【源码】基于ESP32CAM和NodeRed的COVID19症状检测系统

项目简介

本项目作为物联网（IoT）学习活动的一部分，致力于开发一个检测COVID-19常见症状（血氧水平、心率和体温）的应用程序。项目构建电子电路检测和处理相关变量，利用MQTT协议进行数据通信，在NodeRed中通过CANVAS实现图形化展示。检测到高风险时，系统会通过电子邮件通知用户，并将数据存储在数据库。

项目的主要特性和功能

• 传感器检测：采用ESP32CAM、MLX90614和MAX30100传感器分别检测体温、血氧水平和心率。
• 数据通信：经MQTT协议把传感器数据传输到NodeRed处理和展示。
• 图形化展示：在NodeRed中使用CANVAS可视化展示数据。
• 风险通知：检测到高风险时，自动发送电子邮件通知用户。
• 数据存储：将检测数据存于MySQL数据库，方便后续分析和查询。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装以下软件： - Ubuntu 20.04 - Arduino IDE - Mosquitto MQTT Broker（监听1883端口，启用认证） - NodeJS、NPM、NodeRed和Node Dashboard - MySQL

2. 硬件连接

按指定图示连接硬件电路，包含ESP32CAM、FTDI、MLX90614和MAX30100传感器。

3. 上传程序

在Arduino IDE中上传控制程序（位于ESP32CAM/ESPCAM-MQTT-MLX90614-MAX30100-JSON/ESPCAM-MQTT-MLX90614-MAX30100-JSON.ino），该程序负责检测、处理数据并转换为JSON格式，通过MQTT发送到NodeRed。

4. 配置NodeRed Flow

在NodeRed中配置Flow，确保所有节点正确连接和配置，尤其是MQTT订阅和发布节点。

5. 运行系统

• 打开NodeRed中创建的Dashboard，输入患者姓名和电子邮件。
• 将传感器放于患者手指，等待约30 - 60秒采集数据。
• 点击“REALIZAR DIAGNÓSTICO”按钮，系统显示检测结果，高风险时发送邮件通知。

6. 查看结果

• 在NodeRed的Dashboard查看图形化数据展示。
• 在MySQL数据库查看存储的数据记录。

按以上步骤可成功运行并使用本项目进行COVID-19症状检测。

下载地址

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