程序聚合 软件案例 IoT物联网设备环境数据采集与管理平台-管家盒子·冷链温湿监控系统

IoT物联网设备环境数据采集与管理平台-管家盒子·冷链温湿监控系统

2025-07-16 16:50:45
行业:物流仓储、物联网
载体:小程序、网站
技术:Java、Spring Boot、Docker、Kafka

业务背景

随着国家对冷链运输标准的逐步提升,生鲜食品、医药疫苗、精密仪器等对运输过程中的温湿度、电量、电池剩余时间、实时定位等关键指标监控提出了更高要求。然而,在实际运输过程中,传统方案普遍存在设备数据上报不及时、环境变化无预警、设备部署复杂、人工介入成本高等问题。特别是在大规模、多线路、跨省市冷链网络中,运输全程缺乏有效的统一管控平台,使得异常难以及时发现与响应,存在较大食品安全和企业经营风险。

针对以上痛点,甲方企业提出希望开发一套软硬件协同的“管家盒子”系统。硬件终端可低功耗实时采集温湿度、电量与定位信息,并通过UDP方式快速上传数据;同时配套开发一整套可视化管理平台、小程序及APP,实现对设备的远程管理、预警推送、历史数据分析及多终端同步控制。我们在前期与甲方多轮深入沟通中,明确了系统整体定位、终端接入能力、用户交互需求与后台告警规则。经过需求确认与方案评审后,最终确定了本项目的整体架构、技术选型及开发计划,正式启动开发工作。

本项目亮点在于打通“设备感知 → 网络传输 → 数据处理 → 用户响应”全流程通道,实现设备零配置上线、秒级数据回传、微信/短信/平台多渠道告警、历史记录可视可导。为企业实现真正的“设备管家”和“环境守护者”角色,极大提升运营效率与风控能力,具有良好的商业推广价值。

功能介绍

“管家盒子”系统主要由三大部分组成:智能硬件终端、后端数据中台、小程序与APP移动端以及WEB管理平台,覆盖了从数据采集、传输、存储、告警到用户交互的全链路功能闭环。系统的核心目标是实现冷链运输场景中对温湿度、电量、定位信息的全面实时监控,并通过便捷、高效的界面完成设备配置、预警管理及数据分析功能。

在设备管理方面,支持用户通过扫码或蓝牙方式快速添加设备,支持设备分组、场景化绑定(如“疫苗车”、“冷冻仓”、“配送门店”等),并可查看设备的状态信息,包括在线/离线、信号强度、最新温度湿度数据、电量、定位地址等。在数据展示方面,系统支持轨迹查询、地图展示、曲线可视化温湿度波动,便于运营人员了解历史趋势。

在报警功能上,支持自定义温湿度上下限、电量阈值及离线时长告警规则,设备超限或异常时通过微信公众号推送、平台弹窗提示等多渠道同步报警;并可配置为打印PDF记录用于报表归档或第三方质检。此外,还提供流量卡充值、状态查询功能,便于设备持续联网运行。

整体功能路径为:设备上电 → 通过蓝牙/扫码添加 → 管理后台分组管理 → 硬件通过UDP上传数据 → 后台解析并落库 → 报表/曲线/地图实时更新 → 异常触发告警 → 消息推送用户 → 用户远程响应。系统设计充分考虑实际操作便捷性与运维管理效率,支持同时接入上万台设备并保持数据的秒级更新,极大提升冷链运输全流程的数字化与智能化水平。

项目实现

项目周期为3个月,主要负责后端系统架构设计、需求分析对接、Netty服务开发、Kafka数据管道搭建、告警机制实现及整体部署上线。

系统后端基于Spring Boot搭建REST接口与业务服务层,使用Netty构建UDP服务器,支持并发处理每秒数千条数据报文。UDP数据接入后,通过Kafka消息队列进行异步解耦,实现数据解析、入库、告警判断等多个子系统的并行处理,有效降低系统耦合度,增强可扩展性。Redis用于存储设备最新状态缓存,加快平台查询响应速度。系统日志采用ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)日志体系集中管理和可视化展示,便于实时监控数据流动及系统运行状态。

在技术挑战方面,UDP通信本身不保证可靠性,因此我们设计了数据包校验机制和重发机制,确保关键数据不丢失;高并发接入场景下,通过合理划分Topic与批量处理策略,优化Kafka处理性能;在预警功能上,系统支持多级报警规则与灵活配置,确保用户第一时间获知设备异常状态。此外,我们还设计了设备离线检测机制、定位漂移过滤逻辑、温湿度曲线平滑处理等功能,保障了系统稳定性与用户体验。

最终,项目按期完成开发、测试与交付,在客户真实冷链运输业务中稳定运行,帮助其成功实现设备远程可视化监控与预警闭环管理,获得客户高度认可。

示例图片视频


砚歌
24小时内活跃
方向: 后端-Java、物联网-物联网、
交付率:100.00%
相似推荐
AI产品问答- 基于企业本地知识库-AI产品经理-星鲜助手
星鲜助手小程序的核心功能就是:用户用语音或者文字问任何关于我们产品的问题,AI会直接给出准确的回答。它支持接入我们企业的本地知识库,比如风冷无霜柜、智能取餐柜、医药冷藏箱、管家盒子等几十种产品的说明书、参数、使用教程都能被AI“记住”。如果知识库里找不到答案,它还能自动联网搜索我们的官网和相关网页进行补充。另外,小程序还接入了商城系统,支持用户看完产品后直接跳转到购买页。我们还支持语音识别和播报,适合动手不方便的场景,比如仓库、门店操作员。此外,AI助手还能根据问答上下文保持逻辑连贯,支持多轮对话,并且能自动判断用户需求,给出推荐产品或文档下载链接。
过敏智能体
1、流式会话,支持用户实时咨询过敏相关问题,如诱因、缓解办法等 2、用户建档,支持用户为家人朋友建立个人档案,做个性化资讯 3、过敏报告智能解读,能识别医院过敏原检测报告,快速提取过敏原等级、禁忌提示等关键信息,并生成个性化的规避方案
基于大模型的视觉深度学习平台
具体功能模块包括深度学习的缺陷、划痕以及噪点检测,在多模态中创建模态深度学习 对于使用者而言,在极大程度上简化了深度学习的模型训练,模型训练由大模型训练和培养 项目主要功能路径包含,八大接口,大模型本地部署和API调用
输入法-QQ输入法
用户安装QQ输入法之后,通过自然语言模型处理,可以更方便快捷的进行文字编辑,键盘有五笔、拼音等、按键有九键和二十六键,而且键盘皮肤可以自定义设置,在快界面板功能中可以编辑快捷短语。
多模态语义引导超分辨率图像生成
借助图像复杂度分析网络、动态上采样策略、语义引导机制和自适应特征融合,生成不同超分辨率图像。 采用动态上采样策略(DUS),基于复杂度热图动态分配计算资源,对复杂区域投入更多迭代步骤,同时采用重叠率 50% 的滑动窗口实现自适应分块处理,平衡计算效率与生成质量,减轻拼接伪影。 具备语义引导机制(SGM),通过全局和区域双层控制实现文本到图像的精确映射。全局层面融合用户提示与语义特征构建增强提示;区域层面根据描述自动应用细节增强、边缘锐化或质量提升策略,实现精确的局部控制。 基于该模型开发的交互式超分辨率图像生成系统,支持自然语言驱动,用户可通过自然语言指令和中间结果可视化调整局部细节,通过渐进式指令优化中间结果,显著提升生成过程的可控性,实现丰富的图像生成。 项目实现
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程序聚合 | 浙ICP备2021014372号
人工客服