【源码】基于C语言和ESPIDF框架的移动气象站

项目简介

本项目致力于打造一个轻便、廉价且便于维护和运输的移动气象站。借助ESP32微控制器出色的价格与性能比，结合ESP-IDF框架，实现对天气数据的精准监测。同时构建并实现了一个实验性AI模型用于云类型分类。该气象站可通过多种传感器采集环境数据，并通过WiFi将数据上传至指定平台，方便用户远程监控。

项目的主要特性和功能

1. 多数据采集：通过BMP280传感器采集温度、压力和近似海拔数据；利用DHT11传感器获取湿度信息；借助MQ135传感器检测烟雾等有毒物质。
2. 云检测分析：使用ESP32 - Cam的集成摄像头，结合简单轻量级算法，对天空图像进行分析，返回太阳、天空、云以及异常部分的占比。
3. AI模型推理：利用ESP32 - EYE设备和MobileNetv1模型，对周围环境图像进行推理分类。
4. WiFi数据传输：实现ESP32 - S3与WiFi网络的连接，将采集的数据上传至支持ThinkSpeak的主机，方便远程查看和管理。

安装使用步骤

准备工作

1. 安装VSCode并安装PlatformIO IDE扩展。
2. 搭建ESP-IDF开发环境，可参考安装说明。

硬件连接

1. 将ESP32 - Cam与Arduino Nano连接，为ESP32 - Cam提供电源和编程接口。
2. 连接BMP280、DHT11、MQ135等传感器到ESP32 - Cam的相应引脚。
3. 可按需连接ESP32 - S3 - EYE等其他硬件设备。

代码操作

1. 打开VSCode，点击PlatformIO扩展，在“QUICK ACCESS”部分进入“Projects & Configuration”，点击“Create New Project”，按要求设置配置后点击“Finish”。
2. 在VSCode中打开项目，通过下方工具栏的“verify”（“tick”图标）和“upload”（“arrow”图标）功能，对项目进行编译和烧录到微控制器。
3. 若使用AI相关功能，需确保安装TensorFlow、ESP Cam、ESP LCD等相关库。
4. 配置WiFi连接信息，确保ESP32 - S3能连接到指定WiFi网络。

启动运行

1. 给硬件设备上电，程序自动初始化。
2. 监控串口输出，观察数据采集、分析和上传过程，以及WiFi连接状态。

下载地址

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