Беспроводной терминал сбора данных на базе Quectel (EC800M)
Беспроводной терминал сбора данных на базе Quectel (EC800M)

Предыстория

В последние годы появилось множество продуктов AIoT, которые могут выполнять такие функции, как сбор данных о температуре и влажности, а также физиологических параметров (частота сердечных сокращений, пульс и уровень кислорода в крови), и широко используются в промышленном мониторинге, умной жизни, медицинской электронике и других областях. В качестве моста между интеллектуальным оборудованием и платформой Интернета вещей коммуникационные модули Quectel могут загружать данные, собранные встроенными устройствами, на облачную платформу и в конечном итоге использовать алгоритмы искусственного интеллекта для извлечения ценности данных. В прошлый период компании в основном использовали датчики + модули MCU + DTU для подключения устройств к платформе Интернета вещей. С развитием технологий производительность модуля постепенно улучшалась, и он может напрямую управлять работой датчика, что значительно снижает стоимость оборудования устройства. Конкретная структура показана на рисунке 1:

Рисунок 1. Технический маршрут перемещения устройств в облако
Рисунок 1. Технический маршрут перемещения устройств в облако

Недавно мы создали комплект оборудования для сбора данных на базе EC800M, который реализует две функции: обнаружение концентрации загрязняющих веществ, сбор данных о давлении и предоставление информации о географическом местоположении. Впоследствии данные загружаются на платформу Интернета вещей через сеть 4G. Он может осуществлять мониторинг выхлопных газов транспортных средств, оборудование для наружного мониторинга и другие области, как показано на рисунке 2:

Рис. 2 Сценарии применения модулей связи
Рис. 2 Сценарии применения модулей связи

рамки программы

Модуль EC800M может использовать QuecPython для вторичной разработки, и общая сложность относительно невелика. Устройство имеет 2 последовательных канала и может поддерживать HTTP, TCP, UDP, MQTT, Alibaba Cloud, Tencent Cloud и частные облачные платформы. Модуль может быть обновлен удаленно через OTA и поддерживает переподключение MQTT и автономное хранение данных, что значительно повышает отказоустойчивость. возможностей продукта, а модуль имеет встроенные файлы библиотеки для IIC, SPI и других протоколов, кроме того, модуль поддерживает Низкое; энергопотреблениемодель,Облегчите пользователям создание продуктов, отвечающих рыночному спросу. (P.S. python — интерпретируемый язык,Общая скорость бега медленнее,Не рекомендуется использовать в сценариях с чрезвычайно высокими требованиями к реальному времени).

Загрузка прошивки

Мы загружаем прошивку через инструменты последовательного порта, QPYcom и QFlash. Используемые конкретные команды:

Язык кода:javascript
копировать
ATI #Отображать идентификационную информацию о продукте #Используйте инструмент последовательного порта для подключения Quectel USB AT port
AT+QDOWNLOAD=1 #Входим в режим загрузки, появляется Quectel Download Port
Нажмите «Статистика», чтобы завершить загрузку. #Откройте Qflash через Quectel Download Порт, скорость передачи равна 9600;
Наконец откройте порт «последовательный USB-устройство» и запустите прошивку программы.

Низкое энергопотребление

Используемый программный код следующий:

Язык кода:javascript
копировать
import pm
import utime

# Создать блокировку WakeLock
lpm_fd = pm.create_wakelock("test_lock", len("test_lock"))
# Установить автоматический спящий режим
pm.autosleep(1)

# Тест моделирования, для фактической разработки, пожалуйста, выберите его в соответствии с бизнес-сценарием.
while 1:
    utime.sleep(20)  # впадать в спячку
    res = pm.wakelock_lock(lpm_fd)
    print("ql_lpm_idlelock_lock, g_c1_axi_fd = %d" %lpm_fd)
    print("unlock  sleep")
    print (a)
    utime.sleep(20)
    res = pm.wakelock_unlock(lpm_fd)
    print(res)
    print("ql_lpm_idlelock_unlock, g_c1_axi_fd = %d" % lpm_fd)
    num = pm.get_wakelock_num()  # Получить количество созданных блокировок
    print(num)

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose