本專題以數據可視化的方式來達成統計驅鼠之量化結果統計，透過開發一套利用紅外線發射、接收器來感測老鼠進出情況，資料搜集器之微控制器則透過演算規則來確定老鼠出沒的情況，再由 LORA 進行各棟大樓的資料拋轉，實現一個低功耗、低成本、且具大數據分析的設計方案。每棟大 樓每次偵測結果皆回傳至伺服器，使用者可透過網頁或 APP 觀看統計運算之圖表結果。前端感測電 路包含了反射型感測器與遮光型感測器。反射型感測器係指兩對紅外線發射器與接收器放在同側，老鼠一旦經過感測路徑，紅外線接收器會直接收到被反射之紅外光;遮光型感測器則是讓一對紅外 線發射器與接收裝置相隔適當距離，正常情況，紅外線接收器會持續接收到紅外線發射器的訊號， 若老鼠經過感測路徑，接收器會因為訊號被遮蔽而無法接收。我們可透過上述方式來推測老鼠的位 置、出入情形，最終將收集到的資料透過 LoRa 送至伺服器。此外，系統中裝有攝影機，當生物經 過感測路徑時回傳影像資料到伺服器，在伺服器中進行影像辨識用以確定偵測到的生物是老鼠，本 專題使用 YOLOv5，先將拍到老鼠的照片傳到 roboflow.com，再去抓取所拍到的老鼠特徵並儲存下來，裡面所存的是到 roboflow 抓取老鼠特徵的圖片，以及抓取特徵後取得的 txt 檔，進而將檔案丟到程式內解壓縮，得到圖片及 txt 檔，這些資料都會在程式內被訓練。訓練完後可以丟一些要預測的圖片或影片做測試。將感測器上 ESP32-CAM 所拍攝到的照片傳置伺服器進行特徵比對並將結果回傳到感測器，若經確認證實該生物是老鼠，則啟動電擊驅鼠電路達到嚇阻老鼠的效果。電擊驅趕電 路可分為辨識端以及電極端，辨識端使用 ESP32-CAM 實作辨識功能；而電擊端以電蚊拍電路將其獨立供電在結合繼電器以便 MCU 控制不會讓產生出的高電壓損壞感測器，而感測器與電擊驅趕模組採客製化的型態，方便使用者自行決定使否要擴充電擊驅趕模組，我們使用兩個 1.5V 三號電池串聯供電，經過震盪電路將 3V 直流電變成交流電，在經過升壓變壓器，將輸入電壓升高到 100v 左右，最後然後由一連串的整流半導體和電容器組合成倍壓整流電路，達到高電壓低電流的效果，我們將升壓後的正負電分別透過一組銅片放置在感測器的中間，一旦老鼠經 ESP32-CAM 辨識確實為老鼠，則 MCU 將會透過數位腳位將繼電器切至常開端使銅片充電，只要老鼠經過銅片就會被電擊嚇到而跑開，接收器恢復成常態，且繼電器也切回至常閉端，直到老鼠再次通過感測器。經過我們一段時間的監控最後可以從實驗的結果得出此裝置目前的防治率約為 70%。