【源码】基于多项技术的Anxious Space监控项目

项目简介

Anxious Space智能监控系统集成了多项技术，借助热成像、声音反馈和智能分析来监测并反馈空间的活动状态。该系统主要用于空间活动水平的实时监控，尤其适用于需要关注空间内人员动态变化的场景，如会议、展览或公共区域等。

项目的主要特性和功能

1. 热成像监控：利用MLX90640红外测温传感器实时获取空间的热成像数据，通过5m WS2811 LED Strip Lights指示热成像数据变化，由Arduino UNO R3和Raspberry Pi Pico WH进行数据处理和LED控制。
2. 焦虑水平计算：通过Python脚本处理热成像数据，依据过去五个温度阈值的平均值和一个标准偏差的倍数计算焦虑指数，以反映空间的动态变化程度，具备良好的反馈控制性能。
3. 声音反馈系统：使用Sonic Pi程序生成与焦虑水平相关的音乐或声音效果，音乐中的音符、音量和效果等参数会随焦虑指数变化而相应调整，实现通过音乐表达情感状态。
4. 数据传输与处理：Raspberry Pi Pico WH通过UDP协议将热成像数据传输至电脑端，电脑端Python脚本接收并处理数据、计算焦虑指数，同时将结果发送至Sonic Pi进行音乐生成和Arduino进行LED控制。

安装使用步骤

1. 硬件连接

连接MLX90640红外测温传感器、Raspberry Pi Pico WH、Arduino UNO R3和LED条灯，并确保所有设备正确连接且通电。

2. 软件安装与配置

安装必要的软件和库，如Arduino IDE、Python、Sonic Pi等；配置设备IP地址和端口号，保证设备间通信正常；部署Python脚本、Sonic Pi程序和Arduino代码。

3. 运行与测试

运行Python脚本接收和处理热成像数据并计算焦虑指数；启动Sonic Pi程序测试音乐生成功能；观察LED条灯的变化，验证设备与代码是否正常运行。

下载地址

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