基于REST架构的湖泊环境监测物联网平台
基于物联网技术的智能水质监测与控制系统研究
基于物联网技术的智能水质监测与控制系统研究智能水质监测与控制系统是基于物联网技术的一种新型应用系统，它通过感知设备、传输设备、数据处理与分析平台等多层协同，实现对水质的实时监测、远程控制与智能化管理。
本文将围绕基于物联网技术的智能水质监测与控制系统展开研究，从系统架构、关键技术以及应用前景等方面进行详细论述。
首先，智能水质监测与控制系统的核心是通过物联网技术实现对水质的全面监测与管理。
在系统架构方面，主要包括三个层面：感知设备层、传输设备与数据处理层、应用平台层。
感知设备层是系统架构中的基础层，主要用于获取水质监测数据。
其中，常用的感知设备包括水质传感器、探测器等，通过测量水中各种参数如PH值、溶解氧浓度、浊度等来评估水质。
感知设备通过传感器将采集到的数据转换成电信号，并通过传输设备进行传输。
传输设备与数据处理层负责传送感知设备层采集到的数据，并进行数据处理与分析。
这一层面主要解决数据传输、存储以及处理的问题。
传输设备可以采用无线技术，如无线传感器网络、蓝牙、Wi-Fi等，实现传感器数据的远程传输。
数据处理与分析平台则对传感器采集到的数据进行处理，比如通过数据挖掘、机器学习等技术，进行数据分析与预测，实现对水质的智能化监测与控制。
应用平台层是系统的最上层，主要提供数据展示与应用支持。
搭建一个统一的应用平台，系统将采集到的数据进行展示，可以通过图表、曲线等方式，直观地反映水质的变化趋势。
同时，应用平台还可以提供功能扩展，通过数据分析与处理，为用户提供智能化的水质管理与控制功能，比如预警、报警等。
在智能水质监测与控制系统的研究中，关键技术主要包括传感器技术、无线传输技术、大数据分析与处理技术等。
传感器技术在智能水质监测系统中起到了关键作用，它们能够实时、准确地获取水质监测数据。
随着技术的不断发展，传感器的精度和可靠性得到了显著提升，能够满足不同水质监测需求。
无线传输技术也是智能水质监测系统中的重要技术，它解决了传统有线传输方式的限制，实现了传感器数据的远程传输。
基于物联网的智能环境监测系统设计与实现
基于物联网的智能环境监测系统设计与实现近年来，随着互联网技术的快速发展，物联网（Internet of Things，简称IoT）已经逐渐成为现实。
物联网技术的应用范围非常广泛，其中之一就是智能环境监测系统。
本文将以“基于物联网的智能环境监测系统设计与实现”为题，探讨该系统的设计原理及实际应用。
一、系统概述及设计原理智能环境监测系统是通过传感器将环境中的各种参数采集并传输给中心控制器，再通过数据分析来实现环境监测和控制的系统。
其设计原理如下所述：1. 传感器网络：智能环境监测系统的核心是传感器网络。
传感器可以感知环境中的温度、湿度、光照等参数，并将采集到的数据通过网络传输给中心控制器。
通过合理布置和部署传感器节点，可以实现对大范围环境的全面监测。
2. 网络通信：传感器节点和中心控制器之间通过物联网技术进行通信。
常用的物联网通信方式包括无线传输、蓝牙、以太网等。
传感器节点将采集到的数据经过通信模块传输到中心控制器，实现数据的远程传输和实时监测。
3. 中心控制器：中心控制器是智能环境监测系统的核心设备。
它接收传感器节点传输的数据，并对数据进行分析和处理。
根据分析结果，中心控制器可以做出相应的控制决策，如调节温度、湿度等参数，以实现对环境的精确控制。
二、系统组成及硬件实现智能环境监测系统包括传感器节点、中心控制器及相关的软件系统。
具体的硬件实现如下：1. 传感器节点：传感器节点主要由传感器、通信模块和控制电路组成。
传感器负责采集环境参数数据，通信模块负责数据的传输，控制电路负责实现传感器的控制和数据处理。
2. 中心控制器：中心控制器主要由处理器、存储器、通信模块和显示屏等组成。
处理器主要负责数据分析和控制决策，存储器用于存储历史数据和相关配置信息，通信模块用于与传感器节点通信，显示屏可用于实时展示监测数据。
三、系统实际应用基于物联网的智能环境监测系统已经在各个领域得到广泛应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 家居环境监测：通过在家居中布置传感器节点，可以实时监测家居中的温度、湿度、空气质量等参数。
基于物联网的智能水质监测与管理系统设计
基于物联网的智能水质监测与管理系统设计一、引言近年来，随着工业化进程的推进和人口的不断增加，水资源的保护与管理成为了当今社会亟需面对的挑战。
水质监测与管理是确保水资源安全与可持续利用的重要手段之一。
为了提高水质监测与管理的效率和精确度，基于物联网的智能水质监测与管理系统应运而生。
本文旨在设计一个基于物联网的智能水质监测与管理系统，包括系统架构、传感器选择、数据传输与分析等方面的内容。
二、系统架构设计1. 感知层：选择合适的水质传感器基于物联网的智能水质监测与管理系统的核心在于感知层，即选择合适的水质传感器来实时监测水质指标。
常用的水质指标包括pH 值、溶解氧浓度、电导率、浊度等。
在系统设计中，我们需要选择可靠、精确度高且适应不同环境的水质传感器。
2. 传输层：选择合适的通信模块为了将水质传感器采集到的数据传输至上层进行分析与管理，选择合适的通信模块非常关键。
无线传感器网络（WSN）和物联网（IoT）技术是常用的传输方式。
根据具体的应用场景和需求，选择适合的通信协议和传输方式来实现数据的可靠传输。
3. 网络层：搭建网络架构在网络层，我们需要搭建系统所需的网络架构。
根据传感器节点数量和布局，选择星型、多跳或网状网络架构来建立传感器之间的通信和协作关系。
此外，为了确保数据传输的可靠性和实时性，可以采用分级网络结构，将数据流向合理分配，减少网络拥堵和数据丢失的风险。
4. 应用层：数据处理与管理系统的最高层是应用层，负责进行数据处理与管理。
通过对传感器采集到的水质数据进行分析与处理，可以实现智能水质监测与管理功能。
可以采用数据挖掘、机器学习等技术，建立水质预测模型，根据历史数据和模型进行水质改善建议和预警。
三、关键技术与挑战1. 节能技术在智能水质监测与管理系统中，大量的传感器节点需要长时间运行，因此节能是一个重要的技术挑战。
可以通过优化传感器的能耗、采用低功耗的通信协议和传输方式来减少系统的能耗，延长节点的运行时间。
rest协议
rest协议REST（Representational State Transfer）是一种设计风格，用于构建网络应用程序的分布式系统。
它是一种轻量级、灵活、可扩展的架构风格，常用于构建基于HTTP协议的Web服务。
REST协议的设计初衷是为了解决分布式超媒体系统的性能、可伸缩性、简单性、可移植性和可靠性等问题。
本文将介绍REST协议的基本概念、特点和应用场景。
REST协议的基本概念。
REST协议是基于资源的，资源是网络上的一个实体，可以是一段文本、一张图片、一首歌曲、一个视频文件或者任何可以被命名的事物。
每个资源都有一个唯一的标识符，称为URI（统一资源标识符）。
客户端通过HTTP协议向服务器发送请求，服务器根据请求的URI来定位资源，并返回资源的表述（Representation）。
REST协议的特点。
1. 状态转移（State Transfer），客户端和服务器之间的通信是无状态的，每个请求都包含了足够的信息让服务器理解请求的意图。
服务器不需要保存客户端的状态，从而使得系统更加可伸缩和可靠。
2. 资源操作，REST协议通过HTTP协议提供了一组标准的操作，包括GET（获取资源）、POST（创建资源）、PUT（更新资源）、DELETE（删除资源）等，这些操作对应了对资源的增删改查。
3. 统一接口，REST协议提供了一种统一的接口，客户端和服务器之间的通信通过标准的HTTP方法和状态码进行，使得客户端和服务器之间的解耦更加容易。
4. 可缓存性，REST协议支持缓存，服务器可以在响应中添加缓存控制头，客户端可以根据缓存控制头来决定是否使用缓存的资源，从而减少网络传输和提高性能。
REST协议的应用场景。
1. Web服务，REST协议常用于构建基于HTTP协议的Web服务，例如RESTful API。
通过RESTful API，客户端可以使用标准的HTTP方法和状态码来操作资源，实现了客户端和服务器之间的解耦。
thingsboard中rest api的使用方法 -回复
thingsboard中rest api的使用方法-回复ThingsBoard是一个开源的物联网平台，提供了一系列的API，用于与ThingsBoard系统进行交互和集成。
这些API包括REST API、MQTT API、CoAP API等，本文将重点介绍如何使用ThingsBoard中的REST API。
一、REST API概述REST（Representational State Transfer）是一种软件架构风格，用于设计网络应用程序的协议。
REST API是一种基于HTTP协议的API，通过HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE等）和URL路径与服务器进行通信。
使用REST API可以实现对ThingsBoard的数据、设备和其他资源进行管理和操作。
ThingsBoard通过REST API提供了一系列的端点（endpoints），用于实现与系统的交互。
这些端点包括设备端点、遥测端点、属性端点、RPC端点等，每个端点对应着一项具体的功能。
接下来，将以设备端点为例，介绍如何使用ThingsBoard的REST API。
二、设备端点设备端点用于管理和操作ThingsBoard中的设备，包括创建设备、删除设备、更新设备属性等功能。
1. 创建设备首先，需要使用POST方法和以下URL路径来创建设备：/api/v1/{accessToken}/devices其中，{accessToken}是用户的访问令牌（access token），它用于验证用户的身份和权限。
在请求体中，需要提供设备的详细信息，包括设备名称、类型、标签等。
例如，可以使用如下的JSON格式来描述设备的信息：{"name": "MyDevice","type": "default","label": "Living Room"}2. 删除设备为了删除设备，需要使用DELETE方法和以下URL路径：/api/v1/{accessToken}/devices/{deviceId}其中，{deviceId}是设备的唯一标识符（device ID）。
2024版物联网基础教学教案
典型物联网通信协议分析
MQTT协议
一种轻量级的发布/订阅消息传输协 议，适用于低带宽、高延迟或不稳定
网络环境的物联网应用。
LoRaWAN协议
一种专为低功耗广域网（LPWAN） 设计的通信协议，适用于长距离、低
功耗的物联网应用。
CoAP协议
一种基于REST架构的轻量级Web传 输协议，适用于低功耗、资源受限的 物联网设备。
组队参赛，明确团队分工和合作方式。
参与行业竞赛或创新实践活动
进行项目选题和需求分析，制定项目计划 和进度安排。
进行项目测试和调试，确保项目功能和性 能符合要求。
进行项目设计和开发，包括硬件设计、软 件开发和系统集成等。
参加竞赛或实践活动的评审和答辩环节， 展示项目成果和创新点。
07
课程总结与展望
随着物联网设备数量的不断增加，物联网安全问题将更加突出，需要加
强技术研发和安全管理，保障物联网系统的安全稳定运行。
THANKS
感谢观看
身份认证和访问控制策略
身份认证机制
建立物联网设备的身份认证机制，确 保只有合法设备能够接入网络。
基于角色的访问控制
根据设备或用户在系统中的角色分配 访问权限，实现细粒度的权限管理。
访问控制列表
制定访问控制列表，明确不同设备和 用户对数据的访问权限。
动态权限调整
根据设备或用户的行为和信誉动态调 整访问权限，提高系统的安全性。
06
物联网实验项目与实践活动
搭建简单传感器网络实验
实验目的：通过搭建简单的传感器网 络，让学生了解物联网中传感器的基
本原理和通信方式。
实验步骤
选择合适的传感器（如温度传感器、 湿度传感器等）。
基于物联网的智能水质监测系统设计与实现
基于物联网的智能水质监测系统设计与实现随着人民生活水平的提高，对水质安全的关注度也越来越高。
为了确保饮用水的安全和环境水质的监测，基于物联网的智能水质监测系统应运而生。
本文将介绍该系统的设计和实现。
一、系统设计1. 系统架构智能水质监测系统基于物联网技术，由多个传感器节点和中心服务器组成。
传感器节点分布在水质监测点，负责数据采集和传输。
中心服务器接收传感器节点发送的数据，并进行分析处理。
2. 传感器选择为了确保监测数据的准确性和可靠性，需要选择合适的传感器。
常见的水质参数包括PH值、溶解氧、浊度、电导率等。
根据监测需求，选择相应的传感器，并保证其精度和可靠性。
3. 数据传输与通信传感器节点将采集到的数据通过无线通信方式发送给中心服务器。
选择适合的通信技术，如Wi-Fi、蓝牙或LoRa等，以确保数据的可靠传输。
4. 数据存储与管理中心服务器负责接收传感器节点发送的数据，并将其存储到数据库中。
可以使用关系型数据库或者NoSQL数据库，根据系统的规模和需求进行选择。
5. 数据分析与预警中心服务器对接收到的数据进行分析和处理，通过算法和模型对水质监测数据进行分析。
一旦监测数据超出预设的阈值，系统将自动触发预警机制，及时通知相关人员进行处置。
二、系统实现1. 传感器节点开发根据选择的传感器类型和通信技术，开发相应的传感器节点。
节点应具备数据采集和传输的功能，并具备一定的防水和防尘性能，以适应不同的环境条件。
2. 中心服务器搭建选择合适的硬件设备和操作系统，搭建中心服务器。
选择高性能的服务器硬件，配备相应的网络设备和数据库，并进行相应的系统配置和优化。
3. 数据存储与管理根据选择的数据库类型，搭建和配置数据库，设计合适的数据表结构，并实现数据的存储和管理功能。
考虑到数据的安全性和可靠性，可以采用备份和冗余策略。
4. 数据分析与预警根据需求，选择合适的数据分析算法和模型，对接收到的水质监测数据进行处理和分析，包括实时监测和历史数据的分析。
基于物联网技术的环境监测平台设计与实现
基于物联网技术的环境监测平台设计与实现近年来，随着物联网（IoT）技术的发展，环境监测也得到了越来越多的关注。
基于物联网技术的环境监测平台不仅能够实现对环境数据的实时采集和传输，同时还能够进行数据分析、预处理和可视化展示，为环境保护和资源利用提供科学依据。
本文将介绍基于物联网技术的环境监测平台的设计和实现。
一、需求分析在设计基于物联网技术的环境监测平台之前，首先要进行需求分析，以确定平台的功能和性能。
根据需求分析，基于物联网技术的环境监测平台应该具备以下功能：1. 实时采集环境数据，包括温度、湿度、气压、风速、风向、PM2.5等指标；2. 对采集的环境数据进行处理和分析，得出环境质量等级，并提供可视化展示；3. 提供报警服务，当监测到环境异常时能够及时发送报警信息；4. 支持远程监控与控制，包括远程开关机、远程校准、远程升级等功能；5. 具备良好的扩展性和可维护性，可根据用户需求进行定制化开发。
二、系统架构设计基于以上需求分析，我们可以设计出基于物联网技术的环境监测平台的系统架构。
如下图所示：从图中可以看出，基于物联网技术的环境监测平台主要分为四个部分：传感器节点、数据采集与传输模块、数据处理与分析模块、终端展示与控制模块。
其中，传感器节点用于采集环境数据，采集模块可以集成多种不同类型的环境传感器，以满足不同用户的需求。
数据采集与传输模块可以通过无线通信技术（如Wi-Fi、LTE、LoRa等）将采集的环境数据传输到云端服务器，同时也支持数据存储和处理。
数据处理与分析模块主要用于对传输回来的数据进行预处理、过滤和计算，生成环境质量等级并提供可视化展示。
终端展示与控制模块可以通过Web界面、手机APP等方式展示监测数据、进行环境质量等级的查询和控制。
除了以上模块，基于物联网技术的环境监测平台还需要配合云计算、大数据、人工智能等技术，以提高监测精度和准确度，并为环境保护和资源利用提供更科学的依据。
三、系统实现在系统架构设计完成后，我们需要对系统进行详细的实现和部署。
基于物联网的水产养殖环境监测系统
基于物联网的水产养殖环境监测系统作者：韩凯宋海明来源：《科学导报·学术》2020年第19期摘 ;要：为满足水产养殖过程中对水环境实时准确远程监测的的需求，本文设计了一套基于物联网技术的水产养殖环境监测系统。
通过分析系统的功能需求，设计了以STM32为核心的现场采集单元和搭载Linux系统的Raspberry Pi远程监测中心，能够便捷的、实时的、远程的、多终端的监测水产养殖环境信息，推进水产养殖业信息化发展。
关键词：水产养殖;物联网;STM32;环境监测;Linux系统引言近些年，农业信息化越来越受到国家的重视，其中农业部专门针对水产养殖业提出了“信息化全面支撑现代水产养殖业转型升级”的指导意见。
据统计数据显示，自2009年起国内水产人工养殖比例逐年增加，至2019年我国养捕比达到78：22。
水产养殖的关键就是对PH、浊度、溶解氧、电导率、水温、水流、光照、投饲、吸污、消毒等进行监测控制。
目前在我国，养殖业多为粗放式经营，多采用现场人工监测的方法，需要投入大量的时间、物力、人力。
本文旨在开发一套结合物联网技术和传感技术的水产养殖环境监控系统，能够便捷的、实时的、远程的监控水产养殖环境信息。
1 系统整体设计系统整体功能是要对上述水环境信息进行实时采集与监测，监测的频度和范围都要符合相关标准，各个监测点信息数据能在远程监测中心进行显示、存储、处理。
在完成上述功能的同时，也要考虑系统的性能需具备现场采集单元能耗低、系统成本低、数据精确性高、操作简单易上手等特点。
如图1所示，系统主要分为现场采集单元和远程监测中心。
现场采集单元实现各传感器数据的采集，并以无线通信的方式将数据传输到远程监测中心。
远程监测中心将传输来的数据进行存储和处理，实时了解各项环境参数。
2 硬件设计现场采集单元采用蓄电池加太阳能板的持续供电方案，选用大容量的12V，8AH铅蓄电池弥补阴雨天太阳板供电不足，用STM32F103VET6微处理器，具有低成本、高性能、低功耗、丰富的外设等优点，满足系统开发的需要。
物联网智能环境监测系统方案
物联网智能环境监测系统方案一、引言随着物联网技术的不断发展，物联网智能环境监测系统应运而生。
该系统利用各种传感器和通信技术，收集、传输和分析环境数据，实时监测环境质量，为用户提供准确的环境信息。
本文将介绍一个基于物联网技术的智能环境监测系统方案。
二、系统架构本系统采用分布式架构，包括传感器节点、网关节点、云服务器和用户终端四个部分。
1.传感器节点：传感器节点负责收集环境数据，如温度、湿度、气压、光强等，并通过通信模块将数据发送给网关节点。
每个传感器节点都有唯一的标识符，方便数据管理和查询。
2.网关节点：网关节点负责收集来自传感器节点的数据，并通过网络将数据发送到云服务器。
网关节点可以连接多个传感器节点，同时具备与云服务器通信的能力。
3.云服务器：云服务器是系统的核心，负责接收、存储和分析传感器数据。
云服务器可以使用开源的物联网云平台，如阿里云、华为云等。
用户可以通过云服务器的管理界面实时查看环境数据，并设置报警规则。
4.用户终端：用户终端可以是智能手机、平板电脑或电脑等设备，用户可以通过用户终端查看实时环境数据和历史数据，同时接收报警信息。
三、系统功能本系统主要具备以下功能：1.实时监测环境数据：通过传感器节点实时收集温度、湿度、气压、光强等环境数据，并传输到云服务器，用户可以实时查看环境数据。
2.历史数据查询：用户可以查询任意时间段内的历史环境数据，以便分析和比较。
3.报警功能：系统可以根据用户设置的报警规则进行实时监测，当环境数据超出阈值时，系统会自动发送报警信息给用户。
4.数据可视化：通过图表、地图等方式将环境数据可视化，便于用户直观了解环境状况。
5.远程控制：用户可以通过用户终端远程控制设备，例如打开或关闭空调、调节照明亮度等。
四、系统流程1.传感器节点感知环境数据，并将数据传输给网关节点。
2.网关节点接收来自传感器节点的数据，并通过网络将数据传输到云服务器。
3.云服务器接收到数据后，存储数据并进行分析。
基于物联网的智能环境监测系统设计
基于物联网的智能环境监测系统设计在当今社会，随着科技的飞速发展和人们对环境质量的日益重视，环境监测已成为保障人类生存和发展的重要手段。
传统的环境监测方式往往存在监测范围有限、数据采集不及时、准确性不高等问题。
为了更好地应对这些挑战，基于物联网的智能环境监测系统应运而生。
一、物联网技术概述物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。
其目的是实现物与物、人与物之间的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
在物联网架构中，通常包括感知层、网络层和应用层。
感知层负责数据的采集，通过传感器、摄像头等设备获取环境参数；网络层负责数据的传输，将感知层采集到的数据传输到应用层；应用层则对数据进行处理、分析和展示，为用户提供决策支持。
二、智能环境监测系统的需求分析为了设计出高效实用的智能环境监测系统，首先需要对其需求进行深入分析。
1、监测参数多样化需要监测的环境参数包括但不限于空气质量（如 PM25、PM10、二氧化硫、二氧化氮等）、水质（如酸碱度、溶解氧、化学需氧量等）、土壤质量（如重金属含量、肥力等）、气象参数（如温度、湿度、风速、风向等）以及噪声水平等。
2、高精度和实时性监测数据应具有较高的精度，能够准确反映环境状况。
同时，数据采集和传输应具备实时性，以便及时发现环境问题并采取相应措施。
3、远程监控和管理用户能够通过互联网远程访问监测系统，实时查看环境数据、接收报警信息，并对监测设备进行远程控制和管理。
4、数据分析和预测系统应具备强大的数据分析能力，能够对历史数据进行挖掘和分析，为环境质量评估和趋势预测提供支持。
5、可靠性和稳定性监测系统应能够在各种恶劣环境下稳定运行，具备容错和自恢复能力，确保数据的完整性和准确性。
三、智能环境监测系统的总体设计基于上述需求分析，设计了基于物联网的智能环境监测系统，其总体架构如图 1 所示。
嵌入式、物联网常见通信协议
嵌入式、物联网常见通信协议本文介绍一些常见的嵌入式、物联网通信协议，它们具有不同的性能、通信速率、覆盖范围、功率和内存，而且每一种协议都有各自的优点和或多或少的缺点。
其中一些通信协议只适合小型家用电器，而其他一些通信协议则可以用于大型智慧城市项目。
物联网通信协议分为两大类：一类是接入协议：一般负责子网内设备间的组网及通信一类是通讯协议：主要是运行在传统互联网TCP/IP协议之上的设备通讯协议，负责设备通过互联网进行数据交换及通信。
物理层、数据链路层协议1、远距离蜂窝通信（1）2G/3G/4G通信协议，分别指第二、三、四代移动通信系统协议。
（2）NB-IoT窄带物联网（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT）成为万物互联网络的一个重要分支。
NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180kHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。
NB-IoT聚焦于低功耗广覆盖（LPWA）物联网（IoT）市场，是一种可在全球范围内广泛应用的新兴技术。
具有覆盖广、连接多、速率快、成本低、功耗低、架构优等特点。
应用场景：NB-IoT网络带来的场景应用包括智能停车、智能消防、智能水务、智能路灯、共享单车和智能家电等。
（3）5G第五代移动通信技术，是最新一代蜂窝移动通信技术。
5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。
应用场景：AR/VR、车联网、智能制造、智慧能源、无线医疗、无线家庭娱乐、联网无人机、超高清/全景直播、个人AI辅助、智慧城市。
2、远距离非蜂窝通信（1）WiFi由于前几年家用WiFi路由器以及智能手机的迅速普及，WiFi协议在智能家居领域也得到了广泛应用。
WiFi协议最大的优势是可以直接接入互联网。
相对于ZigBee，采用Wifi协议的智能家居方案省去了额外的网关，相对于蓝牙协议，省去了对手机等移动终端的依赖。
基于物联网与智能传感器的智能水质监测系统设计
基于物联网与智能传感器的智能水质监测系统设计智能水质监测系统设计与物联网技术随着科技的不断发展和进步，物联网（Internet of Things，IoT）技术被广泛应用于各个领域。
其中，基于物联网与智能传感器的智能水质监测系统设计成为了当前热门的研究方向之一。
本文将探讨智能水质监测系统的设计与物联网技术的应用，并介绍其优势以及未来的发展趋势。
一、智能水质监测系统的设计原理与应用智能水质监测系统主要通过物联网技术与智能传感器相结合，实现对水质的实时监测与评估。
传感器可以实时感知到水质的各项指标，例如水温、PH值、溶解氧、浊度等，将数据通过无线通信传输到云端，用户可以实时查看水质监测结果，并根据监测数据采取相应的处理措施。
智能水质监测系统具有多种应用，包括但不限于城市供水系统、农田灌溉、水污染监测、水生态系统等。
在城市供水系统中，智能水质监测系统可以及时检测到水质问题，防止因水质污染引发的传染病流行。
在农田灌溉中，通过监测土壤水质，合理调控灌溉水的PH值和溶解氧浓度，实现高效用水，提高农作物产量。
此外，智能水质监测系统还可以检测水污染源和水生态系统的健康状况，提供数据支持给相关研究部门进行环境保护与治理。
二、物联网技术在智能水质监测系统中的应用物联网技术作为智能水质监测系统的核心技术之一，具有以下几个方面的应用。
1. 传感器网络构建：智能水质监测系统中，通过布置大量的智能传感器，形成一个分布式的传感器网络。
传感器可以根据预先设定的采样周期对水质指标进行采样并传输数据，确保数据的及时性和准确性。
此外，传感器网络还可以根据具体需求进行有选择性的布置，灵活应用于不同的水质监测场景中。
2. 数据传输与处理：智能水质监测系统通过无线传输技术将传感器采集的水质数据传送到云端。
在云端，通过数据处理和分析，可以对水质进行实时监测和评估。
同时，用户可以通过手机、电脑等终端设备实时查看水质监测结果。
云端还可以提供存储大量数据的能力，支持对历史数据进行回溯分析，为水质管理提供科学依据。
湖仓一体大数据平台解决方案
湖仓一体大数据平台解决方案往下集成数据，往上搭载应用。
数据资产。
基础设施阿里云本地IDC…H 为云电信云腾讯云Azure AWS 京东云引擎层S-EMR阿里云-EMRAWS-EMRH 为云-MRS 星环-TDH 数据集成数据研发数据运维数据服务数据治理数据工厂规范建模指标管理参数配置API 工厂脚本/向导模式自定义函数导入在线测试 数据查询标签工厂实体管理标签管理任务管理算法工厂算法开发资源管理指标运维指标任务监控指标查询常规运维数据生产运维数据质量运维API 中心API 授权API 调用数据订阅标签中心量级、覆盖率标签值分布控制台项目管理子账号管理角色权限管理工作空间管理AccessKey管理平台安全设置数据地图数据管理类目管理常规开发离线开发实时开发数据安全数据脱敏数据加密数据规划资产盘点资产盘点报告元数据管理生命周期治理项管理治理效果分析全链血缘元数据检索元数据分析数据探查探查报告探查任务配置探查实例管理数据源管理数据源数据文件规范建表可视化建表DDL 建表数据同步离线同步实时同步API 运维配置、告警安全组配置标签运维标签任务监控标签查询算法运维算法任务监控配置及告警数据标准数据标准管理标准覆盖率评估2.传统数仓的问题技术架构效率低门槛高平台管理开发效率依赖离线T+1导出报表缺少实时元数据管理未打通实时离线数据的联系宽表建设平台治理批流统一湖仓一体数仓建设思路SQL 统一开发流程引入Hudi 加速宽表产出基于Flink SQL 构建实时数仓数仓平台化建设统一规范体系(1/3)业务板块规范定义 模型设计数据应用业务系统业务板块2业务板块1业务源数据1业务源数据2业务源数据3……数据域/主题域统计粒度(维度组合)一致性维度修饰词派生指标原子指标（业务过程+度量）维表（DIM ）把逻辑维度物理化的宽表统计周期(时间维)汇总事实表（DWS ）把明细事实聚合的事实表数据应用层（ADS ）业务过程事务事实表(DWD)最原始粒度的明细数据维度属性统一规范，OneData 建模方法论(2/3)统一规范，可视化建模工具(3/3)统一元数据价值主张：特点：基于SQL 统一开发流程afhaTableSQL离线批处理实时流处理即席查询Lambda架构Lambda架构的主要思想：）、服务优点：1数据的不可变性2数据的重新计算缺点：双重计算+双重服务输入数据流批处理数据流实时计算数据流预处理结果增量处理结果批处理流处理即席查询API服务自助取数批处理视图增量处理视图Lambda 架构-数仓分层结构DIMRedisHBase ESMySQLADSKafkaES HBaseHiveHiveHiveDWSKafkaDWDKafkaE T LPrestoOLAPClichHouse DorisDBSourceMessae Queue RDS/ binlogS Q LS Q LS Q LS Q LS Q LC D CS Q LE T LKafkaHiveODS大数据平台技术栈大数据平台Kafka数据源Flink数据处理Data API Presto impala数据服务报表应用数据消费预警数据存储OGGPG 数据源MySQL解析层分布式消息队列流计算平台结果数据层数据接口层应用层Oracle数据源MySQL数据源层clickhouse IoTMQTTkuduStarRocks 原DorisDBKappa 架构优点：（1）架构简单，生产统一（2）一套逻辑，维护简单缺点：（1）适用场景的通用性不高（2）大数据量回溯成本高，生产压力大（3）流式计算结果不准确最终需要对账输入数据流ODS DWD DWSKafkaKafkaKafka服务DB应用Kappa 架构-数仓分层结构DIMRedisHBaseESMySQLADSKafkaES HBaseHiveDWSDWDE T LPrestoOLAPClichHouse DorisDBSourceMessae Queue RDS/ binlogS Q LS Q LS Q LS Q LS Q LC D CS Q LKafkaODSKafkaKafka方案对比与实际需求引入数据湖Hudi加速宽表构建Kafka Full D atai n c r e m e n t d atad atabasesKafkaDorisDB kudu clickhouseHudi架构图增量实时更新时间漫游Hudi数据湖典型PipelineHudi数据湖关键特性引入数据湖Hudi-湖仓一体架构MySQL OracleSQL Server PostgreSQL Redis结构化数据MongoDBJSON XML CSV Kafka ORC半结构化数据Parquet音频视频文档电子邮件非结构化数据数据源DataX（批量同步）API 接口（Restful ）数据集成文件直传Flink-CDC （流式写入）Flink 计算/分析引擎计算引擎Spark Hive机器学习训练Presto 分析引擎Impala元数据管理Apache Hudi数据湖-存储存储对象S3OSSCOSHDFSAPI 服务机器学习推理数据服务消息订阅数据应用大数据平台湖仓一体平台智能推荐BI 报表即席查询人脸识别数据大屏引入数据湖Hudi-湖仓一体数仓分层结构DIMRedisHBase ESMySQLADSKafkaES HBaseHiveHiveHiveDWSKafkaDWDKafkaE T LPrestoOLAPClichHouse DorisDBSourceMessae Queue RDS/ binlogS Q LS Q LS Q LS Q LS Q LC D CS Q LE T LHudi on FlinkHudi on FlinkHudi on FlinkKafkaHive引入数据湖Hudi-湖仓一体产品核心功能数据集成：Ø批量集成Ø实时集成Ø消息集成数据湖管理：Ø结构化数据存储Ø半结构化数据存储Ø非结构化数据存储数据研发：Ø实时计算Ø数据智能加工Ø离线计算湖仓一体-Hudi On Flink 的实现KafkaKafkaSource GeneratorBinlogRecord InstantTimeFileIndexer WriteProcessOperatorFileIndexer WriteProcessOperatorCommitSinkMetadata PartitionerFileIndexerWriteProcessOperatorcheckpoint湖仓一体平台建设3.湖仓一体大数据平台核心功能-①实时数据接入自动接入接入配置湖仓一体大数据平台产品核心功能·实时同步+实时开发+实时运维配置来源表信息实时同步配置目标表Kafka信息通道控制设置实时开发源表中配置Kafka信息结果表中配置Kafka写入的目标库信息维表信息实时运维发布至运维设置启停与告警设置告警规则设置监控范围湖仓一体大数据平台产品核心功能-⑤元数据实时更新CDC SourceDatabaseSchemaTransformDDLDMLBinlog Kafka SinkAVROKafkaBinlog Kafka SourceHudi SinkCheckpointMetadataReportFetch湖仓一体大数据平台产品核心功能-⑥数据资产管理体系湖仓一体大数据平台产品核心功能-⑦性能压测压测场景：数据准备：20228压测结果：压测场景单条数据量压测数据量压测链路压测结果Kafka生产与消费20个字段，228个字节40WMySQL数据源到Kafka耗时46s（qps：8700）Kafka消费耗时4.6s（qps：8.7W）实时计算Oracle-MySQL20个字段，228个字节40W Oracle数据源数据新增到新增数据写到目标数据库MySQL（3进程，分配内存3G）qps：3778 40W*5qps：3715实时计算MySQL-Kudu20个字段，228个字节40W MySQL数据新增，经过Flink实时计算写到Kudu表中qps：5250结论：实时计算支持主流数据库1500万/小时的数据处理能力，且资源占用较低湖仓一体大数据平台产品未来支持功能-①增强SQL能力湖仓一体大数据平台产品未来支持功能-②精细化资源管理自动扩容缩容细粒度资源调度Flink on K8s4问题不支持事务由于传统大数据方案不支持事务，有可能会读到未写完成的数据，造成数据统计错误。
CoAP协议
介绍CoAP协议的基本概念和作用CoAP（Constrained Application Protocol）是一种专为受限环境下的物联网设备设计的应用层协议。
它采用轻量级的设计，旨在提供高效的通信方式，适用于资源受限的设备和网络。
CoAP协议的基本概念CoAP协议基于REST（Representational State Transfer）架构风格，并借鉴了HTTP协议的部分特性，但在设计上更加轻量级。
它采用UDP协议作为传输层协议，具有低开销和低延迟的特点。
CoAP协议支持基于资源的通信模型，每个资源都有一个唯一的标识符（URI），可以通过GET、POST、PUT和DELETE等类似HTTP的方法进行访问和操作。
它还提供了观察（Observation）机制，允许客户端订阅资源的变化，实现实时数据更新。
CoAP协议的作用CoAP协议在物联网领域具有以下作用：1.低功耗通信:CoAP协议被设计用于低功耗设备和无线传感器网络，通过使用UDP协议、简化的头部和消息压缩等技术，可以降低通信的能耗，延长设备的电池寿命。
2.资源受限设备支持:CoAP协议适用于资源受限的设备，如传感器、执行器和嵌入式系统等。
它提供了轻量级的通信方式，使得这些设备可以进行简单而高效的通信，并与其他设备和互联网进行集成。
3.灵活的应用场景:CoAP协议可以应用于各种物联网应用场景，包括智能家居、工业自动化、智能城市和健康监测等。
通过CoAP协议，设备可以进行数据采集、控制命令传输、设备发现和状态监测等功能。
4.与HTTP协议的互操作性:CoAP协议与HTTP协议类似，可以通过网关进行互操作。
这意味着CoAP设备可以通过网关与现有的HTTP基础设施进行通信，实现与互联网的连接和集成。
CoAP协议的基本概念和作用使其成为物联网领域的重要协议之一。
它为资源受限的设备提供了一种轻量级、低功耗、高效的通信方式，促进了物联网的发展和应用。
解释CoAP协议的工作原理和通信模型CoAP（Constrained Application Protocol）是一种专为受限环境下的物联网设备设计的应用层协议。
基于物联网的智能水质监测与管理系统设计与实现
基于物联网的智能水质监测与管理系统设计与实现物联网（Internet of Things，IoT）作为一种新兴的信息技术，被广泛应用于各个领域。
在水质监测与管理方面，物联网技术的应用也越来越受到关注。
本文将介绍一个基于物联网的智能水质监测与管理系统的设计与实现。
一、系统概述智能水质监测与管理系统旨在利用物联网技术，实时监测水质数据并自动分析、管理水质状况。
系统由多个传感器节点、数据采集与传输模块、数据处理与分析模块及用户界面组成。
传感器节点负责采集水质数据，数据采集与传输模块将采集到的数据传输至数据处理与分析模块，用户界面提供给用户实时水质信息与数据分析结果。
二、传感器节点设计传感器是智能水质监测与管理系统中最关键的组成部分。
传感器节点需要能够准确、稳定地采集水质参数，并将数据传输至数据处理与分析模块。
在设计传感器节点时，需要考虑以下几个关键因素：1. 传感器选择：根据实际需求选择合适的传感器，如PH传感器、溶解氧传感器、浊度传感器等。
传感器的选择应考虑其精确度、稳定性、响应速度等因素。
2. 传感器布置：将传感器节点布置在水质监测点附近，以确保数据的准确性和实时性。
同时，传感器节点应具备防水、防腐蚀等特性，以适应水环境的特殊要求。
3. 数据传输：传感器节点需要与数据采集与传输模块进行无线通信。
可以采用无线传感器网络、蓝牙、WiFi等技术实现数据传输。
传感器节点还应具备较低的功耗，以延长电池寿命。
三、数据采集与传输模块设计数据采集与传输模块负责接收来自传感器节点的数据，并将数据传输至数据处理与分析模块。
在设计数据采集与传输模块时，需要考虑以下几个关键因素：1. 无线通信技术：选择合适的无线通信技术，如WiFi、LoRa、NB-IoT等。
需要根据传感器节点的布局范围、通信距离和功耗等因素进行选择。
2. 数据存储：采集到的数据可以直接传输至数据处理与分析模块，也可以先存储在本地存储设备中，以备后续分析使用。
基于REST架构的物联网设备插件机制设计
2019年1月计算机工程与设计Jan.2019第 ％〇卷第1期 COMPUTER ENGINEERING AND DESIG N V ol.40 No.1基于R E S T架构的物联网设备插件机制设计朱赫苏维均王鑫2(1.北京工商大学计算机与信息工程学院，北京100038%2.英特尔中国有限公司，北京100013)摘要：为解决物联网网关底层设备受限于通讯协议，导致网关底层设备接口有限，不能在各种物联网场景任意切换的问 题，提出一种基于R E S T架构的物联网设备插件机制，提高物联网网关的灵活性和可扩展性。
相对独立于网关内部功能，可单独实现网关采集传输数据、设备资源管理的基本功能，达到接入网关设备扩展的目的，通过统一资源标识符U R I和协 议动词组合的方式实现对设备的资源管理。
此研究结合英特尔公司开发的通用物联网网关架构，将插件机制融入其中进行 验证测试，测试结果达到了预期目的。
关键词$R E S T架构；统一资源标识符UR0物联网网关；设备管理；插件机制中图法分类号！TP3 文献标识号$A文章编号$ 1000-7024 (2019)01-0014-06doi： 10.16208/1. issnl000-7024. 2019. 01. 003Design of IoT device plug-in mechanism based on REST architectureZHU He1&SU Wei-jun1&WANG Xin2(1.College of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business U niversity,Beijing100038,China； 2.Intel China Lim ited,Beijing100013, China)Abstract：To solve the problem that the underlying equipment of the IoT gateway is limited by the communication protocol, which makes the interface underlying equipment of the gateway limited and can?t switch arbitrarily in various networking scenarios.A plug-in m echanism based on REST architecture gateway was proposed to improve the flexibility and scalability.The mechanism was independent of the internal functions of the gateway, which realized the basic functions the transmission data and the e q uipment resource management to achieve the purpose of the equipment expansion of the access gateway，and the resource management of the device was realized through the combination of U R I search, the plugin-in mechanism w as combined with a common IoT gateway architecture developed by Intel Corporation and was integrated into the architecture to carry out a verification test.The test results achieve Keywords：REST architecture；u niform resource identifier(U R I) ；IoT gateway；equipment management；plug-inmechanism/引言伴随着物联网（Io T)1*的浪潮，各种物联网产品接踵 而至，在各种场景得到应用。
基于REST风格的物联网应用开发模式探究
设 计一个基 于 Ｒ Ｅ Ｓ Ｔ的物联 网应 用系统开发模式 ， 基 于一个具 有 Ｒ Ｅ Ｓ 感知数据 看作 资源， 使 用户可以采用 Ｄ ｊ ａ ｎ ｇ ｏ 框 架来简便 、 快速地开发物联 网应 用。
关键 词 ： 物联 网； 传 感 器 ；Ｒ ＥＳ Ｔ ；业 务 平 台
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｌ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ ；ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ；Ｒ Ｅ Ｓ Ｔ；ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ ｐ ｌ ａ ｆ ｔ ｏ ｍ ｒ
０ 引 言
随着无 线 接人技 术 的快速 发展 ， 通 信 网络 的异构
性特 征变 得更 加 突 出 ， 如何 有 效地 实 现 不 同网络 、 不
１ 研 究 背景
１ ． １ 传感 网与物 联 网
同设 备 间的互联 互通 以及 获取 所需 的各类 服务 ， 并构 建融 合各 网络 异构 性 的 无线 物 联 网络成 为业 界 关 注 的重 点 Ｊ 。 同时 ， 网络 发 展 的 最 终 目的是 更 好 地 向 用户 提供 他们 所需 的各 种 业 务 。传 感 网作 为 物 联 网 的重 要组 成 部 分 ， 由于 物联 网 业 务 的拓 展 受 网 络 能 力、 终端 能力 、 业 务开 发模 式等 多种 因素影 响 ， 原 有 的
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基于全国产化生态的水资源环境测控物联网平台研究
基于全国产化生态的水资源环境测控物联网平台研究
王柏顺;曾佑聪;石瑞格;张侃侃;张晋福
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2024(14)1
【摘要】在国家“十四五”规划着力提升核心产业竞争力、基础软硬件国产化的新要求下,为促进水资源环境监测信息安全自主可控,从IT生态国产化角度出发,基于麒麟、深度、达梦、人大金仓和浪潮等国产化环境开展兼容适配研究,探索全国产化生态下的“物联网+水资源环境”测控新模式,构建基于全国产化生态的水资源环境测控物联网平台,实现国产化环境替代和关键核心技术自主掌控,为水资源环境信息化提供更加安全的服务,提升产业自主创新能力,共建国产应用新生态。
【总页数】4页(P22-25)
【作者】王柏顺;曾佑聪;石瑞格;张侃侃;张晋福
【作者单位】中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于物联网技术水资源环境监测仿真研究
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Ｐ Ｉ ， 将传感器节点 台。该平台提 供 了 一 套 友 好 的 Ａ 和节点状态 数 据 抽 象 成 资 源， 可解决终端设备异构 问题， 实现物联网应用的松耦合性。
１ 相关工作
１ ． １ 湖泊环境监测 湖泊是 地 球 上 重 要 的 淡 水 资 源 库 和 物 种 基 因 库， 能够维系 流 域 生 态 平 衡、 提 供 生 活 用 水、 提供丰 富水产品等。生态系统退化、 水 体 富 营 养 化、 面积萎 缩等成为中 国 湖 泊 面 临 的 重 大 问 题， 倍受各级政府 广泛关注， 加强湖泊环境监测， 开展生态保护是重要
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】Ｉ ｎｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏｓ ｏ ｌ ｖ ｅｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇｉ ｎＨ ｕ ｌ ｕ ｎｌ ａ ｋ ｅ ’ ｓｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ｓ ｕ ｃ ｈａ ｓｉ ｎ ｓ ｕ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ， ｈ ｉ ｇ ｈｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙａ ｎ ｄｐ ｏ ｏ ｒ ｓ ｃ ａ ｌ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｕ ｔ ｓｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄａ ｎＩ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｏ ｆ Ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ （ Ｉ ｏ Ｔ ） ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍｆ ｏ ｒ （ Ｒ Ｅ Ｓ Ｔ ） ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ． Ｔ ｈ ｅｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒｎ ｏ ｄ ｅａ ｎ ｄｎ ｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｋ ｅｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎＲ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｓ ｔ ａ ｔ ｅＴ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ ｄ ａ ｔ ａａ ｒ ｅａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄｉ ｎ ｔ ｏｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ． Ｄ ｕ ｅｔ ｏｔ ｈ ｅｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ， ｈ ｉ ｇ ｈｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙａ ｎ ｄｌ ｏ ｏ ｓ ｅｃ ｏ ｕ ｐ ｌ ｉ ｎ ｇ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍｉ ｓｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅｆ ｏ ｒｌ ａ ｋ ｅｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ．Ｕ ｓ ｉ ｎ ｇＥ Ｃ Ｓ ，Ａ ｌ ｉｃ ｌ ｏ ｕ ｄｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ，ｉ ｔｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｓｔ ｈ ｅｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ， ｗ ｉ ｔ ｈｔ ｈ ｅａ ｉ ｄｏ ｆＬ ａ ｒ ａ ｖ ｅ ｌｆ ｒ ａ ｍｅ ｗ ｏ ｒ ｋａ ｎ ｄｆ ｒ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｄｆ ｒ ａ ｍｅ ｗ ｏ ｒ ｋｏ ｆｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｗ ｅ ｉ ｇ ｈ ｔｊ Ｑ ｕ ｅ ｒ ｙｔ ｏｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅｕ ｓ ｅ ｒ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， Ｇ ｅ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎＳ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ（ Ｇ Ｉ Ｓ ） ， ｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉ ｍｅ ｄ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｙｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｎ ｄｈ ｉ ｓ ｔ ｏ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｑ ｕ ｅ ｒ ｙ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｃ ａ ｎｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ ｙ ， ｌ ｉ ｖ ｅ ｓ ｔ ｏ ｃ ｋ ， ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈａ ｎ ｄｇ ｏ ｖ ｅ ｒ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ， ａ ｎ ｄｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｕ ａ ｌ ｌ ｙｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅｄ ａ ｔ ａｓ ｈ ａ ｒ ｉ ｎ ｇｏ ｆ ｔ ｈ ｅＨ ｕ ｌ ｕ ｎｌ ａ ｋ ｅ ’ ｓ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． 【 Ｋｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ 】ｌ ａ ｋ ｅｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ； Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｏ ｆ Ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ （ Ｉ ｏ Ｔ ） ； Ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｓ ｔ ａ ｔ ｅＴ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｅ ｒ （ Ｒ Ｅ Ｓ Ｔ ） ； Ｌ ａ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ； Ｊ ａ ｖ ａ Ｓ ｃ ｒ ｉ ｐ ｔ Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｎ ｏ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ （ Ｊ Ｓ Ｏ Ｎ ） ｄ ａ ｔ ａｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ； Ｇ ｅ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎＳ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ（ Ｇ Ｉ Ｓ ） Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ ３ ４ ２ ８ ． ２ ０ １ ６ ． １ １ ． ０ ０ ５
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基于 Ｒ Ｅ Ｓ Ｔ架构的湖泊环境监测物联网平台
李 琦， 姚 龙
（ 内蒙古科技大学 信息工程学院， 内蒙古 包头 ０ １ ４ ０ １ ０ ）
摘 要：针对呼伦湖环境监测系统监测点不足、 复杂度高、 可 扩 展 性 差 等 问 题， 提出基于表述性状态传递架构的湖 泊环境监测物联网平台。将传感器节点和节点 状 态 数 据 抽 象 成 资 源， 其 简 洁 高 效、 松耦合的特点可满足湖泊环境 监测的要求。使用阿里云服务器 Ｅ Ｃ Ｓ搭建开发环境， 借助 Ｌ ａ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ 框架和轻量级 ｊ Ｑ ｕ ｅ ｒ ｙ前 端 框 架， 实 现 用 户 管 理、 地理信息系统、 数据实时显示、 历史数据查询功能。该平台可满足渔牧业、 科 研 单 位、 政 府 部 门 的 要 求， 实现呼伦湖 环境监测数据共享。 关键词：湖泊环境监测； 物联网； 表述性状态传递； Ｌ ａ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ 框架； Ｊ Ｓ Ｏ Ｎ 数据格式； 地理信息系统 中文引用格式： 李 琦， 姚 龙． 基于 Ｒ Ｅ Ｓ Ｔ架构的湖泊环境监测物联网平台［ Ｊ ］ ． 计算机工程， ２ ０ １ ６ ， ４ ２ （ １ １ ） ： ２ ７ ３ １ ， ３ ７ ． 英文引用格式： Ｌ ｉＱ ｉ ， Ｙ ａ ｏＬ ｏ ｎ ｇ ． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔｏ ｆＴ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓＰ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｆ ｏ ｒＬ ａ ｋ ｅＥ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌＭｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇＢ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎＲ Ｅ Ｓ Ｔ ［ Ｊ ］ ． Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ １ ６ ， ４ ２ （ １ １ ） ： ２ ７ ３ １ ， ３ ７ ． Ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ
１ ］ 现代化和智能化 ［ 。呼伦湖是亚 洲中 部草原区 的 最
大淡水湖， 具有极高的生态 地位， 但是出现了湖面萎 缩、 面积减少、 水 质 持 续 恶 化、 渔业资源和畜牧业遭 到影响、 草原 退 化 等 环 境 问 题， 因 此， 对呼伦湖流域 生态数据的监测越来越重要。 现有的呼伦 湖 环 境 监 测 系 统 监 测 点 不 足， 信息 化建设水平 较 低， 终端设备多样性带来无缝接入互 联网的困难， 监测数据不能通过网络实现传输和共 享。为解决呼 伦 湖 监 测 系 统 面 临 的 各 种 难 题， 本文 提出 基 于 表 述 性 状 态 转 移 （ Ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌＳ ｔ ａ ｔ ｅ
第４ ２卷 第 １ １期 Ｖ ｏ ｌ ． ４ ２ Ｎ ｏ ． １ １ ·物联网专题·
计 算 机 工 程 Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
２ ０ １ ６年 １ １月 Ｎ ｏ ｖ ｅ ｍｂ ｅ ｒ ２ ０ １ ６
文 章 编 号 ：１ ０ ０ ０ ３ ４ ２ ８ （ ２ ０ １ ６ ） １ １ ０ ０ ２ ７ ０ ５ 文 献 标 志 码 ：Ａ 中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １
基金项目： 内蒙古自治区科技计划项目“ 呼伦湖流域生态环境综合信息采集与共享云计算研究与示范” （ ２ ０ １ ５ ０ ２ ０ １ ３ ） 。 作者简介： 李 琦（ １ ９ ７ ３ —） ， 男， 副教授， 主研方向为复杂工业过程优化控制、 嵌入式系统、 物联网应用； 姚 龙， 硕士研究生。 收稿日期： ２ ０ １ ６ ０ ４ ０ ７ 修回日期： ２ ０ １ ６ ０ ５ １ ２ Ｅ ｍａ ｉ ｌ ： ｙ ａ ｏ ｌ ｏ ｎ ｇ ５ ５ １ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｍ的湖泊保护策略 ［
２ 平台整体架构
基于 Ｒ Ｅ Ｓ Ｔ架构的湖 泊 环 境 监 测 物 联 网 平 台 是 一个分层的体系架构， 图 １给 出 了 平 台 的 整 体 架 构。 由于 要 实 现 对 湖 泊 的 水、 土、 气象等数据的实时监 测， 感 知 层 的 传 感 器 设 备 存 在 差 异， 可以是 Ｚ ｉ ｇ Ｂ ｅ ｅ 节点， 也可以是支持 Ｒ Ｅ Ｓ ＴＡ Ｐ Ｉ 的 节 点， Ｚ ｉ ｇ Ｂ ｅ ｅ节 点 需要将采集 的 数 据 传 输 到 网 关 设 备 进 行 处 理， 而支 持Ｒ Ｅ Ｓ ＴＡ Ｐ Ｉ 的节点可以直接将采集的数据通过 Ｒ Ｅ Ｓ ＴＡ Ｐ Ｉ 接口上传到服务平台层； 接入层主要负责 接收感知层上传的数据， 对数 据 进 行 整 合 处 理 后， 通 过Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 转发到服务平台； 服 务平 台层 提供 一 套 友 好的 Ｒ Ｅ Ｓ ＴＡ Ｐ Ｉ 接口， 低层设备能够通过接口实现异 构节点的无 缝 接 入， 应用层通过浏览器异步调用接 口实 现 各 种 服 务， 该 层 包 括 路 由 模 块、 数据处理模 块、 资源管理 模 块、 日 志 管 理 模 块、 缓 存、 数 据 库 等； 应用层主要实现对渔牧业、 科 研 单 位、 政府部门提供