Projekt FFDS

Funktion

Meine Anwendung ist ein Waldbranderkennungssystem namens Project FFDS. Es werden verschiedene Technologien von Google verwendet, insbesondere aus Google Cloud, z. B. Functions, Firestore, Cloud Storage, die Gemini API und Angular. Außerdem soll die Anwendung Open Source werden, da ich den Beitrag aller sehr schätze. Das System basiert auf einem Netzwerk von Sensorknoten, die mit Arduinos erstellt wurden. Die Sensorknoten sind mit Temperatursensoren, einer Kamera, einem Kohlendioxidsensor, einem Geolokalisierungsmodul und einem Transceiver ausgestattet. Derzeit gibt es in diesem Netzwerk zwei Arten von Geräten: die Sensorknoten und die Endübertragungs-Gateways. Ich plane, Repeater einzuführen, um die Reichweite noch weiter zu vergrößern. Die Endgateways sind mit einem 4G-Modul ausgestattet, das die Kommunikation mit der Cloud über das HTTP-Protokoll ermöglicht. Die von den Sensorknoten erfassten Daten werden von den Gateways übertragen und dann in einer Dokumentendatenbank (Firestore) gespeichert. Die Übertragung kann in zwei Teile unterteilt werden: einfache Datenübertragung und Bildübertragung. Bei der Bildübertragung werden die Bilder in der Cloud in einem Speicherverzeichnis zerlegt, gesendet und wieder zusammengesetzt. Diese Bilder sind mit den Einträgen verknüpft, die in der ersten Phase (einfache Daten) erstellt wurden. Sobald die Bilder fertig sind, wird über Cloud Functions ein Aufruf einer Python-Funktion namens „analyzeImage“ generiert, die das Vorhandensein oder Fehlen von Bränden in den Bildern erkennt und dieses Ergebnis später im Datensatz des jeweiligen Dokuments speichert.