我們正在設(shè)計(jì)一種配備多個(gè)傳感器的設(shè)備，以檢測(cè)水中是否存在藻類，并為城鎮(zhèn)居民提供實(shí)時(shí)更新。該設(shè)備應(yīng)部署在我們鎮(zhèn)湖泊的多個(gè)地方，居民應(yīng)獲得實(shí)時(shí)更新，以免發(fā)生此類事件。

有害藻華 (HAB)

藻類是地球生命的基礎(chǔ)，是水生生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，也是通過(guò)光合作用產(chǎn)生氧氣的發(fā)起者。即使在今天，藻類也能產(chǎn)生地球大氣中 50% 的氧氣。所有藻類都無(wú)害。

有害藻華 (HAB) 一詞的出現(xiàn)是由于光合生物世界中的次要參與者，尤其是淡水湖泊、水庫(kù)、河流和溪流中的有毒藍(lán)綠藻，以及佛羅里達(dá)赤潮甲藻Karenia brevis等有毒硅藻和甲藻在沿海環(huán)境中。“有害藻華”描述了這些問(wèn)題物種的過(guò)度生長(zhǎng)，被認(rèn)為是有害的，主要是因?yàn)樗鼈兡軌虍a(chǎn)生毒素。

藍(lán)藻，也稱為藍(lán)藻，自然存在于康涅狄格州的湖泊和池塘中。這些微生物經(jīng)常被忽視并且不會(huì)造成傷害。然而，當(dāng)養(yǎng)分負(fù)荷超過(guò)一定水平時(shí)，水體可能會(huì)出現(xiàn)令人討厭的藍(lán)綠藻大量繁殖，可能會(huì)產(chǎn)生和釋放毒素。當(dāng)藍(lán)藻大量釋放毒素時(shí)，利用水體進(jìn)行娛樂(lè)的人和動(dòng)物都會(huì)受到影響。重要的是要注意，并非所有的藻華都是有害的藻華 (HAB)，但如果沒(méi)有更詳細(xì)的評(píng)估，就不可能確定藻華中的藻類類型。[來(lái)源] 所以避免接觸水是人類和寵物最好的預(yù)防方法。因此，任何藻類水華形成的早期檢測(cè)都是非常有幫助的。

水參數(shù)和HAB

以上所有參數(shù)都與有害藻華直接或間接相關(guān)。HABs 是光合作用的——它們使用二氧化碳、水和陽(yáng)光來(lái)產(chǎn)生葡萄糖和氧氣。這個(gè)過(guò)程減少了水中溶解的二氧化碳（碳酸，H2Co3），提高了水的 pH 值。已觀察到 HAB 水的 pH 值達(dá)到 8 至 10。

研究表明，變暖的水（最好在 60 到 80 華氏度之間）有利于藍(lán)綠色 HAB 的生長(zhǎng)。在美國(guó)東海岸，有害的藻類大量繁殖從仲夏到初秋。

濁度是衡量水透明度的指標(biāo)，懸浮在水中的物質(zhì)減少了光通過(guò)水的通道。雖然濁度不是 HAB 的原因，但它是在檢測(cè)到水華存在后對(duì)水華強(qiáng)度的定量估計(jì)。

產(chǎn)生的葡萄糖（碳和氫）不足以供微生物生長(zhǎng)。氮、磷、硫、維生素和其他微量營(yíng)養(yǎng)素是從環(huán)境中獲取的。水中這些物質(zhì)的存在會(huì)增加 TDS 的讀數(shù)。因此，高 TDS 表明情況良好。

如您所見(jiàn)，上述所有讀數(shù)（以及我沒(méi)有包括的溶解氧）在某種程度上與 HAB 的生長(zhǎng)或 HAB 的存在有關(guān)。因此，使用這些讀數(shù)，我們可以預(yù)測(cè)有害藻類是否正在開(kāi)花，并通知當(dāng)?shù)毓矙C(jī)構(gòu)采取進(jìn)一步行動(dòng)。

原型制作

這必須建立在低功耗微控制器上，但在原型設(shè)計(jì)期間，我們使用的是 Wio 終端。TDS（總?cè)芙夤腆w）傳感器、濁度傳感器和 pH 傳感器連接到 MCU。每小時(shí)讀取一次，并通過(guò) Helium 網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)?AWS 云。設(shè)備還運(yùn)行 tinyML 模型，以根據(jù)捕獲的傳感器值預(yù)測(cè)正常與危險(xiǎn)水的狀況。

Lora 模塊（Wio Lora Chassis）連接到 Wio 終端，以實(shí)現(xiàn) MCU 和 SenseCAP 數(shù)據(jù)專用熱點(diǎn)之間的連接。有一個(gè)儀表板網(wǎng)站，其中每個(gè)設(shè)備都被映射并顯示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

城鎮(zhèn)或任何組織都可以通過(guò)提供回調(diào)端點(diǎn)來(lái)訂閱實(shí)時(shí)通知。每次有新數(shù)據(jù)，都會(huì)發(fā)送到回調(diào)端點(diǎn)。

除了傳感器和閱讀外，要考慮的一件主要內(nèi)容是功耗。為了最大程度地減少功率使用情況，該設(shè)備將每隔幾個(gè)小時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)，并在其余時(shí)間內(nèi)進(jìn)行深度睡眠。太陽(yáng)能電池板也被考慮在內(nèi)。一旦原型成功，我想?yún)⑴c我們的城鎮(zhèn)并部署這些設(shè)備，讓我們的湖泊變得智能。

數(shù)據(jù)采集

一旦連接了所有傳感器，我們就開(kāi)始訪問(wèn)附近的水體并收集數(shù)據(jù)。來(lái)自死水湖的樣本數(shù)據(jù)如下。

pH,tds,turbidity,temperature,light

6.72,256.5,1.47,71.3,682

目標(biāo)是收集盡可能多的數(shù)據(jù)（有和沒(méi)有藻類）。由于項(xiàng)目提交的時(shí)間限制，到目前為止，我們收集的數(shù)據(jù)有限，但這應(yīng)該足以構(gòu)建原型。我們需要繼續(xù)努力收集越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。

We have programmed the Wio Terminal's top 3 buttons ( A, B & C) to collect data as csv ( comma separated value ) file.

A= Normal

B= Warning

C = Danger

Tiny ML

As you can understand all the parameters explained above are related to presence or growth of HAB but building an alerting system based on combination of values is a nightmare. We will be talking about hundreds of IF-ELSE condition in the program and keep updating the program when new set of data is observed. Machine learning makes perfect sense here. We collect data from water where there is no HAB and where we have. Then train the model and predict.

我使用Edge Impulse來(lái)收集、標(biāo)記和訓(xùn)練模型。Edge Impulse 是領(lǐng)先的邊緣設(shè)備機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，對(duì)開(kāi)發(fā)人員免費(fèi)。下面是來(lái)自一個(gè) csv 文件的數(shù)據(jù)的樣子。

對(duì)于 DSP，我選擇原始數(shù)據(jù)作為入門，Keras 作為學(xué)習(xí)塊。

老實(shí)說(shuō)，雖然模型是經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的，但創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集非常有限。我們將在設(shè)備上閃爍程序，但最初可能無(wú)法正確預(yù)測(cè)。這就是為什么在部署后從真實(shí)環(huán)境中收集數(shù)據(jù)很重要的原因。

太陽(yáng)能板

12V 3W 太陽(yáng)能電池板，尺寸為 145mm x 145mm。

3.7V 2400mAh 鋰電池。

Wio Battery Chassis 還配備 650mAh 3.7V 鋰電池。所以總?cè)萘渴?050mAh。

太陽(yáng)能電池板電流 = 3W % 12V = 0.25A = 250mA。

總充電時(shí)間 = 3050 % 250 = 12.2 小時(shí)。這是一個(gè)粗略的估計(jì)。所以我們的目標(biāo)是讓設(shè)備至少用電池運(yùn)行一周，這樣我們就可以永遠(yuǎn)用太陽(yáng)能運(yùn)行設(shè)備。

在這個(gè)原型設(shè)計(jì)過(guò)程中，我使用了帶顯示屏的 Wio 終端，這肯定會(huì)消耗大量電力，并且在實(shí)際部署時(shí)不需要。我們應(yīng)該關(guān)閉顯示器，我們應(yīng)該使用“深度睡眠”，以便設(shè)備每隔一段時(shí)間（每小時(shí)或每 3 小時(shí)或每 12 小時(shí)）運(yùn)行一次，這將消耗更少的電量。

通過(guò) Helium 發(fā)送數(shù)據(jù)

智能湖設(shè)備通過(guò) LoRaWan 協(xié)議向氦氣控制臺(tái)發(fā)送數(shù)據(jù)。每個(gè)設(shè)備都在 helium 控制臺(tái)中配置并與 AWS IoT 核心集成，以便將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到 AWS 云進(jìn)行進(jìn)一步處理。

Once device is created on helium console, we need to create a label, attach a function to the label and create a flow to connect to AWS.

These steps are documented in one of my past projects. Check out this link.

Also checkout helium documentation for step by step guide to create AWS IoT topic here.

Device is sending 64 bit encoded string which is decoded by helium integration function before sending to AWS. Code can be found in my github repo.

Application Architecture

The system is designed keeping "serverless first" approach in mind. It's no-brainer that server less architecture makes perfect sense here as it can scale automatically as load increases.

一旦 AWS IoT 核心接收到數(shù)據(jù)（在氦控制臺(tái)中完成的配置主題中），創(chuàng)建的 IoT 規(guī)則涉及傳遞值的 lambda 函數(shù)。

儀表板

開(kāi)發(fā)者門戶和與第三方機(jī)構(gòu)的集成

通常我們構(gòu)建的系統(tǒng)可以產(chǎn)生良好的數(shù)據(jù)，但大多數(shù)時(shí)候我們可以利用這些數(shù)據(jù)，因?yàn)榈谌綉?yīng)用程序無(wú)法利用這些數(shù)據(jù)。我們考慮了這個(gè)問(wèn)題并設(shè)計(jì)了一個(gè)“eventer”系統(tǒng)，它可以很容易地通過(guò) REST api 與外部應(yīng)用程序集成。

公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)或當(dāng)?shù)厥姓d系統(tǒng)等外部應(yīng)用程序可以通過(guò)提供回調(diào) url 和電子郵件來(lái)注冊(cè)接收來(lái)自“智能湖”系統(tǒng)的事件。此回調(diào) url 必須是“POST”api。每次有來(lái)自設(shè)備的新數(shù)據(jù)時(shí)，都會(huì)發(fā)布到回調(diào) url。如果“Smart Lake”系統(tǒng)無(wú)法發(fā)布消息，將通過(guò)電子郵件通知集成商。

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