AI+LoRa守护森林的去中心化边缘项目介绍

森林是地球的肺，却长期面临盗猎、非法砍伐和野火的威胁。偏远林区缺乏蜂窝网络、互联网和稳定电力，传统监控方案依赖基站或卫星，成本高昂且难以覆盖深山密林。 Forest Guard 项目应运而生——它是一套自给自足、去中心化、智能化的森林监控网状网络系统，将安全防护延伸到传统网络无法触及之地。（文末附项目下载链接）

1 核心架构

Forest Guard 由两类硬件单元组成：传感器节点（Node）和网关节点（Gateway）。每个传感器节点搭载 ESP32-S3 主控与 RP2040 LoRa 通信模块，集成多功能环境传感器（温湿度、紫外线、气压等）、GNSS 定位模块、I2S MEMS 麦克风以及 MEMS 烟雾传感器。节点由太阳能板与锂电池供电，无需外部电力，可长期部署于野外。

网关节点基于 Arduino Uno R4 WiFi，配备 3.5 英寸 TFT 触摸屏，负责汇聚各节点数据并通过 WiFi 同步至 Firebase 云端数据库，实现远程可视化监控。

2 边缘智能与网状通信

项目的核心亮点在于边缘AI 与 LoRa网状网络的深度融合。每个节点通过 Edge Impulse 平台训练的枪声检测模型或者使用下载链接的工具进行训练，在本地实时分析麦克风采集的音频，置信度超过阈值即触发警报。同时，烟雾传感器监测火灾风险，环境传感器持续采集生态数据。

所有节点通过 Meshtastic 协议构建 LoRa 网状网络，无需依赖蜂窝或互联网基础设施。当某个节点检测到异常（枪声或火灾），警报会逐跳传播至网关，再由网关上传云端。即使部分节点失效，网络仍能自愈运行，不存在单点故障。

3 工程实现

项目采用 EasyEDA 设计了专用 PCB，集成 ESP32-S3、电池管理与充电电路、Type-C 接口及传感器扩展插槽，由 NextPCB 制造。外壳与安装件均通过 3D 打印实现，兼顾防护性与快速部署。配套的 Edge Impulse 数据采集工具基于 Flask 构建，支持通过串口从 ESP32 采集音频和图像样本，直接上传至 Edge Impulse 平台进行模型训练。

下载：

感兴趣的小伙伴直接后台回复 "lora" 可以获取项目下载链接!