【源码】基于Python和AWS服务的物联网与人工智能应用系统

项目简介

本项目是集物联网设备（ESP32 - CAM）、云端计算（AWS）和人工智能（AWS Rekognition）于一体的应用系统。以Python为主要开发语言，借助ESP32 - CAM进行图像采集传输，利用AWS的云计算与机器学习服务，实现了从设备控制、图像采集、云端存储到人工智能分析的全流程，达成智能化的图像识别功能。

项目的主要特性和功能

1. Python开发环境：以Python作为主要开发语言，具备灵活的开发环境和丰富的库支持。
2. ESP32 - CAM物联网设备：ESP32 - CAM可实现图像采集与传输，支持Wi - Fi连接和图像上传。
3. AWS云计算服务：利用AWS的Lambda、API Gateway、S3、DynamoDB等服务构建无服务器架构后端系统。
4. 人工智能图像分析：借助AWS Rekognition服务，实现图像中的人脸识别和文字识别。
5. 数据存储与管理：使用AWS S3存储图像，DynamoDB进行数据持久化，保障数据安全与可扩展性。
6. 前后端通信：通过API Gateway和Lambda函数构建RESTful API，实现前后端数据交互与功能调用。

安装使用步骤

1. 安装Python环境：确保安装Python 3.x版本，通过以下命令安装项目所需依赖库： bash pip install -r requirements.txt
2. 配置AWS账号：注册AWS账号，确保拥有使用Lambda、S3、DynamoDB、Rekognition等服务的权限。
3. 配置AWS服务参数：在代码中替换AWS服务相关参数，如S3存储桶名称、DynamoDB表名等。
4. 部署AWS Lambda函数：将项目中的Lambda函数代码部署到AWS Lambda，并配置API Gateway作为触发器。
5. 配置ESP32 - CAM设备：确保ESP32 - CAM设备能连接Wi - Fi网络，可通过HTTP请求上传图像数据。
6. 运行前端应用：通过网页或其他前端应用调用API接口，上传图片并获取分析结果。

注意事项

• 本项目依赖AWS服务，使用前需开通相关服务并配置好权限。
• ESP32 - CAM设备需连接Wi - Fi网络，能通过HTTP请求与AWS服务通信。
• 项目代码和配置参数可能需根据实际环境调整。

下载地址

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