植物识别

2026-01-12 21:33:54
行业:搜索
载体:框架或代码包
技术:Java

业务和功能介绍

该项目聚焦植物生长状态智能化监测场景,是一套以 Java 后端为核心的物联网系统,通过对接专用植物监测摄像头设备,实现植物生长数据采集、设备管理、数据存储与分析的全流程管理,核心服务于园艺种植、农业科研、智能温室等场景下的植物生长监测需求。
核心业务场景
设备接入与管控:支持植物监测摄像头的远程接入,兼容 MQTT、RTSP 等主流物联网 / 音视频协议,可对摄像头进行远程参数配置(如拍摄频率、监测区域、分辨率)、在线状态检测、心跳保活,保障设备稳定运行。
植物数据采集与处理:采集摄像头拍摄的植物图像 / 视频流,以及集成传感器的温湿度、光照等环境数据,对原始数据进行清洗、格式标准化,过滤无效数据,为后续分析提供基础。
数据存储与管理:结构化存储设备信息、用户配置、告警规则等数据,非结构化存储植物图像 / 视频文件,支持数据的多维度查询(如按设备、时间、监测指标检索)。
告警与预警(扩展):预留基于监测数据的告警规则配置能力,如植物叶片异常、环境参数超标时触发告警,适配农业生产中及时干预的需求。
核心功能模块
设备管理模块:提供摄像头设备的注册、绑定、注销、参数配置、状态监控功能,支持批量设备管理,适配多场景下的设备规模化部署。
数据采集模块:实现音视频流 / 传感器数据的接收、解析与预处理,支持高并发设备数据接入,保障数据采集的实时性。
数据存储模块:整合关系型数据库(存储结构化数据)、缓存(提升访问效率)、对象存储(存储非结构化文件),兼顾数据存储的性能与扩展性。
接口服务模块:基于 RESTful API 对外提供设备管控、数据查询等能力,支持与前端管理平台、第三方系统(如农业管理平台)对接。
整体而言,项目以 “轻量化接入、标准化处理、可扩展分析” 为核心设计,聚焦植物监测的核心数据链路,同时预留 AI 图像分析、多端可视化等扩展能力,适配不同场景下的植物智能化监测需求。

项目实现

该植物摄像头项目为 Java 后端主导的物联网类系统,基于 Maven 构建,采用分层架构设计,核心遵循高内聚、低耦合原则,涵盖接入层(处理设备通信与协议解析)、业务逻辑层(实现植物监测、设备管理等核心逻辑)、数据持久层(存储各类数据)及公共工具层。
设计上,设备侧采用 MQTT 轻量级协议或 RTSP/ONVIF 协议实现数据上报与视频流传输,服务端支持设备心跳检测、远程配置,数据接收后经清洗标准化再存储,预留 AI 分析接口以扩展植物生长状态识别能力,同时遵循 Maven 规范保障工程可维护性。
技术栈方面,核心基于 Java 8+/11 与 Spring Boot 快速开发,搭配 Spring Data JPA/MyBatis 操作 MySQL/PostgreSQL 数据库,Spring MVC 提供 RESTful API;设备通信采用 Eclipse Paho(MQTT)、Netty(自定义协议),通过 FFmpeg 解析音视频流;数据存储结合 Redis 缓存设备状态,MinIO/HDFS 存储非结构化图片 / 视频文件;辅助工具涵盖 Logback 日志、Lombok 简化代码、Jackson 处理 JSON 序列化等。
该选型适配物联网场景低功耗、高可用需求,若包含前端模块,还可能涉及 Vue/React 等技术,整体架构兼顾功能性与扩展性,适配植物监测的业务核心诉求。

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1天前活跃
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交付率:100.00%
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