【源码】基于Python的物联网和个人安全警报系统

项目简介

本项目聚焦于个人安全领域，尤其关注女性在紧急情况下的安全保障。综合运用物联网和机器学习技术，借助Jupyter Notebook开展数据分析与模型训练，利用Android Studio开发移动应用，以Firebase作为云数据库和实时数据服务，通过Arduino Uno作为硬件设备接口。系统核心是对人的心率变异数据（HRV）进行机器学习预测，从而判断是否触发安全警报。

项目的主要特性和功能

1. 数据收集与处理：借助生物传感器收集心率变异数据，支持静态和实时动态两种数据模式。静态模式可保存个人数据用于初步分析，实时动态模式能按设定频率和时间采集数据以进行实时监测。
2. 安全警报系统：依据处理后的数据和机器学习模型预测结果判断是否发出警报。检测到潜在风险时，通过移动应用或短信通知用户及相关人员，同时记录紧急事件并保存重要数据。
3. 多平台支持：支持手机应用和网页端等多平台使用，还支持智能手表、运动手环等可穿戴设备的数据同步，保障系统实时性与准确性。
4. 自我学习和优化：系统可根据用户反馈和新数据不断提升预测能力和响应速度。

安装使用步骤

环境配置

需配置Python语言及pandas、matplotlib、numpy等相关库，可通过Python官方安装教程或集成开发环境Anaconda安装管理。

工具安装

Anaconda可从官方网站下载并按教程安装。项目依赖的Android Studio、Firebase账号、Arduino IDE等需用户自行下载注册并按官方教程配置。

项目使用

1. 下载项目源代码并解压，查看主要的Python文件及相关文件。
2. 阅读注释和代码提示，理解各文件用途和运行逻辑，按项目要求和功能顺序执行程序。
3. 系统程序模块有多个接口，可连接硬件感应器、用户接口传感器等外部硬件设备。
4. 用户需了解各组件基本功能、数据采集处理和存储原理，掌握获取实时数据流、通过机器学习模型预测分析以及触发警报的方法。

注意事项

注意保护个人隐私和数据安全，遵守法律法规，避免泄露重要信息，谨慎授权第三方应用获取信息。

配置文件

项目有相关配置文件，如训练模型路径、传感器数据读取频率等参数配置，运行时可参照配置文件设置参数。

故障排除

使用中出现未知错误，需重新审查代码排除故障，或请教相关专家解决。

下载地址

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