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，您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。您应该能够在ebay上获得其中的几美元。

使用以下电路图将HC-SR04连接到Raspberry PI。

警告
注意电路中的两个阻力。阻力用于降低HC-SR04的5V输出引脚到PI上的3.5 V输入引脚的电压。电路中没有电压阻力器可能会损坏您的Raspberry PI。

注意
当然，您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，您将听不到任何声音。

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，但您基本上可以使用任何可以通过Python脚本控制的摄像头。您应该可以从eBay或从当地的PI商店购买此相机模块。在ebay上，您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。您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，但您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，您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，您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。

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。