引言

什么是云-边-端?
其实没有那么高端

云-24小时服务器 边-高算力平台(整合多种算法) 端-在本文中特指传感器终端

浅谈实现方案

以下为流程图:

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流程图仅提供一种实现思路,2022年了相关技术已经相当成熟 简单的开源Demo也很多不再赘述。
以微信云平台为例
登陆开发者平台,填入物联网云平台 API 即可
小程序接入 API 后便可以从物联网云获取传感器信息
这里的传感器信息再经过高算力计算机处理,按照特定的算法数据过滤和整合,抵达用户。
如果想传递图片和视频 一般摄像头模块固件文档有使用方法
如果没有 也可以接入云图床和云视频平台 产生相应的外链并解析即可获取视频和图片信息。

直接传输视频和图片可能很难但使用外链的方式在程序中获取传感器终端的相应信息却很简单。

传感器模块与边缘计算

任意传感器放在用户要监控的各个部位,就可以获取到相应的数据

比如光电传感器监测亮度,超声波测速,还有各种位移,加速度传感器等


我们知道传感器模块具有独立和互相之间低耦合特性,利用此特性非常符合"多终端监测"的概念
传感器模块可以通过无线通讯模组(4G,5G,WIFI等)通过HTTP或者MQTT向高算力计算机发送数据,当然这里的高算力计算机读者也可以与物联网云服务器中的云函数整合在一起。
当然有些传感器例如PSE软启动器之间与供电设备连在一起那么就要用工业上的Modbus协议或者TCP/IP等在接入高算力计算机。

关于数据集中到高算力计算机或者云后怎样设计算法过滤,整合信息这块比较难,我没能力在此阐述

浅谈公用方案设计

公用方案例如图书馆管理系统,这样的市政公开环境监测方案
这种方案不需要为不同用户添加数据库,直接可以在服务器上部署物联网云和相应的界面

浅谈多用户方案设计

多用户情况下需要为每一个用户设置一个唯一的标识。
通过这个标识与数据库连接,通过读取经过处理后的传感器数据。

传感器模组设计

推荐使用带有无线通讯扩展传感器,或者采用低算力芯片IO口连接传感器
来实现云边端背景下的多传感器监测系统设计!