物联网实时监测：基于 IoT 传感器的数据采集与分析全流程实现

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在物联网（IoT）领域，实时监测和数据分析是实现智能化的核心技术。通过部署传感器网络，我们可以实时采集环境、设备或过程中的数据，并对这些数据进行分析，为决策提供支持。本篇文章将带你完成一个基于 IoT 的实时监测项目，从传感器数据采集、传输到分析和展示的完整流程。

1. 物联网实时监测的架构概述

物联网实时监测的核心在于 数据采集-传输-处理-展示 的闭环。以下是一个典型的架构：

前端采集层：传感器负责采集物理数据（如温湿度、PM2.5 等）。
网络传输层：通过 MQTT 或 HTTP 协议将数据传输至云端或边缘计算节点。
数据处理层：服务端对数据进行存储、处理和分析。
展示与控制层：通过 Web 或移动应用展示数据，提供控制接口。

2. 传感器数据采集模块实现

2.1 硬件选型

以 DHT11（温湿度传感器）为例：

特点：支持温湿度测量，精度适中，适合入门项目。
连接方式：通过 GPIO 接口与单片机或开发板连接。

2.2 采集程序实现

采用 Raspberry Pi 和 Python 实现 DHT11 数据采集：

import Adafruit_DHT# 配置传感器类型和 GPIO 引脚
sensor = Adafruit_DHT.DHT11
pin = 4  # GPIO4def read_sensor_data():humidity, temperature = Adafruit_DHT.read_retry(sensor, pin)if humidity is not None and temperature is not None:return {"temperature": temperature, "humidity": humidity}else:raise Exception("Failed to read data from sensor.")# 测试采集
if __name__ == "__main__":try:data = read_sensor_data()print(f"Temperature: {data['temperature']}°C, Humidity: {data['humidity']}%")except Exception as e:print(e)

3. 数据传输与边缘计算优化

3.1 使用 MQTT 协议

MQTT 是轻量级的发布/订阅协议，适合低带宽场景。以下是数据发送的示例：

import paho.mqtt.client as mqtt
import jsonbroker = "mqtt.example.com"
port = 1883
topic = "iot/sensor/data"client = mqtt.Client()def publish_data(data):client.connect(broker, port)client.publish(topic, json.dumps(data))client.disconnect()if __name__ == "__main__":sample_data = {"temperature": 23.5, "humidity": 60.2}publish_data(sample_data)

3.2 边缘计算

在传输前对数据进行预处理（如过滤、聚合），减少带宽压力。

def filter_invalid_data(data):if data["temperature"] < -10 or data["temperature"] > 50:return Noneif data["humidity"] < 0 or data["humidity"] > 100:return Nonereturn data# 示例
raw_data = {"temperature": 25, "humidity": 110}
processed_data = filter_invalid_data(raw_data)
if processed_data:publish_data(processed_data)

4. 后端数据存储与处理的设计

4.1 数据库设计

使用 MongoDB 存储传感器数据：

{"sensor_id": "sensor_01","timestamp": "2024-11-21T10:30:00Z","temperature": 22.5,"humidity": 55.2
}

4.2 数据处理 API

基于 Flask 提供查询接口：

from flask import Flask, request, jsonify
from pymongo import MongoClientapp = Flask(__name__)
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client.iot_database@app.route("/data", methods=["GET"])
def get_data():sensor_id = request.args.get("sensor_id")data = list(db.sensor_data.find({"sensor_id": sensor_id}))return jsonify(data)if __name__ == "__main__":app.run(debug=True)

5. 实时监测可视化的实现

使用 Chart.js 构建前端页面，实时展示传感器数据：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head><script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
</head>
<body><canvas id="sensorChart" width="400" height="200"></canvas><script>const ctx = document.getElementById('sensorChart').getContext('2d');const sensorChart = new Chart(ctx, {type: 'line',data: {labels: [], // 时间戳datasets: [{label: 'Temperature (°C)',data: [],borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)',fill: false},{label: 'Humidity (%)',data: [],borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)',fill: false}]}});// 模拟数据更新setInterval(() => {fetch('/data?sensor_id=sensor_01').then(response => response.json()).then(data => {const timestamps = data.map(entry => entry.timestamp);const temps = data.map(entry => entry.temperature);const humids = data.map(entry => entry.humidity);sensorChart.data.labels = timestamps;sensorChart.data.datasets[0].data = temps;sensorChart.data.datasets[1].data = humids;sensorChart.update();});}, 5000);</script>
</body>
</html>