老旧设备AI监控识别系统

项目背景

随着工业设备的老化，许多老旧仪器（如压力表、水表、温度表等）由于缺乏电气化功能，依赖人力维护，成本较高且效率低下。为了解决这一问题，本项目通过 IoT 设备图像采集 和 AI 识别技术，实现对老旧设备的低成本升级与智能化管理。

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系统架构

本项目分为两种主要数据采集和处理方式：

1. 图像采集与AI识别流程

   • IoT 设备采集仪器表盘图像，通过 FTP 协议上传图片至后端服务。
   • 上传完成后，通过 HTTP 通知 后端服务。
   • 后端服务通过 NFS 文件共享 与 AI 服务器进行联动，将图片路径发送至 AI 服务器。
   • AI 服务器识别后，将结果返回给后端服务。

2. 设备参数报文上传流程

   • 某些IoT设备无需上传图片，而是通过 MQTT 协议 上报设备参数（例如电表数据）。
   • 数据以 DLT645-2007 报文 格式传输，后端服务解析报文并提取数据后完成上报处理。

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功能模块

图像处理模块

• FTP 图片接收：接收来自 IoT 设备的图片。
• 文件共享管理：通过 NFS 实现后端服务与 AI 服务器共享图片文件。
• AI 识别结果处理：接收 AI 服务器返回的识别结果并存储。

参数解析模块

• MQTT 消息接收：接收 IoT 设备上传的设备参数。
• DLT645-2007 报文解析：解析电表等设备上传的报文，提取关键参数。
• 数据上报：将解析后的数据进行后续存储或通知。

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技术栈

• 后端开发语言：Java
• 通信协议：
  • FTP (文件传输)
  • HTTP (通知)
  • MQTT (参数上报)
• 文件共享：NFS (Network File System)
• 报文解析：DLT645-2007 协议解析
• AI 模型集成：通过 AI 服务器完成数据识别与返回

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部署说明

环境要求

• 操作系统：Linux (推荐 Ubuntu 24)
• 必要软件：
  • FTP 服务
  • NFS 服务
  • MQTT Broker (如 Mosquitto)
• AI 服务器：支持自定义识别模型并提供 API 接口

配置步骤

1. FTP 服务：配置用于接收 IoT 设备上传的图片。
2. NFS 文件共享：确保后端服务与 AI 服务器共享同一目录。
3. 后端服务启动：运行后端服务以处理图片与报文数据。
4. AI 服务对接：确保 AI 服务器 API 可正常识别图片并返回结果。

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数据流示意图

graph TD
    IoT设备1 -->|FTP 上传图片| 后端服务
    IoT设备1 -->|HTTP 通知| 后端服务
    后端服务 -->|NFS 文件路径| AI服务器
    AI服务器 -->|识别结果返回| 后端服务

    IoT设备2 -->|MQTT 报文| 后端服务
    后端服务 -->|解析结果| 数据存储

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