【源码】基于ESP32和AWS的BangNet山火预警系统

项目简介

本项目是结合物联网（IoT）与云计算技术的系统，借助LoRa设备网络进行声音源定位，以实现对雷电引发山火的早期检测。项目由ESP32固件和AWS云应用两部分构成，ESP32固件负责声音检测、数据上传以及接收OTA固件更新，AWS云应用则用于计算精确雷电位置并评估火灾风险。

项目的主要特性和功能

1. 声音检测与定位：ESP32固件利用麦克风检测声音，通过LoRa网络发送时间戳和图像。
2. LoRa通信：设备借助LoRa网络进行数据通信，包括接收和发送数据包。
3. 云计算与定位：AWS云应用接收ESP32的数据，运用TDoA算法计算雷电精确位置。
4. OTA固件更新：设备可通过LoRa网络接收云服务器的固件更新并自动应用。
5. OLED显示与NTP时间同步：设备配备OLED显示屏，可显示系统状态、设备日志、传感器信息和当前时间。

安装使用步骤

1. 设置环境

• 安装Python环境，确保安装Django框架。
• 安装ESP - IDF框架，用于ESP32固件开发。

2. 构建和部署固件

• 复制项目仓库。
• 使用ESP - IDF框架构建ESP32固件。
• 将固件部署到ESP32设备。

3. 配置云应用

• 设置AWS账号和权限。
• 配置数据库和API。
• 运行云应用服务器。

4. 测试和验证

• 在现场测试设备的声音检测和LoRa通信功能。
• 在AWS控制台检查上传的数据和计算出的雷电位置。

5. 部署和监控

• 将固件部署到更多的ESP32设备。
• 使用AWS CloudWatch监控应用性能。

注意事项

• 确保ESP32设备能正确连接到WiFi和LoRa网络。
• 定期检查固件更新并应用最新版本。
• 部署新设备前，确保正确配置所有参数。

参考资料

• ESP - IDF框架文档。
• Django框架文档。
• AWS官方文档。

此项目需要一定的硬件和软件知识，以及对Python、Django和AWS的深入了解。

下载地址

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