室内猫定位系统使用教程

室内猫定位系统使用教程

cat-localizer Localize your cat at home with BLE beacon, ESP32s, and Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cat-localizer

1. 项目介绍

本项目是基于BLE beacon、ESP32和机器学习算法的室内猫定位系统。系统通过附着在物品上的BLE信标发出信号，由分散布置的ESP32设备接收信号强度，再将数据传输至服务器。服务器上的机器学习模型根据接收到的信号强度数据预测猫的位置。该系统不仅适用于猫，也可用于其他动物或物体的定位。

2. 项目快速启动

硬件设置

• 移动目标：猫（或狗，但鱼要小心）
• BLE信标：用于发射信号的设备，可以是NotiOne按钮或其他更便宜的设备
• BLE检测器：ESP32设备，建议中等大小的房屋使用4-6个
• 数据处理：服务器或计算机，可以是远程的，也可以是微控制器

软件设置

• ESP32代码：编写C/Arduino代码，用于BLE扫描和与服务器通信
• 服务器环境：使用Python 3.8，安装scikit和pandas等库
• 环境配置：通过以下命令创建和激活conda环境

  conda env create -f cat-localizer.yml
  conda activate cat-localizer
  

数据收集与模型训练

• 收集ESP32传感器与信标相关的信号强度数据
• 使用Jupyter笔记本进行数据预处理
• 选择适当的机器学习算法和预处理方法，进行交叉验证和模型训练
• 模型训练完成后，将模型部署到服务器

运行预测程序

• 从数据库获取最新的BLE信号强度数据
• 使用训练好的机器学习模型进行位置预测

3. 应用案例和最佳实践

• 数据收集：确保在房间内多个位置（包括家具上）收集数据，以增加模型的准确性
• 算法评估：尝试多种预处理方法和机器学习算法，以找到最佳组合
• 模型部署：确保训练和部署的环境保持一致，以避免兼容性问题

4. 典型生态项目

本项目的典型生态项目可能包括：

• 智能家居：集成室内定位功能，实现智能照明、温度控制等
• 宠物监控：追踪宠物活动范围，分析宠物行为
• 物品追踪：用于定位易丢失的物品

通过以上教程，您应该能够开始使用室内猫定位系统，并根据实际需求进行定制和优化。

cat-localizer Localize your cat at home with BLE beacon, ESP32s, and Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cat-localizer