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宁波智能河道检测与水质监控物联网系统的案例分析

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宁波智能河道检测与水质监控物联网系统的案例分析

概述:

本系统为宁波市某科技公司开发的针对城市内河环境治理需求所设计的一套综合性的物联网解决方案,涵盖水质监测、垃圾漂浮物识别和报警等功能。通过部署在河道中的各类传感器与监控设备收集数据,并利用云端平台进行数据分析处理。

功能模块介绍:

  • 实时水质检测: 使用STM32单片机结合电导率、溶解氧和温度等参数的传感器,定时采集水体数据。通过Cat1模组将收集到的信息发送至物联网云平台。
  • 垃圾漂浮物识别与追踪: 利用ESP32单片机搭载高清摄像头进行图像捕捉,并采用深度学习算法对画面中的物体类型、位置等信息进行分析,判断是否存在异常情况并及时通知管理人员。此模块中所使用的4G模组保证了设备在偏远地区也能顺畅传输数据。
  • 远程控制与维护: 通过合宙LuatOS系统开发的手机App或网页端界面,用户可以实时监控各监测点的工作状态、配置参数调整以及故障排查等功能。该模块采用了ESP8266单片机实现了设备之间的无线通信。
  • 数据可视化与分析: 在云端服务器上搭建MySQL数据库存储采集来的原始信息,借助Python脚本处理后生成图表展示给用户查看趋势变化情况。此外还提供了基于Web的API接口供第三方系统调用获取实时更新的数据。

技术选型考量与实现:

  • 硬件设备: 选用STM32单片机因其强大的计算能力和丰富的外设支持,特别适合于传感器数据的采集和处理。Cat1模组则为物联网应用提供了稳定可靠的通信链路。
  • 软件架构:

    • 前端界面使用React框架构建响应式UI设计以适应不同终端设备;后端服务基于Django开发,能够快速搭建安全高效的数据处理平台。同时在云端部署了阿里云的物联网套件来简化通信协议和数据管理流程。

    技术难点分析:

    • 如何确保长时间运行下的设备稳定性和维护性,特别是在复杂多变的城市环境中。解决方案是通过引入远程诊断工具和服务平台支持实现故障预警与快速响应机制;另外还需考虑传感器精度校准及数据一致性问题。

    开发周期预估:

    • 整个项目的完成预计耗时约10个月,其中包括需求分析、方案设计各2周左右时间。硬件组装调试大约需要3-4月;软件编码与测试阶段则需5到6个月。

    人员配比建议:

    • 团队配置方面,推荐至少包括1名项目经理、2位资深嵌入式工程师(负责硬件开发)、3-4个后端开发者和前端设计师以及若干测试员。

    欢迎咨询:

    • 联系电话:18969108718,陈经理;微信同号:18969108718
      我们专注于物联网系统的软硬件开发与集成服务,在宁波乃至全国范围内有着丰富的项目实施经验。

    以上案例展示了公司在宁波市内河环境监测领域的成功实践,希望对其他需要构建类似解决方案的企业提供参考价值。如果您有任何疑问或需求,请随时联系我们的专业团队进行深入探讨和合作洽谈!
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