水生生物を救い、水質汚染と戦う

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このプロジェクトについて

インスピレーション

ニューデリーを訪れるたびに、ヤムナ川の橋に出くわします。毎年、川の水はますます汚染されており、水生生物の兆候はありません。何千人もの村人が使用している水には水の性質がなく、そのpHは酸のpHに近いです。

それはヤムナ川だけでなく、世界中の何百もの川で、水生生物の兆候はありません。産業が化学物質と廃棄物を川に投棄することを決定するたびに、水生生物はその代償を払います。

汚染により多くの種類の海洋が絶滅しています。

このアースデイチャレンジで、この問題を解決したいと思います。

ソリューション

この問題に対して適切な措置を講じるには、まず、水中で何が起こっているかを分析するためのデータが必要です。

ここでは、 pH、濁度、カウントの3つの主要なデータオブジェクトを収集しています。

1。 水のpH

水のpHは、酸性度と塩基性度を決定する非常に重要な要素であり、pH値が変化するたびに、水生動物の種は不快感を覚えます。

pH値を測定するために、私は ArduinoとpHメーターモジュールを使用しました。

2。 水の濁度

濁度は、空気中の煙と同様に、一般に肉眼では見えない多数の個々の粒子によって引き起こされる流体の濁りまたは濁りです。濁度の測定は、水質の重要なテストです。

濁度の値を測定するために、 Arduinoと濁度モジュールを使用しました。

• 図のようにArduinoとpHメーターモジュールを接続し、アナログピンA0 を使用します 。
• 図のようにArduinoと濁度メーターモジュールを接続し、アナログピンA1 を使用します 。
• Githubリポジトリをダウンロードし、Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter / Arduino / Sketch.ino にコードをデプロイします
• シリアルモニターを開き、センサーがデータを印刷しているかどうかを確認します。

3。 ワラボットで水生動物の数を数える

Walabotは、電波を使用して周囲の物体を測定するデバイスです。生きている水生動物から放出される熱放射をマッピングするために、ワラボットを使用しています。

注- 現在、カウントのためだけにWalabotを使用していますが、ディープラーニングを使用しています 追加するアルゴリズム 生に基づいて種を分類する能力 ワラボットの画像。

• マイクロUSBケーブルを使用してWalabotをRaspberryPiに接続します
• pipを使用してWalabotSDKとWalabotAPIPythonライブラリをインストールします。
• Sigfoxシールドを接続します。
• Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter / Pi / s からRaspberryPiのGithubリポジトリをダウンロードします igfox.py
• ここからシールドの手順に従ってください。
• Sigfoxクレデンシャルをファイルに追加して実行します。

結論

水域のpH、濁度、水生種の数の3つのデータモデルを使用すると、水域がどれだけ汚染されているかを知ることができます。当局は、このデータを担当する業界と共有することができ、汚染を減らすための行動を取ることができます。さらに、特定の対策を講じた後、水生生物が個体数を増やしているかどうか、および個体数の増加の原因となっている要因は何かを確認することもできます。

テスト

ペットとして飼っている淡水魚でテストしました。これから、さまざまな川でテストして、ソリューションを最適化します。

次は何ですか？

これで、データはSigfoxクラウド上にあり、AWSIoTとSigfoxWebhookを使用してこのデータを分析できます。

こちらのチュートリアルに従うことができます。

私のプロジェクトはまだ進行中であり、さらに多くの機能を追加したいと思っています。今後追加する主な機能は、 GoogleAutoMLまたはカスタムディープラーニングアルゴリズムの使用です。 （どちらか良い結果が得られる方）水域に存在する異なる種の数とその量を判断できるようにします。

コード

Github

回路図