【源码】基于Arduino和BigML的智能跌倒检测系统

项目简介

本项目构建了一个基于Arduino MKR1010和MPU6050传感器的智能跌倒检测系统。结合BigML机器学习平台对收集的数据进行分析处理，系统涵盖数据采集、处理、机器学习模型预测和预警通知等环节，实现实时跌倒检测与预警功能。

项目的主要特性和功能

1. 数据采集：借助Arduino MKR1010和MPU6050传感器收集运动数据。
2. 数据处理：通过MQTT协议将数据传输至Mosquitto MQTT broker。
3. 实时处理与预测：利用Spark Streaming进行实时数据处理和分析，结合BigML机器学习模型进行跌倒预测。
4. 预警通知：检测到跌倒事件时，将相关信息发送至Firebase数据库，并触发通知给相关人员。

安装使用步骤

假设用户已经下载了项目的源码文件。

安装与配置环境

1. 安装Docker并配置Docker Compose，创建项目所需的服务环境。
2. 配置Zookeeper、Kafka、Mosquitto等服务的参数。

启动服务

使用Docker Compose启动所有服务，确保其正常运行。

配置机器学习与数据处理环境

在BigML平台创建机器学习模型，配置Spark Streaming进行数据处理和分析。

配置跌倒检测装置与数据传输

配置Arduino MKR1010和MPU6050传感器，确保数据正确传输至MQTT broker。

测试系统

在系统中模拟或实际测试跌倒事件，验证系统的实时检测与预警功能。

注意事项

本项目依赖Arduino、BigML、Firebase等多个外部服务和工具。使用前需确保相关服务正确配置且运行稳定。由于涉及机器学习模型的训练与使用，需要一定的数据科学和机器学习能力来调整和优化模型性能。代码和配置可能需根据具体环境和需求调整优化。非专业人士可能需要学习和探索相关技术和工具。遇到问题可查阅文档资料或寻求专业帮助。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】