将物理设备与IOTA集成-Car-IOTA第1部分

在开始研究该项目的编码之前,我们应该退后一步,研究一下总体概念和所使用的各种组件。

在上面,你将看到本教程中提议的用于解决用例的各种组件的简单布局。在继续学习代码之前,让我们一一刹车。

超声波传感器
超声波传感器用于检测车辆何时进入或离开停车场。超声波传感器通过产生和接收声音脉冲来测量距离。因此,它基本上只是一个扬声器和麦克风,并将一些其他电子设备组合在一起。通过测量从扬声器发出脉冲到麦克风接收到脉冲之间的时间,我们可以计算出反射的物体(在这种情况下为车辆)的距离(我们知道声速)脉冲。

我用于该项目的超声波传感器是流行的HC-SR04。你应该能够在ebay上获得其中的几美元。

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使用以下电路图将HC-SR04连接到Raspberry PI。

警告
注意电路中的两个电阻。电阻用于降低HC-SR04的5V输出引脚到PI上的3.5 V输入引脚的电压。电路中没有电压电阻器可能会损坏你的Raspberry PI。

注意
当然,你可以使用多种技术来检测车辆何时进入或离开停车场。我为此项目使用超声波传感器的唯一原因是,我已经在上一个项目中放置了一个超声波传感器。

注意
请注意,传感器产生的声音脉冲处于人耳无法检测到的频率范围内,因此当传感器处于活动状态时,你将听不到任何声音。

相机
摄像机用于进入车位区域时对车牌进行拍照。我正在为此项目使用Raspberry PI摄像头模块V2,但你基本上可以使用任何可以通过Python脚本控制的摄像头。你应该可以从eBay或从当地的PI商店购买此相机模块。在ebay上,你还可以以几美元的价格获得功能齐全的中国仿冒品。

OpenALPR
OpenALPR是一种自动车牌识别(ALPR)软件,用于从图片或图像中识别车牌号。你可以选择在内部安装OpenALPR SDK,也可以使用那里的云服务执行ALPR。在本教程中,我们将使用云服务。请注意,OpenALPR是许可软件,但你可以注册一个免费帐户,该帐户每月最多可免费执行1000次ALPR。

要注册免费的OpenALPR帐户,请访问https://www.openalpr.com/

登录OpenALPR后,选择Cloud API

在Cloud API页面上,你会找到一个秘密密钥,该秘密密钥会将图像上传到OpenALPR云服务时将在我们的python脚本中使用。

板/ SEED DB
“板/ SEED数据库”是对某种类型的中心化存储的引用,其中每个车牌号均与将用作IOTA价值交易的发送方的IOTA SEED配对。在本教程中,我将使用一个简单的逗号分隔的文本文件(或CSV)文件,该文件存储在Raspberry PI的本地文件中。但是,在任何以安全性为重中之重的现实生活中,SEED都应存储在访问受限的某种加密货币数据库中。

汽车
我们还需要一些代表汽车本身的对象。从本教程的图像中可以看到,我正在使用在附近跳蚤市场上发现的玩具车。对于构建和测试,你只需要一个简单的盒子,盒子的一侧印有牌照,如下所示。甚至更低的温度,使用真实的汽车和车牌在预期的环境中设置系统。

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注意
确保在车牌号周围画一个边框,如上所示。否则,OpenALPR算法将无法识别车牌在图片中的位置。

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