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

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

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/mmc123125/article/details/143933096

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。本文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。

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。

传感器数据采集模块实现

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。

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  # GPIO4

def 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)

数据传输与边缘计算优化

后端数据存储与处理的设计

实时监测可视化的实现

项目示例：温湿度监测系统全流程代码实现

总结与扩展：应用场景与未来趋势