传统规模化养殖依赖人工巡检,温湿度失衡和氨气超标是导致畜禽死逃率高的主因。人工巡检存在监测盲区、响应滞后、无数据沉淀等问题。本项目通过实时采集环境数据并基于Flink流处理秒级预警,为养殖决策提供数据依据,有效降低死逃率。
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传统规模化养殖依赖人工巡检,温湿度失衡和氨气超标是导致畜禽死逃率高的主因。人工巡检存在监测盲区、响应滞后、无数据沉淀等问题。本项目通过实时采集环境数据并基于Flink流处理秒级预警,为养殖决策提供数据依据,有效降低死逃率。
1. 设备管理模块:统一管理温湿度、氨气传感器及风机等执行设备,支持设备注册、状态监控与远程控制。
2. 预警规则模块:基于Flink流处理引擎,对实时数据流进行规则匹配(如温度>35℃或氨气>20ppm触发告警),支持多规则并行判断。
3. 报表统计模块:按日/周/月维度生成环境趋势报表与预警历史统计,为养殖工艺优化提供数据支撑。
4. 消息发送模块:预警触发后通过短信、APP推送等方式实时通知养殖人员,支持告警分级与确认闭环。
任务一:系统架构设计
设计模块化分层架构,将设备接入、流处理规则引擎、报表统计、消息推送解耦,保障系统可扩展性。
任务二:实时预警流处理设计与实施
基于Flink搭建实时数据流处理链路,实现多规则并行判断与秒级预警触发。
任务三:规则引擎集成与优化
集成Drools规则引擎,将业务规则与流处理逻辑解耦,支持运维人员动态调整预警阈值。



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