# 基于Spring Boot和Vue的物联网云平台 ## 项目简介 本项目是一个基于Spring Boot和Vue框架开发的物联网云平台，旨在提供一个易于使用、简便接入的物联网系统。该平台支持多平台设备管理，用户可以在不同平台上查看和管理设备，实现简单快捷的物联网系统操作。 ## 项目的主要特性和功能 ### 后端功能 1. 设备管理 设备信息的增删改查。 设备在线状态监控。 设备分组管理。 2. 数据管理 设备数据的实时采集和存储。 设备数据的查询和分析。 3. 用户管理 用户登录和权限管理。 用户角色和权限分配。 4. 策略管理 设备策略的配置和执行。 策略的定时任务和触发条件。 ### 前端功能 1. 设备监控 实时查看设备状态和数据。 设备历史数据的图表展示。 2. 用户界面

这是一个基于PHP和MQTT的多租户物联网信息收发系统，支持多租户管理、设备管理和实时消息通信 使用WebSocket/cboden-ratchet/PHPMQTT实现实时消息推送，适用于物联网设备 系统登录： 访问login.php进行登录 使用租户账号和密码登录系统 租户管理： 查看所有租户信息 添加新租户 编辑租户信息 删除租户及关联数据 设备管理： 按租户筛选设备 添加新设备 编辑设备信息 删除设备及消息记录 消息管理： 查看历史消息 按租户和设备筛选消息 发送实时消息 接收设备状态更新

# 基于物联网的空气质量监测系统 ## 项目简介 此项目是一个基于物联网（IoT）的空气质量监测系统。它旨在收集并分析环境中的空气质量数据，以提供有关空气质量的信息和警报。此系统能够帮助人们了解他们所处环境的空气质量状况，并采取适当的措施来改善或应对不良的空气状况。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据收集系统可以实时收集环境中的空气质量数据，如PM2.5、PM10、CO2浓度等。 2. 数据处理与分析收集的数据经过处理后，通过算法分析空气质量状况，如判断空气质量是否良好。 3. 警报系统当空气质量低于预设的安全阈值时，系统会发出警报，提醒用户采取相应措施。 4. 数据可视化通过图表和报告等形式，直观地展示空气质量数据，帮助用户更好地理解空气质量状况。 5. 设备管理用户可以通过系统管理和控制空气质量监测设备，如调整设备工作模式等。 ## 安装使用步骤 ### 环境准备

本文详细介绍了如何使用Seeed XIAO ESP32S3 Sense开发板接入百度智能云实现在线语音识别。开发板自带麦克风模块用于语音输入，通过串口发送字符“1”控制数据采集和上传。主要内容包括：1. 在百度云控制端创建语音识别应用并获取API Key和Secret Key；2. 采集音频数据并打包成规定格式，通过POST发送到请求API；3. 接收并处理返回的识别数据。文章还提供了具体的操作流程和代码实现，包括JSON格式数据上传、ESP32S3 Sense接入代码以及接收数据的处理。最后总结了实现过程，并提到将持续更新相关专栏博客。 ESP32S3作为一款性能优异的低成本微控制器，非常适合用于各种物联网项目中。当与百度智能云服务相结合时，它可以进一步扩展其应用范围，尤其是在语音识别领域。本文首先阐述了如何在百度云控制端创建语音识别应用，以获取必要的API Key和Secret Key。这些密钥是接入百度智能云API接口的凭证，有了它们，ESP32S3就可以安全地与百度智能云进行通信，实现在线语音识别功能。 接下来，文章着重讲解了如何采集音频数据。由于ESP32S3开发板配备了麦克风模块，它可以直接收集用户的语音输入。当发送特定字符（如“1”）到串口时，设备会触发数据采集过程。此时，采集到的音频数据将被打包成规定格式，然后通过POST请求发送到百度智能云的语音识别API。为了保证数据传输的有效性和安全性，文章还详细说明了如何处理API请求和响应的格式，包括JSON格式数据的上传。 在ESP32S3接入百度智能云的部分，文章提供了ESP32S3 Sense接入代码，这使得开发者可以直接在硬件上实现语音数据的采集和上传。通过这段代码，ESP32S3开发板能够根据用户的指令，将音频数据发送到百度智能云，并接收返回的识别结果。为了帮助开发者更好地理解和使用这些代码，文章还提供了详细的操作流程和代码实现说明。 在处理返回数据方面，文章介绍了如何对接收到的识别数据进行解析和处理。由于百度智能云返回的数据是以特定格式提供的，开发者需要按照相应的格式进行解析，然后根据解析结果进行进一步的操作。这可能包括将识别结果显示在LCD屏幕上，或者根据指令控制其他硬件设备。 文章总结了整个项目的实现过程，并强调了持续更新的重要性。这意味着随着百度智能云和ESP32S3平台的不断优化和升级，开发者可以期待更多的功能和改进。 此外，本文还是一篇实践性很强的教程，它不仅仅停留在理论层面，而是提供了可以直接运行的源码，使得开发者能够快速上手，构建起自己的物联网语音识别应用。这种应用在智能家居、自动化控制、环境监测等众多领域都有广泛的应用前景。 文章的这种实用性，为物联网领域的开发者提供了便利，让他们能够以较低的成本快速部署语音识别功能，进而实现更智能的设备控制和交互体验。而ESP32S3与百度智能云的结合，无疑是推动这一变革的重要一步。

本文详细介绍了如何通过微信小程序开发与华为云物联网平台对接的完整流程。教程从开发前的准备工作开始，包括在华为云物联网平台创建产品及设备、获取IAM账户信息、了解相关API的使用方法等。接着，文章逐步引导读者完成微信小程序的工程创建、界面设计及功能实现，重点讲解了如何通过wx.request方法调用华为云物联网平台的API，包括获取Token、获取设备属性（通过设备影子）以及下发设备命令。教程还提供了完整的代码示例和常见问题的解决方法，适合零基础的开发者学习。 在当今信息化社会，物联网技术正迅速改变着人们的生活方式。华为云物联网平台作为中国领先的技术服务商，推出了与微信小程序相结合的开发模式，使得物联网技术的应用更加便捷和广泛。本文将详细介绍开发者如何利用微信小程序这一工具，与华为云物联网平台实现无缝对接。 开发者在开始物联网小程序开发之前，需要完成一系列的准备工作。这包括在华为云物联网平台创建产品和设备，这些设备将作为物联网系统的物理实体进行数据的收发和处理。创建成功后，开发者还需要获取IAM账户信息，这些账户信息将用于后续的API调用认证。此外，了解相关的API使用方法对于整个开发流程至关重要，它们是实现小程序与物联网平台间通信的基础。 接下来，开发流程进入微信小程序的工程创建阶段。开发者需要设计小程序的用户界面，并实现具体的功能。微信小程序为开发者提供了丰富的组件和API，使其能够方便地设计出友好的用户交互界面。在功能实现方面，开发者将学习如何使用wx.request方法调用华为云物联网平台的API。通过这些API，开发者可以执行包括获取Token、获取设备属性以及下发设备命令等操作。获取Token是认证过程中的关键步骤，确保了通信的安全性；获取设备属性通常涉及到设备影子的概念，它是一种存储设备状态信息的机制；而下发设备命令则是物联网应用中常见的控制设备行为的方式。 本文不仅提供了完整的代码示例，帮助开发者快速上手，还总结了开发过程中可能遇到的常见问题及其解决方法，极大地降低了开发门槛。对于零基础的开发者而言，这是一份宝贵的入门教程，可以让初学者在实际操作中逐步掌握物联网小程序开发的核心技能。 通过本文的介绍，开发者能够顺利地学习和掌握如何将微信小程序与华为云物联网平台相结合进行开发，这不仅拓展了物联网应用的场景，也为小程序的功能性和实用性带来了全新的可能。

移植TencentTiny-OS到STM32103C8的工程和代码，使用STM32CubeIDE，一键编译。 实现文章请参照： https://blog.csdn.net/ydogg/article/details/102566433

【基于物联网的温室控制系统设计】 本设计主要探讨的是如何利用物联网技术实现对温室环境的智能控制，以提高农业生产效率和作物质量。物联网技术在农业领域的应用是现代农业发展的重要趋势，它能够实现远程监控、自动调节和精准管理。 1. 研究背景 1.1 研究的意义 物联网温室控制系统有助于降低人力成本，通过实时监测和精确控制温室内的光照、温度、湿度等环境因素，促进作物生长，实现高效、节能和环保的农业生产模式。 1.2 国内外研究现状与发展趋势 国内外已经有许多研究和实践案例，利用物联网技术实现温室自动化。目前的发展趋势包括更智能的传感器、更高效的通信技术以及更先进的数据分析算法，以实现更高精度的环境调控。 1.3 研究内容 本研究旨在设计一个完整的物联网温室控制系统，包括硬件设备的设计与软件系统的开发，以及实际应用的性能评估。 2. 温室控制系统设计 2.1 整体构架 系统由传感器网络、中央控制器、通信模块和用户界面四部分组成。传感器网络负责采集环境数据，中央控制器进行数据处理和决策，通信模块用于远程传输数据，用户界面则提供实时监控和操作控制。 2.2 主要技术 主要采用的技术有嵌入式系统、无线通信、物联网协议、传感器技术以及自动化控制算法。 3. 系统硬件设计方案 3.1 基于S3C2440的控制器 S3C2440作为核心处理器，负责整个系统的运算和控制任务。 3.2 USB无线网卡和无线路由器 用于实现温室设备与互联网的连接，进行数据传输。 3.3 USB摄像头 用于捕捉温室内部图像，便于观察作物生长情况。 3.4 UDA1341音频解码芯片 为系统提供音频输出，可以播放提示音或报警信息。 3.5 DHT11温室度传感器模块 用于测量温室内温度和湿度，为控制策略提供数据支持。 3.6 AD采样和PWM波产生器 分别用于模拟信号数字化和生成控制信号，以调整环境参数。 3.7 三极管电子开关 用于控制设备的开启与关闭，如灌溉系统或通风设备。 3.8 硬件框图和模拟温室图 详细展示了系统的物理布局和工作流程。 4. 系统软件设计方案 4.1 温室端 4.1.1 Uboot移植和Linux移植 在控制器上安装操作系统，为系统运行提供基础平台。 4.1.2 制作文件系统 配置适合系统运行的文件系统，包含必要的驱动程序和服务。 4.1.3 数据采集与处理软件 编写程序读取传感器数据，执行控制算法，并将结果发送至用户界面。 4.2 用户界面 设计用户友好的图形界面，展示实时数据，允许用户设置控制参数，接收报警信息等。 总结，基于物联网的温室控制系统融合了多学科技术，包括物联网、嵌入式系统、传感器技术和软件工程等，其目标是创建一个智能、高效、易用的农业自动化解决方案，为现代农业提供有力的技术支撑。随着物联网技术的不断发展，此类系统将在未来的农业生产中发挥越来越重要的作用。

### 基于STM32的智控节能自习室系统设计 #### 一、系统概述 随着物联网技术的发展，智能化管理已成为现代生活中不可或缺的一部分。基于STM32的智控节能自习室系统是一种集成了多种传感器技术和无线通信技术的智能管理系统。它能够实现对自习室环境的实时监测与控制，不仅提升了自习室的舒适度，还有效节约了能源。 #### 二、关键技术介绍 ##### 1. STM32单片机技术 STM32是基于ARM Cortex-M内核的32位微控制器系列，广泛应用于各种嵌入式系统中。本次设计采用的是STM32F103C8T6型号，其特点是性价比高、功耗低且功能强大。作为整个系统的控制核心，STM32负责接收各个传感器的数据，并根据预设条件控制相应的执行机构。 ##### 2. 温湿度传感器（DHT11） DHT11是一种低成本、高性能的数字温湿度复合传感器，能够准确地测量环境中的温度和湿度。在本系统中，DHT11用于实时监测自习室内空气的温度和湿度，为后续的智能控制提供基础数据。 ##### 3. 烟雾传感器（MQ-2） MQ-2烟雾传感器能够检测环境中烟雾浓度的变化，及时发现潜在的安全隐患。在本设计中，MQ-2被用来监测自习室内的烟雾情况，一旦检测到异常，系统会立即采取措施，保障使用者的人身安全。 ##### 4. 薄膜压力传感器 薄膜压力传感器主要用于检测物体表面的压力变化，适用于各种场合。在此系统中，薄膜压力传感器可用于监测自习室座位的占用情况，从而更精确地控制灯光等设备。 ##### 5. 声音传感器 声音传感器能够识别环境中声音信号的变化，适用于噪声监测。本系统利用声音传感器监测自习室内的噪音水平，确保提供一个安静的学习环境。 ##### 6. ESP8266 WIFI无线通信模块 ESP8266是一款低成本、低功耗的WiFi芯片，支持TCP/IP协议栈。在本系统中，ESP8266主要用于实现STM32与移动设备之间的无线通信，用户可以通过手机APP远程监控自习室的环境状况，并调整各项参数设定。 #### 三、系统架构与工作原理 ##### 1. 系统架构 - **感知层**：由DHT11温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、薄膜压力传感器、声音传感器等组成。 - **网络层**：采用ESP8266 WiFi无线通信模块实现数据传输。 - **应用层**：包括STM32控制单元、上位机监控软件和移动客户端APP。 ##### 2. 工作原理 - 各类传感器实时采集自习室内的环境数据，如温度、湿度、烟雾浓度等。 - 数据通过ESP8266无线模块上传至STM32控制单元。 - STM32根据预设的阈值条件处理数据，并控制相应执行机构（如灯光、空调等）的动作。 - 用户可通过移动客户端APP远程查看自习室环境状态，并进行参数设置或手动控制。 #### 四、系统特点及优势 - **节能环保**：通过智能控制自习室内的照明、温度等设施，减少不必要的能源消耗。 - **远程监控**：用户可以通过手机APP随时随地监控自习室环境状况。 - **安全性高**：集成烟雾传感器，及时发现安全隐患。 - **灵活性强**：可根据实际需求调整各类传感器和执行器的配置。 #### 五、总结 基于STM32的智控节能自习室系统通过综合运用传感器技术和无线通信技术，实现了对自习室环境的有效监测与智能控制。该系统不仅能提高自习室的使用效率和舒适度，还能显著降低能源消耗，具有较高的实用价值和社会意义。未来，随着物联网技术的不断发展，此类智能化系统将在更多场景中得到广泛应用。

智慧药箱是由ByteFoyge团队开发的一个集成了多项尖端技术的医疗产品，其核心亮点包括AI技术在日常生活中的应用、鸿蒙操作系统上的开发实践、物联网技术的融入，以及对IoTDB数据库的应用。 AI技术的融入使智慧药箱具备了智能辅助功能，比如AI问诊小助手，它能够通过学习和分析用户的健康数据，提供初步的诊断建议或健康咨询服务。这样的功能极大地提升了用户使用药品和管理自身健康的便利性。另外，AI技术在数据处理和分析方面的优势，还可以帮助医疗机构更好地管理病患信息，提升医疗资源的利用率。 鸿蒙操作系统作为华为推出的一款分布式操作系统，具有跨设备协同工作、模块化能力突出等特点。智慧药箱采用鸿蒙开发，意味着它可以在各种支持鸿蒙系统的智能设备之间无缝连接，比如智能手机、平板电脑、智能手表等，从而实现跨平台的数据同步和交互，为用户带来更加便捷的使用体验。 物联网技术的融入，为智慧药箱的远程控制和监测提供了可能。利用物联网技术，智慧药箱可以实时监控药品存储条件，如温度、湿度等，确保药品安全有效地存储。同时，用户可以通过智能手机等移动设备实时监控药箱状态，远程获取药品信息，或调整药品存储环境，极大地提升了居家医疗的便利性。 IoTDB数据库的应用是智慧药箱的一个重要特点。IoTDB是一个专门为物联网设计的时序数据库，它能够高效地处理和存储物联网设备产生的海量时序数据。在智慧药箱项目中，IoTDB的使用保证了设备数据的实时存储和高效查询，从而支持了药箱各种智能功能的实现，如数据记录、状态监控、历史数据分析等。 另外，项目的医疗-neighbor服务是一个专注于社区家庭的上门问诊服务。它通过AI问诊小助手、预约问诊、药品订购等功能，为社区居民提供了便捷的医疗服务。该项目采用Fisco-Bcos区块链技术存储基本数据，保证了数据的安全性和不可篡改性；而利用IPFS（InterPlanetary File System，星际文件系统）技术存储文件信息，进一步增强了用户的隐私保护。Fisco-Bcos作为一个开源的区块链基础平台，适合构建企业级的应用，其具备的高性能、高并发处理能力使得医疗-neighbor服务的数据处理更加高效；而IPFS作为一个去中心化的文件存储系统，能够提供更加可靠和安全的文件存储服务。 项目名称中的“智慧药箱”暗示了该产品将如何为用户带来便利，它通过融入AI、鸿蒙开发、物联网以及IoTDB数据库等先进技术，形成了一个智能化、便捷化、安全化的产品，以满足用户在现代生活中对健康管理和医疗服务的需求。这种结合最新技术的创新应用，展示了科技发展对传统行业的革新作用，同时也预示了未来科技产品的发展趋势。

LoRa作为一种LPWAN(低功耗广域网络)无线通信技术,非常适合物联网传感器和行业应用。要快速掌握LoRa开发,需要系统学习理论知识,并通过实际项目积累经验。 摘要: - 先学习LoRa基础知识:原理、网络架构、协议等,大概需要2周时间。 - 然后选择LoRa开发板,编写简单的示例代码,如LoRa Ping Pong,温湿度监测等,需要1-2周时间。 - 接着开发更复杂的项目,如GPS定位、室内定位系统、传感器网络等,每个项目需1-4周不等。 - 可以试验不同LoRa模块,搭建ChirpStack服务器,学习MAC层协议。 - 通过理论和实践相结合,3个月内可以掌握LoRa开发主要技能。要多动手编程、调试、交流学习。 LoRa是一种低功耗广域网络（LPWAN）无线通信技术，专为物联网传感器和行业应用设计。LoRa技术的快速入门需要对基础理论、网络架构和协议进行系统学习，以及通过实际项目来积累实践经验。 了解LoRa的基础知识至关重要。这包括LoRa的工作原理，它利用Chirp Spread Spectrum（CSS）调制技术实现长距离通信，同时保持低功耗。LoRaWAN是LoRa联盟制定的网络规范，定义了设备如何连接到无线电频率的物联网网络。网络由终端节点、网关和网络服务器三部分组成，其中终端节点通过LoRa无线电与网关通信，网关再通过IP网络连接到服务器。LoRaWAN支持星型和网状网络拓扑，但星型拓扑最为常见。 LoRa调制技术的三个可调参数是Spread Factor、Bandwidth和Coding Rate，它们可以灵活地调整通信距离和速率。LoRa工作在ISM免许可频段，如433MHz、868MHz（欧洲）和915MHz（北美）。此外，LoRaWAN支持两种激活方式：ABP（Activation By Personalization）和OTAA（Over-The-Air Activation），前者节点保存网络会话密钥，后者需要加入过程。网络还具备Adaptive Data Rate（ADR）功能，以优化数据速率和射频性能。 为了快速掌握LoRa开发，你需要选择一个LoRa开发板，并编写简单的代码，如LoRa Ping Pong示例，这有助于理解基本的发送和接收操作。接下来，可以尝试温湿度监测等实际应用，例如使用DHT11传感器，将读取的数据通过LoRa发送。 更进一步，可以开发更复杂项目，如GPS定位系统、室内定位系统或传感器网络。这可能需要1-4周的时间，根据项目的复杂度而定。同时，通过试验不同LoRa模块，可以更好地理解它们的特性和性能差异。搭建ChirpStack服务器则能深入学习LoRaWAN的MAC层协议和网络管理。 在学习过程中，理论与实践相结合至关重要。多动手编程、调试，同时参与社区交流，可以加速学习进程。在3个月内，通过这样的学习路径，你应该能够掌握LoRa开发的主要技能。 LoRa为物联网应用提供了长距离、低功耗的连接方案，适用于各种场景，包括城市、郊区和农村环境。通过逐步深入的学习和实践，开发者可以快速进入LoRa物联网传感器开发领域。