AIOT的ThingsBoard智慧牧场项目详细流程(下)

本文详细指导如何在ThingsBoard平台上构建AIOT智慧牧场的应用界面,包括仪表盘配置、牧场地图组件、电子围栏设置、牛棚环境监控等,通过实例演示如何实现牛群管理、环境可视化和预警功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

AIOT智慧牧场应用界面搭建

一、仪表盘的创建与配置

  1. 首先添加仪表盘在这里插入图片描述

  2. 添加实体别名在这里插入图片描述

二、牧场地图组件的添加

  1. 添加新部件,并添加数据源在这里插入图片描述

  2. 数据源的格式必须按要求,否则不能正常在地图显示在这里插入图片描述

  3. 组件的高级配置在这里插入图片描述

  4. 勾选tooltip函数,并添加函数在这里插入图片描述

  5. 更改marker image 函数内容在这里插入图片描述

  6. 更改奶牛和牛棚图标在这里插入图片描述

三、电子围栏创建与配置规则库

  1. 电子围栏添加在这里插入图片描述

  2. 划分电子围栏范围的大小在这里插入图片描述

  3. 关闭电子围栏编辑状
    在这里插入图片描述
    4.添加警告组件在这里插入图片描述
    5.添加警告源在这里插入图片描述

  4. 添加规则链条在这里插入图片描述

  5. 配置规则链库在这里插入图片描述
    把资产电子围栏的坐标复制到规则链库在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    8.添加自定义的规则链到根实体下在这里插入图片描述

  6. 实现报警效果在这里插入图片描述

同时可以调节虚拟仿真GPS的坐标,步长一般配置1000,观察电子围栏的报警情况。

四、配置牛棚内部的环境

  1. 添加牛棚仪表盘在这里插入图片描述

  2. 添加实体别名
    在这里插入图片描述

  3. 添加牛棚图片地图在这里插入图片描述

  4. 修改标题和背景图在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  1. 修改实体在地图的显示名称和显示函数在这里插入图片描述

  2. 添加实体图片与函数在这里插入图片描述

  3. 实现主界面到子界面的链接在这里插入图片描述

  4. 在牛棚中添加温湿度组件手动风扇控制开关在这里插入图片描述

  5. 添加温湿度规则链库在这里插入图片描述

  6. 最终实现的效果
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

### 物联网技能竞赛中使用ThingsBoard开发自动控制规则链 在物联网技能竞赛中,利用ThingsBoard平台可以高效地实现设备管理、数据收集以及自动化逻辑处理等功能。为了创建一个基于AIoT(人工智能与物联网融合)的应用实例,下面介绍如何通过ThingsBoard构建自动化的规则链。 #### 创建实体并配置属性 首先,在ThingsBoard平台上注册所需的传感器和其他硬件组件作为资产或设备对象[^1]。接着设置这些实体的相关元数据和遥测参数,比如温度计可能拥有“temperature”这样的测量值字段。这一步骤对于后续定义触发条件至关重要。 #### 构建规则节点 进入规则引擎界面后,可以通过拖拽方式添加不同类型的处理器来组成一条完整的业务流程线——即所谓的‘规则链’。常见的操作包括但不限于: - **过滤器(Filter)**:用于筛选符合条件的数据流; - **转换器(Transformer)**:修改消息内容或者结构; - **动作(Action)**:执行特定的任务像发送通知邮件或是调用外部API接口等; 针对本案例中的自动控制系统而言,则需重点考虑加入能够响应环境变化而做出决策的动作类节点[^2]。 #### 编写自定义脚本 当内置的功能模块无法满足需求时,还可以借助JavaScript编写更复杂的业务逻辑。例如设定阈值判断机制,一旦检测到室内温湿度超出安全范围就立即启动空调降温除湿程序[^3]。 ```javascript // JavaScript code snippet for custom rule node script if (msg.temperature > 30 || msg.humidity > 70){ // Trigger AC control action here... } ``` #### 测试验证效果 完成上述步骤之后,务必进行全面细致的联调测试工作以确保整个系统的稳定性和可靠性。在此期间可适当调整优化各环节之间的衔接关系直至达到最佳性能表现为止[^4]。
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