可以通过以下步骤实现:
- 硬件准备:
- Arduino开发板:用于连接传感器并读取数据。
- 传感器:根据需求选择合适的传感器,如温度传感器、湿度传感器等。
- Raspberry Pi(RPi):用作服务器,接收Arduino传感器数据并实时显示在网页上。
- 连接线:用于连接Arduino和RPi。
- Arduino端开发:
- 使用Arduino开发环境,编写代码读取传感器数据。
- 将传感器数据通过串口(Serial)发送给RPi。
- RPi端开发:
- 在RPi上安装Python和相关依赖库,如pySerial。
- 使用Python编写脚本,监听串口数据并解析Arduino传感器数据。
- 将解析后的数据通过WebSocket协议发送到网页。
- 网页开发:
- 使用HTML、CSS和JavaScript创建一个带有实时流图的网页。
- 使用WebSocket连接到RPi服务器,接收实时传感器数据。
- 使用JavaScript绘制流图,并实时更新数据。
优势:
- 实时性:通过WebSocket协议实现数据的实时传输和展示。
- 可视化:通过流图等可视化方式展示传感器数据,便于用户理解和分析。
- 灵活性:可以根据需求选择不同的传感器和展示方式。
应用场景:
- 物联网监控系统:实时监测环境参数,如温度、湿度等。
- 工业自动化:监测生产线上的传感器数据,如压力、流量等。
- 农业领域:监测土壤湿度、光照强度等参数,用于精准农业管理。
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- 云数据库MySQL版(CDB):可用于存储传感器数据。
- 云监控(Cloud Monitor):监控服务器性能和运行状态,保证系统稳定性。
- 云函数(SCF):可用于处理传感器数据的后台逻辑。
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