本项目立足于国家粮食储备的智能化监管需求，旨在解决传统粮情监测依赖人工、数据滞后及异常响应慢等行业痛点。
行业场景与业务背景：
在粮食储备过程中，粮温变化是判断储粮安全的核心指标。传统的粮情检测往往需要人工手持设备逐仓测量，不仅耗时费力，且数据难以实时汇聚分析。随着储备库规模的扩大，亟需一套能够自动采集、实时传输并智能分析的物联网系统。本项目通过集成传感器硬件与软件平台，实现了对库点温度、湿度及设备状态的7x24小时自动化监控，确保能第一时间发现“坏点”或异常升温情况，保障储粮安全。
本项目是一个集软硬件交互于一体的粮情智能监测平台，主要包含以下核心功能模块：
多维数据可视化：提供直观的图表展示功能，支持不同时间维度的粮温走势图；通过热力图等形式直白展示库点温度分布，快速定位异常高温点（坏点）。
硬件全生命周期管理：支持仓房配置、服务节点配置及多种硬件设备（粮情检测仪、熏蒸设备、空调风机、智能开关等）的添加与维护。
智能采集与控制：支持定时自动检测与手动即时检测两种模式；可通过系统直接向硬件发送控制指令（如开启风机、启动熏蒸），实现远程作业。
数据分析与报表：内置粮情分析算法，自动识别异常数据；支持复杂格式的粮温检测数据导出与打印，满足归档与汇报需求；提供详细的系统日志查看功能，便于运维排查。
个人职责：
作为核心开发人员，我独立完成了从数据库表结构设计、后端接口开发到后期性能优化的全流程工作，并主导了复杂的硬件对接模块。
技术栈与实现亮点：
架构设计：采用 SpringBoot + Maven + MySQL + Vue 的前后端分离架构，保证了系统的扩展性与维护性。
硬件通讯核心（难点攻克）：
双向通讯机制：针对粮情检测设备，设计并实现了基于 TCP 协议的自定义通讯协议，能够精准解析二进制数据流，完成指令下发与状态回传。
实时数据推送：引入 WebSocket 技术，建立了服务端与前端的高频实时通道。当硬件采集到温度数据后，系统能毫秒级推送至前端大屏展示，解决了传统轮询方式延迟高的问题。
任务调度与并发处理：使用 Quartz 框架管理复杂的定时采集任务，支持多仓房、多设备的并发检测调度，确保数据采集的准时性与稳定性。
复杂报表处理：针对粮温数据点位多、格式复杂的特点，设计了动态列生成算法，实现了海量检测数据的快速导出与标准化打印。
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