TempGuard温度监控和异常检测系统开源

描述

在许多实际应用中，监控温度并确保其保持在最佳范围内非常重要。许多警报系统仅在温度超过设定限制时才会生成并共享警报。到那时，采取任何纠正措施的时间已经不多了，最终会导致货物、金钱、精力和时间的损失。

因此除了实时监控温度之外，在系统内部构建一些智能是非常必要的，这样任何异常都可以立即发现并

预先配置的警报发送到堆栈持有者。因此，早期检测为采取任何纠正措施提供了最大的时间。

TempGuard 是一个内置人工智能的系统，用于监控实时温度并检测任何异常趋势，并向预先配置的堆栈持有人分享即时警报。

Making hardware connection

Capture Temperature Data.

• 该系统是使用 BoltIot 平台构建的。Bolt wifi 模块与 LM35 温度传感器连接，后者又将数据发送到 Bolt Cloud。

Sharing the captured data to the system.

• 为了构建异常检测系统，我们使用了 DigitalOcean 云。数字海洋中的 linux 机器安装了所有必要的操作系统和软件组件，例如 python、Bolt 库、json、math、统计库。

The alert sending mechanism

• 系统通过短信发送警报。为此，我正在使用 Twilio 试用帐户。只需在 Twilio 上注册即可。获取您的 SSID 和 Auth 令牌并完成。传递以下详细信息：sms = Sms(conf.SSID, conf.AUTH_TOKEN, conf.TO_NUMBER, conf.FROM_NUMBER) 并完成。

系统屏幕上的警报。

 

 

Anomaly Detection

• 系统考虑 LM35 传感器使用 Z 评分方法通过螺栓模块发送的 10 个最近的温度读数。Z score 方法给出了外部和内部界限，每次温度超出界限时，系统都会生成警报并通过任何配置的平台共享。在这种情况下，警报是通过短信发送的，但是，也可以轻松配置任何其他平台，例如电报、电子邮件。请参考项目附带的代码文件了解z-score方法是如何实现的