AirWatch Pro – Air Quality Intelligence Dashboard

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#205 0 bình luận 3 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
15/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
matlab, raspberry-pi, react, typescript
Lĩnh vực
data-visualization, embedded-iot

Hướng nghiên cứu

The issue describes an AirWatch Pro project and links to its repository and slides, but does not specify a change to make in DSwithMATLAB. First check whether the project belongs in this repository and whether a maintainer wants it added; without a defined change or completion criteria, there is no implementation task to start.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Dear Professors,

I would like to share our project AirWatch Pro, developed using MATLAB, Raspberry Pi, and a Nova SDS011 PM Sensor, as part of our academic and practical learning activities in IoT, environmental monitoring, and real-time data analytics.

GitHub Repository:
https://github.com/akashlanke/AirWatch-Pro-Air-Quality-Intelligence-Dashboard.git

Projects Slides

airpro project-compressed.pdf

Project Overview

The primary objective of this project was to design and implement an IoT-based environmental monitoring system capable of continuously measuring and analyzing air quality parameters in real time. The system acquires PM2.5 and PM10 particulate matter data using a Nova SDS011 sensor connected to a Raspberry Pi, while MATLAB is used for data acquisition, processing, visualization, and ML model training. Additionally, a React-based web dashboard provides a cross-platform interface for real-time monitoring and AI insights. The project demonstrates the integration of embedded hardware systems with software-based analytical tools to create a real-time AQI monitoring platform.

Implemented Features

Real-time PM2.5 and PM10 monitoring
AQI calculation and visualization with global compliance standards (WHO, US EPA, EU, India NAAQS)
Raspberry Pi UART serial communication with SDS011 sensor (baud rate: 9600)
MATLAB-based live dashboard with graphical plotting and statistical analysis (mean, median, variance)
Client-side AI/ML pipeline:

K-Means Clustering (k=3) for automatic classification into Clean, Moderate, and Polluted zones
Linear Regression for pollution forecasting (predicts next 12 readings)
Z-Score Anomaly Detection for sudden pollution spike alert model for PM2.5 prediction
React + TypeScript web dashboard with Recharts for interactive data visualization
Automated CSV/XLSX data import and live simulation mode
Smart alert system with browser notifications and severity debouncing
AI-powered chatbot for answering plain-language air quality questions

Technologies Used

MATLAB (Data acquisition, , visualization, statistical modeling)
Raspberry Pi 4 (Quad-core ARM Cortex-A72, 4GB RAM, GPIO/UART communication)
Nova SDS011 PM Sensor IoT Communication (UART serial protocol at 9600 baud)
React + TypeScript + Vite (Client-side AI/ML and web dashboard)
Recharts, SheetJS (XLSX) (Data parsing and visualization)
Google Apps Script / Sheets API (Cloud logging – optional extension)
Serial Communication Protocols (Raspberry Pi ↔ SDS011)
Learning Outcomes

Through this project, we gained practical experience in:

IoT system development with Raspberry Pi and sensor integration
Real-time data acquisition and processing via UART serial communication
MATLAB programming for statistical analysis and machine learning
Implementation of client-side AI/ML models (K-Means, Linear Regression,KNN, Z-Score)
Frontend development with React and TypeScript for real-time dashboards
Comparative analysis of global air quality standards (WHO 2021, US EPA, EU, India NAAQS)
Environmental analytics and anomaly detection in time-series data
This project also helped us understand how intelligent monitoring systems can contribute to smart environmental solutions and real-time analytics applications.

Teammates:
AKASH LANKE (@akashlanke),
MUHAMMAD QASEEM (@qaseem97),
ANMOL SUNDRIYAL(@Anmol-dstd)
SNEGA AMBIGAPATHY(@snegaambigapathy)

We sincerely thank @AldoCorbelliniUNIPR , @MarcoRianiUNIPR , @Asadunipr for their valuable guidance, continuous support, and for providing us the opportunity to present and work on this project.

Thank you.

Ngôn ngữ chính
MATLAB
Star
30
Fork
1
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của UniprJRC/DSwithMATLAB

Tất cả issue của UniprJRC/DSwithMATLAB

Issue tương tự

Thêm issue về MATLAB

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.