5ドルのESP32とサーバーレスDBを使った占有センサーの構築
(matthew.science)大学キャンパス内の人数検知データ収集のためのソフトウェアソリューション開発
- 大学1年目に食堂運営の改善のため、Bluefoxの人数検知センサーを利用した経験
- 大学が食堂運営業者をAramarkに変更したことで、人数検知データが提供されなくなった
Bluetoothビーコンを使った人数検知メトリクス追跡のアイデア
- BLEビーコン数を人数として利用する際の精度を検討
- BLEビーコンの可用時間を滞在時間として利用する際の精度を検討
- さまざまなメーカーのMACアドレスランダム化がデータ収集に与える影響を検討
- 中央サーバーへの結果送信方法、およびデータ収集と分析方法を検討
長期配備のための小型デバイス開発
- Raspberry Pi Zero Wを使った初期の試みとその問題点
- 複雑なLinuxのBluetooth処理とWi-Fi接続の問題
ESP32を使った安価で効率的な代替案
- Wi-FiおよびBluetooth機能、低消費電力、安価な価格、小型サイズを理由にESP32を選択
- C++でデータ収集コードを書き直し、Cloudflare FunctionsとD1データベースを通じてデータを収集
データ収集デバイスの配備と障害の克服
- ESP32デバイスのメモリ問題とクラッシュを解決するためのハッシュセット実装
- 長期間の安定動作のためにXIAO ESP32C3/S3デバイスを選択
最終的なデータ収集と時系列予測
- 1日分のデータ収集により、授業時間の変更に伴う人の移動傾向を確認
- 時系列予測のためにNeuralProphetを使用
追加の考慮事項と今後の作業
- BLEビーコン数を人口数として活用する際の精度改善方法を模索
- 今後、大学委員会での活用事例や学術研究への拡張可能性を検討
GN⁺の意見
この記事で最も重要なのは、安価なESP32デバイスとサーバーレスデータベースを活用して大学キャンパス内の人数検知データを収集・分析するソフトウェアソリューションを開発した経験を共有している点である。この記事はソフトウェアエンジニアリングに関心のある人にとって興味深く、とくに組み込みシステムとデータ分析に関心のある初級ソフトウェアエンジニアに有益な情報を提供している。
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