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      試論基于云平臺(tái)的物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

      2023-02-13 06:22:12王文超徐超高銘陽(yáng)余國(guó)輝楊巍張祎
      中國(guó)設(shè)備工程 2023年2期
      關(guān)鍵詞:倉(cāng)庫(kù)阿里百度

      王文超,徐超,高銘陽(yáng),余國(guó)輝,楊巍,張祎

      (天津理工大學(xué)中環(huán)信息學(xué)院,天津 300380)

      隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用已經(jīng)從人與人之間通信慢慢地發(fā)展成萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代。當(dāng)下,網(wǎng)絡(luò)通信不僅僅是通知人員信息,更多的是基于智能終端的服務(wù)搭建,還能對(duì)智慧物流園、智能家居等進(jìn)行搭建和維護(hù),同時(shí),云平臺(tái)的普及讓開(kāi)發(fā)者對(duì)所需要掌握的技術(shù)能力要求大幅降低,僅僅調(diào)用云平臺(tái)所提供的人工智能接口就可以完成大部分智能搭建。

      對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用,在國(guó)內(nèi)已經(jīng)有非常多的案例,如京東的物流倉(cāng)庫(kù)、小米的智能家具,但是,對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō),了解這些成體系的案例實(shí)在太難,而且人工智能的算法同樣不簡(jiǎn)單,故本文介紹了一種基于云平臺(tái)人工智能接口,以及云端所提供的服務(wù)和樹(shù)莓派智能終端通過(guò)flask顯示的虛擬現(xiàn)實(shí)相結(jié)合的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

      如圖1所示,本作品由終端設(shè)備識(shí)別出人臉后,送到百度云的庫(kù)中進(jìn)行比對(duì),如果是公司員工,則不報(bào)警,自動(dòng)開(kāi)門;如果是陌生人,則將照片上傳到阿里云 OSS 數(shù)據(jù)庫(kù)中,并將此條信息傳送倉(cāng)庫(kù)釘釘群,同時(shí)收集倉(cāng)庫(kù)環(huán)境信息,如果環(huán)境異常進(jìn)行智能調(diào)度,同時(shí)上傳環(huán)境信息到釘釘群中。

      圖1 整體流程圖

      1 平臺(tái)介紹

      1.1 阿里云

      阿里云是阿里云計(jì)算有限公司發(fā)布的一個(gè)云平臺(tái),其中的物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)可以讓初學(xué)者更好地學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)知識(shí),同時(shí),阿里云自主研發(fā)的“飛天”操作系統(tǒng),大大提高了該系統(tǒng)的規(guī)模以及穩(wěn)定性,所以阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也成為某些企業(yè)進(jìn)行服務(wù)器搭建時(shí)的選擇。

      1.2 百度云

      百度云是百度發(fā)布的云平臺(tái),相對(duì)于阿里云,百度云則是大部分的經(jīng)濟(jì)與時(shí)間花費(fèi)在人工智能算法與云存儲(chǔ)上,所以調(diào)用百度云的人工智能接口,不僅可以使初學(xué)者快速地完成功能的搭建,而且正確率往往比自己寫(xiě)算法高很多。

      1.3 Flask

      Flask是一個(gè)對(duì)于開(kāi)發(fā)環(huán)境沒(méi)有過(guò)多要求且可以針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景可以進(jìn)行開(kāi)發(fā)的框架,使用Python語(yǔ)言編寫(xiě),相較目前主流運(yùn)用Java的框架,編寫(xiě)更加容易,與其他的輕量級(jí)框架相比,F(xiàn)lask框架有很好的擴(kuò)展性,這是其他Web框架不可替代的??梢允箤W(xué)生更快更靈活地去完成開(kāi)發(fā)任務(wù)。

      1.4 釘釘

      釘釘是阿里巴巴集團(tuán)專為中國(guó)企業(yè)打造的免費(fèi)的溝通和協(xié)同的多端平臺(tái),提供PC版、Web版、Mac版和手機(jī)版,支持手機(jī)和電腦間文件互傳。同時(shí),釘釘內(nèi)部的機(jī)器人接口支持開(kāi)發(fā),這樣為消息提醒提供了可能。

      2 實(shí)驗(yàn)部署

      2.1 阿里云云端實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

      在物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)中,必然少不了使用數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)庫(kù)的建立,如果自己創(chuàng)立MQTT協(xié)議,必然少不了大量的代碼編寫(xiě)和穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器,同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)占用大量電腦本地內(nèi)存,針對(duì)以下問(wèn)題在阿里云云端實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)膮f(xié)議MQTT和云存儲(chǔ)服務(wù)(oss),MQTT協(xié)議的作用是將終端所連接的設(shè)備收集的信息發(fā)送到多個(gè)收集端而不是傳送到單個(gè)地方,在此實(shí)驗(yàn)中發(fā)送到阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中OSS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的查看和保存、flask所構(gòu)建的窗口中進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)的改變和查看中和釘釘機(jī)器人中對(duì)于數(shù)據(jù)的發(fā)送,使學(xué)習(xí)者可以學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議以及云數(shù)據(jù)庫(kù)專業(yè)知識(shí),同時(shí),云平臺(tái)提供的各種功能可以使學(xué)習(xí)者不需要過(guò)多地考慮設(shè)備版本以及操作難度,同時(shí),阿里云實(shí)驗(yàn)平臺(tái)良好的人機(jī)交互界面可以大大降低學(xué)習(xí)者對(duì)人機(jī)交互界面的開(kāi)發(fā)和學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的成本。

      2.2 百度云云端實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

      在人臉識(shí)別方面,如果通過(guò)自己開(kāi)發(fā)人臉識(shí)別會(huì)出現(xiàn)精度差、需要算法學(xué)習(xí)資源和對(duì)硬件設(shè)備的支持,所以在該實(shí)驗(yàn)中百度云云端實(shí)驗(yàn)平臺(tái)主要目的是調(diào)用人工智能API接口,去實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能,完成智能打卡的功能,同時(shí),通過(guò)釘釘去通知倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部人員。調(diào)用API接口可以降低系統(tǒng)各個(gè)部分的相互依賴,同時(shí)降低組成單元的耦合程度,從而可以便于系統(tǒng)的維護(hù)和擴(kuò)展,學(xué)習(xí)者也不需要學(xué)習(xí)大量智能算法和調(diào)用大量算法學(xué)習(xí)資源。在百度云平臺(tái)上同樣提供了良好的人機(jī)交互界面,可以使學(xué)習(xí)者快速地學(xué)習(xí)。

      2.3 釘釘機(jī)器人云端實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

      對(duì)于通知方式的設(shè)計(jì),無(wú)論是現(xiàn)在外界主流的通過(guò)手機(jī)短信還是通過(guò)一個(gè)固定網(wǎng)站的直接查看,都會(huì)出現(xiàn)提醒強(qiáng)度不夠強(qiáng)大和無(wú)法確認(rèn)是否所有人都已經(jīng)了解倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部信息,然而,通過(guò)外界特定軟件去開(kāi)發(fā),會(huì)出現(xiàn)開(kāi)發(fā)較難和收費(fèi)等現(xiàn)象,所以在本實(shí)驗(yàn)使用了釘釘機(jī)器人,釘釘中的機(jī)器人在釘釘中是一個(gè)獨(dú)立的應(yīng)用,其可以支持二次開(kāi)發(fā),同時(shí),也不需要任何應(yīng)用進(jìn)行強(qiáng)制綁定,所以可以通過(guò)MQTT協(xié)議定期使釘釘發(fā)送倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部信息去通知內(nèi)部工作人員,同時(shí)群內(nèi)可以查看有多少人查看這個(gè)消息,對(duì)于釘釘,釘釘群就是良好的數(shù)據(jù)展示界面,同時(shí),也是良好的提醒界面去提醒倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部人員。

      2.4 flask

      對(duì)于網(wǎng)站的設(shè)計(jì),如果使用目前主流的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言JAVA,可能會(huì)學(xué)習(xí)成本較大,又因?yàn)樗虚_(kāi)發(fā)都是基于python語(yǔ)言開(kāi)發(fā),所有可能會(huì)出現(xiàn)不兼容問(wèn)題。所以該實(shí)驗(yàn)對(duì)于flask作用為制作一個(gè)可視化窗口,然后,將阿里云MQTT協(xié)議接入窗口中,使阿里云物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者平臺(tái)中的數(shù)據(jù)同步到web端,可以使使用者更好地查看倉(cāng)庫(kù)信息,同時(shí),在web端也可以控制倉(cāng)庫(kù)設(shè)備狀態(tài)。這樣完成后可以更加直觀地查看倉(cāng)庫(kù)環(huán)境,而且flask對(duì)于其他開(kāi)發(fā)框架開(kāi)發(fā)相對(duì)簡(jiǎn)單,可以使學(xué)習(xí)者更好地去學(xué)習(xí)。

      在圖2中,整體的數(shù)據(jù)流向?yàn)橛捎布K端收集數(shù)據(jù)后,通過(guò)MQTT協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸將數(shù)據(jù)傳輸?shù)桨⒗镌莆锫?lián)網(wǎng)平臺(tái),之后再次通過(guò)MQTT協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸給OSS數(shù)據(jù)庫(kù)、釘釘機(jī)器人和flask接口,分別用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的提醒和展示數(shù)據(jù)。讓實(shí)驗(yàn)者能夠了解協(xié)議運(yùn)行的機(jī)制,加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)者的編程能力。

      圖2 數(shù)據(jù)走向

      如圖3所示,在終端收集數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)傳輸?shù)桨⒗镌莆锫?lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)平臺(tái),數(shù)據(jù)在阿里云中進(jìn)行數(shù)據(jù)的分配,在分配完成后,通過(guò)MQTT協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆茢?shù)據(jù)庫(kù)、釘釘端和web窗口,從而完成整體作品。

      圖3 作品整體圖

      如圖4所示,在硬件終端收集數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)傳輸?shù)桨⒗镌莆锫?lián)網(wǎng)平臺(tái),同時(shí)阿里云物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)在注冊(cè)設(shè)備信息后,傳感器所收集的數(shù)據(jù)就如圖4所示進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,可以讓實(shí)驗(yàn)者通過(guò)后臺(tái)更加直觀地觀看數(shù)據(jù)信息。

      圖4 阿里云物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)數(shù)據(jù)

      如圖5所示為在百度云調(diào)用API接口后,將接口上傳到樹(shù)莓派后,當(dāng)樹(shù)莓派收集到人臉信息后,如圖5就會(huì)將人臉信息傳輸?shù)饺四樄芾韼?kù),以便后期查看。

      圖5 百度云人臉識(shí)別平臺(tái)

      圖6 所示為MQTT協(xié)議將數(shù)據(jù)上傳到flask后,用flask搭建的網(wǎng)站窗口中將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展示,同時(shí)下方報(bào)警狀態(tài)可以在代碼中設(shè)置一個(gè)閾值當(dāng)超過(guò)閾值時(shí)進(jìn)行報(bào)警,同時(shí)進(jìn)行智能調(diào)控,在下方的狀態(tài)提示中的交互按鈕也可以手動(dòng)去改變倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部智能設(shè)備的狀態(tài)。通過(guò)這樣的方式可以更加全面地了解物聯(lián)網(wǎng)中的各種協(xié)議和運(yùn)行方式。

      圖6 Flask

      3 結(jié)語(yǔ)

      本文所展示的實(shí)驗(yàn)平臺(tái),可以使學(xué)習(xí)者了解目前主流物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用搭建方式以及制作方法,首先,開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)終端的搭建了解樹(shù)莓派和傳感器的使用方法和代碼的編寫(xiě);其次,通過(guò)阿里云云平臺(tái)去學(xué)習(xí)通信協(xié)議MQTT和云數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建,之后通過(guò)百度云去學(xué)習(xí)目前主流的人工智能學(xué)習(xí)算法;然后,通過(guò)flask的學(xué)習(xí)使自己學(xué)習(xí)對(duì)于前端交互界面的開(kāi)發(fā);最后,通過(guò)釘釘機(jī)器人去設(shè)計(jì)一個(gè)良好的消息通知平臺(tái)。通過(guò)這些軟件以及平臺(tái)的學(xué)習(xí),可以使學(xué)習(xí)者較為快速且壓力較輕地去學(xué)習(xí)搭建一個(gè)完整的物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)平臺(tái),且開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)自己所想到的應(yīng)用環(huán)境,去合理地使用不同云平臺(tái)所提供的功能去搭建不同應(yīng)用場(chǎng)景的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),模塊化的實(shí)驗(yàn)可以使該實(shí)驗(yàn)的耦合度較低,從而使學(xué)習(xí)者不怕搭建平臺(tái)途中出現(xiàn)錯(cuò)誤從而導(dǎo)致整體實(shí)驗(yàn)的失敗,但是,對(duì)于學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō),雖然相對(duì)于傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)學(xué)習(xí)難度大大降低,但是,所運(yùn)用的平臺(tái)和軟件相對(duì)較多,所以在后期開(kāi)發(fā)中,進(jìn)一步將所有物聯(lián)網(wǎng)功能集中到一個(gè)云平臺(tái)中。

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