高密度通信物联网系统

我要开发同款
proginn08583648532024年03月12日
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开发技术嵌入式、算法设计、图像处理、架构、java
所属分类零售电商、大数据、人工智能、物联网

作品详情

本项目是专为传统门店实现数字化升级而打造的IOT平台,为用户完整提供从物联设备管理到数字化运营的一站式IoT解决方案。系统打破了设备、线上线下应用之间的壁垒,用户可以做到跨设备、跨系统和跨地区的高效协同工作,实现全场景智能物联新体验。目前已广泛应用于商超卖场、家装行业、3C卖场、仓储物流、智能畜牧、智慧病房等领域。
系统支持本地化部署或私有云部署;接入的端侧设备包括通信基站、边缘控制器、以及基于电子纸和LCD技术的智能显示终端、手持端。系统除了负责管理端恻设备外,还负责与ERP、CPM、收银一体机等外部系统进行数据交互。用户可通过web端和移动端向设备群发送交互指令,与终端进行即时交互,实现屏幕功能规划、节目发布、多媒体标签显示等目的。平台基于微服务架构设计,涵盖了素材模板管理、营销实体管理、营销推送、设备交互等多个模块。
作为系统研发主导者,承担平台的整体设计、核心模块的研发和关键技术的攻关:
1、负责系统的整体架构设计和技术方案制定,定义设备与服务端的通信协议。
2、设计并优化了系统的数据库结构,使用了MySQL、mongoDB数据库,并使用了数据库分库和分表技术,提高了系统的性能和扩展性。并根据具体业务需求,在数据库层面实现数据冗余、索引优化、读写分离等技术
3、独自使用spring cloud Alibaba 微服务框架开发搭建了系统首版,即时给供软、硬件组网验证提供了联调工具。整个项目的研发均是在此版本上基础上进行迭代优化的。
4、负责系统核心模块开发。开发优化设备-服务端通信模块;开发优化视频图片预处理模块;实现了实体检索功能,使用了Elasticsearch搜索引擎,并优化了搜索性能和精确度;使用了Redis缓存技术,优化了系统的性能和响应速度。
5、 负责解决系统遇到的痛点问题。通过引入深度学习技术解决了上传图片自动打商品标签难题,并结合分词算法解决由商品描述匹配商品标准图像问题。利用GPU加速大批量价格标签生成算法,优化提高了系统性能和设备屏幕载体内容响应时间。
6、现了自动化部署和运维,使用了Docker等工具,实现了持续集成和持续交付。根据不同的环境(如开发、测试、生产)使用不同的部署方案,并实现了服务的自动扩容和缩容,确保系统的高可用性和稳定性。
为了更好地管理和维护系统,我还设计并实现了系统的日志管理方案,使用ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)实现了系统的日志收集、存储和分析。通过对系统日志进行分析,可以快速定位和解决问题,并提高系统的稳定性和可维护性。

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