將物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備與云原生分析集成，以獲得更智能的監(jiān)測(cè)

想象一下，你是一家智能農(nóng)業(yè)公司，使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器幫助農(nóng)民優(yōu)化作物產(chǎn)量。你們出售各種傳感器，可以監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的土壤濕度、溫度、濕度和光照水平。

為了幫助農(nóng)民充分利用他們的資源，你需要建立一個(gè)集中的系統(tǒng)。該系統(tǒng)收集來(lái)自所有田地的傳感器數(shù)據(jù)，并提供對(duì)作物健康和生長(zhǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。有了這些數(shù)據(jù)，農(nóng)民可以在知情的情況下決定何時(shí)灌溉、施肥和收割作物。

使用Neo4j，一種圖形數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，可以成為從收集的數(shù)據(jù)中釋放有價(jià)值監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵。它還使智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)能夠充分發(fā)揮其潛力。

在這篇博客文章中，我們探討了如何使用Neo4j來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。我們首先討論什么是Neo4j，以及為什么它是存儲(chǔ)和查詢復(fù)雜、互連數(shù)據(jù)的理想選擇。然后，我們深入研究Neo4j在智能農(nóng)業(yè)中的具體用例，例如識(shí)別作物模式、預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量和優(yōu)化資源利用。最后，我們將逐步介紹如何構(gòu)建基于Neo4j的智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，幫助農(nóng)民做出更好的決策，提高作物產(chǎn)量。

架構(gòu)

硬件組件

軟件組件

Jetson Nano開(kāi)發(fā)套件SD卡固件：
https://developer.nvidia.com/embedded/l4t/r32_release_v7.1/jp_4.6.1_b110_sd_card/jeston_nano/jetson-nano-jp461-sd-card-image.zip

etcher：https://www.balena.io/etcher/

desktop Docker：
https://www.docker.com/products/docker-desktop/

Neo4j Aura數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例：
https://neo4j.com/cloud/platform/aura-graph-database

步驟1：為操作系統(tǒng)安裝準(zhǔn)備Jetson Nano SD卡映像

要將Jetson Nano SD卡映像閃存到SD卡，您可以按照以下步驟操作：
. 從NVIDIA（https://developer.nvidia.com/embedded/downloads）下載Jetson Nano SD卡映像。
. 將SD卡插入計(jì)算機(jī)的SD卡讀卡器。
. 從下載并安裝Etcher軟件https://www.balena.io/etcher/.
. 打開(kāi)Etcher并選擇要閃存的Jetson Nano SD卡映像文件。

. 解壓縮從下載的SD卡映像https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
. 選擇SD卡驅(qū)動(dòng)器作為下載目標(biāo)。
. 點(diǎn)擊“燒錄！”開(kāi)始燒錄進(jìn)程。

步驟2：連接傳感器

Seeed Studio的BME680傳感器是一款緊湊型環(huán)境傳感器，專為移動(dòng)應(yīng)用和可穿戴設(shè)備設(shè)計(jì)。它可以高精度測(cè)量溫度、壓力、濕度和室內(nèi)空氣質(zhì)量，并且設(shè)計(jì)為功耗非常低。該傳感器與流行的微控制器平臺(tái)兼容，如樹(shù)莓派和Arduino，使其易于集成到項(xiàng)目中。

Grove Base Hat是一款40針Grove附加板，旨在與樹(shù)莓派板兼容。然而，通過(guò)將其連接到適當(dāng)?shù)腉PIO引腳，它也可以與NVIDIA Jetson Nano一起使用。它有15個(gè)Grove連接器，包括6個(gè)數(shù)字、4個(gè)模擬、3個(gè)I2C、1個(gè)UART和1個(gè)PWM。

該硬件模塊提供了一種將Grove傳感器和執(zhí)行器連接到Jetson Nano的簡(jiǎn)單方便的方法。它支持各種Grove模塊，如溫度、濕度、光線和聲音傳感器，以及電機(jī)和顯示器等執(zhí)行器。

要將Grove Base Hat連接到Jetson Nano，您必須連接以下引腳：
. Jetson Nano上的VCC至3.3V引腳
. Jetson Nano上的GND到GND引腳
. SDA至Jetson Nano的引腳3（SDA1）
. SCL至Jetson Nano的引腳5（SCL1）

一旦您將Grove Base Hat連接到Jetson Nano，您就可以開(kāi)始在Jetson Nano項(xiàng)目中使用Grove傳感器和執(zhí)行器。將傳感器連接到Grove后，建議使用i2cdetect命令運(yùn)行I2C檢測(cè)，以驗(yàn)證您是否看到設(shè)備：在我們的情況下，它顯示76。請(qǐng)注意，傳感器使用I2C或SPI通信協(xié)議與微控制器進(jìn)行通信。

$ i2cdetect -r -y 1
     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f
00:          -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 
10: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 
20: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 
30: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 
40: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 
50: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 
60: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 
70: -- -- -- -- -- -- 76 --

步驟3：編寫Python代碼以獲取傳感器值

以下是從BME680傳感器獲取傳感器值的Python腳本：

from bme680 import BME680


# Initialize BME680 sensor object
sensor = BME680()


# Check sensor is connected
if not sensor.begin():
    print("Failed to initialize BME680 sensor.")
    exit()


# Read and print sensor values
while True:
    if sensor.get_sensor_data():
        temperature = round(sensor.data.temperature, 2)
        humidity = round(sensor.data.humidity, 2)
        pressure = round(sensor.data.pressure, 2)
        gas_resistance = round(sensor.data.gas_resistance, 2)


        print("Temperature: {} C".format(temperature))
        print("Humidity: {} %".format(humidity))
        print("Pressure: {} hPa".format(pressure))
        print("Gas Resistance: {} Ohms".format(gas_resistance))


    else:
        print("Error reading BME680 sensor data.")


    time.sleep(1)

from bme680 import bme680語(yǔ)句導(dǎo)入bme680傳感器庫(kù)，該庫(kù)提供了從傳感器讀取環(huán)境數(shù)據(jù)的接口。傳感器變量初始化BME680傳感器對(duì)象。if not sensor.begin（）：語(yǔ)句檢查傳感器是否正確連接和初始化。如果初始化失敗，代碼將退出并打印一條錯(cuò)誤消息。

代碼的主循環(huán)重復(fù)讀取BME680傳感器的傳感器數(shù)據(jù)，并將值打印到控制臺(tái)。time.sleep（1）語(yǔ)句在循環(huán)的每次迭代之間暫停代碼執(zhí)行1秒。

此腳本使用BME680庫(kù)從連接到運(yùn)行腳本的系統(tǒng)的BME680傳感器讀取溫度、濕度、壓力和氣體電阻值。結(jié)果以循環(huán)方式打印到控制臺(tái)，每次讀取之間有1秒的延遲。

假設(shè)BME680傳感器已連接并正常工作，則輸出如下所示：
溫度：26.68攝氏度
濕度：41.35%
壓力：1008.6 hPa
氣體電阻：3110.63歐姆

溫度、濕度和壓力值分別以攝氏度、百分比和百帕斯卡為單位，使用round（）函數(shù)四舍五入到小數(shù)點(diǎn)后兩位。氣體電阻值以歐姆為單位，也可以四舍五入到小數(shù)點(diǎn)后兩位。

如果讀取BME680傳感器數(shù)據(jù)時(shí)出錯(cuò)，腳本將在控制臺(tái)上打印消息“讀取BME680sensor data時(shí)出錯(cuò)”

步驟4：編寫Python程序，將BME680傳感器值發(fā)送到Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫(kù)

現(xiàn)在是時(shí)候編寫Python代碼，使用Neo4j驅(qū)動(dòng)程序和BME680環(huán)境傳感器建立與Neo4j Graph數(shù)據(jù)庫(kù)的連接了。

from neo4j import GraphDatabase


from bme680 import BME680


import time


 


# Set up the Neo4j driver


uri = "neo4j+s://41275b2a.databases.neo4j.io"


driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "3DXXXXXXXXXXXXXXXaM"))


 


# Set up the BME680 sensor


sensor = BME680()


 


# Define a function to create a sensor reading node in Neo4j


def create_sensor_reading(tx, temperature, humidity, pressure, gas):


    tx.run("CREATE (:SensorReading {temperature: $temperature, humidity: $humidity, pressure: $pressure, gas: $gas, timestamp: $timestamp})",


           temperature=temperature, humidity=humidity, pressure=pressure, gas=gas, timestamp=int(time.time()))


 


# Generate and insert sensor readings into Neo4j every 5 seconds


while True:


    if sensor.get_sensor_data():


        temperature = round(sensor.data.temperature, 2)


        humidity = round(sensor.data.humidity, 2)


        pressure = round(sensor.data.pressure, 2)


        gas = round(sensor.data.gas_resistance, 2)


 


        with driver.session() as session:


            session.write_transaction(create_sensor_reading, temperature, humidity, pressure, gas)


            print(f"Inserted sensor reading - temperature: {temperature}, humidity: {humidity}, pressure: {pressure}, gas: {gas}")


    else:


        print("Error reading BME680 sensor data.")


 


    time.sleep(5)

此Python代碼使用Neo4j驅(qū)動(dòng)程序和BME680環(huán)境傳感器建立與Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的連接。然后，它定義了一個(gè)函數(shù)，在圖形數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)傳感器讀取節(jié)點(diǎn)，其中包含當(dāng)前的溫度、濕度、壓力、氣體阻力和時(shí)間戳。代碼的主循環(huán)每5秒重復(fù)生成一次傳感器讀數(shù)，并使用定義的函數(shù)將其插入圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。

from neo4j import GraphDatabase語(yǔ)句導(dǎo)入neo4j驅(qū)動(dòng)程序，該驅(qū)動(dòng)程序允許Python代碼與neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)交互。from bme680 import bme680語(yǔ)句導(dǎo)入bme680傳感器庫(kù)，該庫(kù)提供了從傳感器讀取環(huán)境數(shù)據(jù)的接口。

uri變量指定Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)的位置和訪問(wèn)該數(shù)據(jù)庫(kù)的憑據(jù)。驅(qū)動(dòng)程序變量使用指定的uri和憑據(jù)初始化Neo4j驅(qū)動(dòng)程序。

傳感器變量初始化BME680傳感器對(duì)象。create_sensor_reading函數(shù)接收Neo4j事務(wù)對(duì)象（tx）和當(dāng)前傳感器讀數(shù)（溫度、濕度、壓力、氣體和時(shí)間戳）。然后使用給定的設(shè)備在圖形數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)新節(jié)點(diǎn)。

代碼的主循環(huán)重復(fù)讀取BME680傳感器的傳感器數(shù)據(jù)，并使用Neo4j事務(wù)將讀數(shù)插入圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。time.sleep（5）語(yǔ)句在循環(huán)的每次迭代之間暫停代碼的執(zhí)行5秒

步驟5：導(dǎo)入Neo4j Python模塊

gitclonehttps://github.com/collabnix/bme680-jetson-neo4j
cd bme680-jetson-neo4j

導(dǎo)入Neo4j Python模塊

您可以使用pip為Python安裝Neo4j驅(qū)動(dòng)程序：

pip install neo4j
python3 sensorloader.py

結(jié)果

Inserted sensor reading - temperature: 26.68, humidity: 41.35, pressure: 1008.6, gas: 3110.63


Inserted sensor reading - temperature: 12.42, humidity: 49.71, pressure: 1149.34, gas: 4815.11


Inserted sensor reading - temperature: 27.73, humidity: 77.2, pressure: 1081.24, gas: 4737.95


Inserted sensor reading - temperature: 19.22, humidity: 50.17, pressure: 958.73, gas: 516.57

步驟6：設(shè)置Neo4j Docker擴(kuò)展

Neo4j Aura是Neo4j提供的一種完全托管的云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。它是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)即服務(wù)（DBaaS）產(chǎn)品，允許您在云中創(chuàng)建、部署和管理自己的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。這就不必?fù)?dān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施和維護(hù)任務(wù)。假設(shè)您已經(jīng)安裝并配置了Neo4j Aura DB連接UI，下一步將安裝Neo4j Docker Desktop。

打開(kāi)Docker Dashboard>Extensions>安裝Neo4j Docker Extension。

要允許Neo4 Docker Extension連接到遠(yuǎn)程N(yùn)eo4j Aura DB，您必須提供連接URL、身份驗(yàn)證類型和憑據(jù)。一旦成功，您應(yīng)該能夠開(kāi)始運(yùn)行密碼查詢。

步驟7：測(cè)量氣體濃度

BME680傳感器測(cè)量幾種不同氣體的濃度，包括揮發(fā)性有機(jī)化合物（VOC）、一氧化碳（CO）和二氧化氮（NO2）。這是除了測(cè)量溫度、濕度和壓力之外的。要從傳感器中獲取這些氣體的濃度，可以使用BME680類的get_sensor_data（）方法。這將返回一個(gè)包含最新傳感器讀數(shù)的BME680Data對(duì)象。然后，您可以使用以下屬性訪問(wèn)BME680Data對(duì)象中的氣體濃度值：
. gas_reresistance：氣體傳感器的電阻，單位為歐姆，與空氣中揮發(fā)性有機(jī)物的濃度有關(guān)。
. gas（List）：不同氣體的濃度，單位為百萬(wàn)分之一（ppm），包括CO和NO2。

from neo4j import GraphDatabase
import time
import bme680

# Set up the Neo4j driver


uri = "neo4j+s://your-neo4j-instance-url-here"


driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "your-neo4j-instance-password-here"))

# Set up the BME680 sensor


sensor = bme680.BME680(bme680.I2C_ADDR_PRIMARY)

# Define a function to create a CO2 reading node in Neo4j


def create_co2_reading(tx, co2_concentration):


    tx.run("CREATE (:CO2Reading {concentration: $concentration, timestamp: $timestamp})",


           concentration=co2_concentration, timestamp=int(time.time()))

# Wait for the sensor to warm up


print("Warming up sensor...")


sensor.set_gas_status(bme680.ENABLE_GAS_MEAS)


time.sleep(300)

# Start retrieving CO2 concentration data and inserting it into Neo4j


print("Starting CO2 data collection...")


while True:


    if sensor.get_sensor_data():


        co2_concentration = round(sensor.data.gas_resistance / 10, 2)


        with driver.session() as session:


            session.write_transaction(create_co2_reading, co2_concentration)


            print(f"Inserted CO2 reading - concentration: {co2_concentration}")


    else:


        print("Error retrieving sensor data")


    time.sleep(60)

執(zhí)行腳本

python3 sensorloader_co2.py

結(jié)果

Warming up sensor... (takes 4-5 minutes)


Starting CO2 data collection...


Inserted CO2 reading - concentration: 1294686.

與典型的室內(nèi)二氧化碳水平相比，1294686.06ppm（百萬(wàn)分之一）的二氧化碳濃度相當(dāng)高。在通風(fēng)良好的室內(nèi)環(huán)境中，二氧化碳濃度應(yīng)在400-1000ppm左右。二氧化碳含量超過(guò)1000ppm會(huì)導(dǎo)致嗜睡、頭痛和其他癥狀，而超過(guò)5000ppm會(huì)對(duì)健康造成嚴(yán)重影響，在極端情況下甚至死亡。

然而，對(duì)二氧化碳水平的解釋取決于測(cè)量的背景和環(huán)境。例如，在一些工業(yè)環(huán)境中，如啤酒廠或溫室，出于特定目的，CO2水平可能會(huì)故意升高。同樣重要的是要考慮可能影響室內(nèi)空氣質(zhì)量的其他因素，如濕度、通風(fēng)和其他污染物的存在。

步驟8：對(duì)BME680傳感器建模

以下是如何在Neo4j中對(duì)BME680傳感器及其讀數(shù)進(jìn)行建模的示例。首先，您將創(chuàng)建一個(gè)“傳感器”節(jié)點(diǎn)來(lái)表示您的BME680傳感器。此節(jié)點(diǎn)可能具有“名稱”和“制造商”等屬性，以及您要存儲(chǔ)的有關(guān)傳感器的任何其他信息。

CREATE (:Sensor {name: 'BME680', manufacturer: 'Bosch'})

接下來(lái)，您將創(chuàng)建一個(gè)“時(shí)間戳”節(jié)點(diǎn)來(lái)表示讀取的特定時(shí)間點(diǎn)。此節(jié)點(diǎn)可能有一個(gè)“時(shí)間戳”屬性，用于存儲(chǔ)讀取的日期和時(shí)間。

CREATE (:Timestamp {timestamp: datetime()})

然后，您將在Sensor節(jié)點(diǎn)和Timestamp節(jié)點(diǎn)之間創(chuàng)建一個(gè)“READS”關(guān)系?！皽囟取?、“壓力”、“濕度”等財(cái)產(chǎn)表示當(dāng)時(shí)從傳感器讀取的值。例如，要?jiǎng)?chuàng)建溫度為25攝氏度、壓力為1000hPa、濕度為50%的讀數(shù)，可以使用以下查詢：

MATCH (s:Sensor {name: 'BME680'}), (t:Timestamp)


CREATE (s)-[:READS {temperature: 37.0, pressure: 1168.83, humidity: 37.23}]->(t)

此查詢?cè)趥鞲衅鞴?jié)點(diǎn)和時(shí)間戳節(jié)點(diǎn)之間創(chuàng)建“READS”關(guān)系。溫度、壓力和濕度的財(cái)產(chǎn)分別設(shè)置為25、1000和50。然后，您可以使用Cypher查詢來(lái)：

. 從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索讀數(shù)；

. 根據(jù)時(shí)間范圍或傳感器類型等標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其進(jìn)行篩選，以及

. 使用Neo4j Bloom等工具或其他可視化工具以各種方式可視化數(shù)據(jù)

步驟9：將其繪制到Grafana儀表板

Neo4j為Grafana提供了一個(gè)數(shù)據(jù)源插件，允許您直接在Grafana儀表板內(nèi)可視化和分析存儲(chǔ)在Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。要使用Neo4j數(shù)據(jù)源插件，您必須從Grafana插件庫(kù)安裝該插件。安裝插件后，您可以通過(guò)指定數(shù)據(jù)庫(kù)URL、用戶名和密碼將其配置為連接到Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)。一旦配置了數(shù)據(jù)源，就可以使用Neo4j查詢語(yǔ)言Cypher創(chuàng)建可視化。Cypher是一種功能強(qiáng)大的圖形查詢語(yǔ)言，允許您遍歷和操作存儲(chǔ)在Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖形數(shù)據(jù)。

您可以在幾秒鐘內(nèi)在Docker Desktop上打開(kāi)Grafana來(lái)使用Grafana Docker擴(kuò)展。訪問(wèn)Grafana儀表板并使用默認(rèn)的admin/admin作為用戶名/密碼登錄。

登錄后，單擊“設(shè)置”>“數(shù)據(jù)源”>“插件”，然后搜索Neo4j數(shù)據(jù)源

安裝Grafana數(shù)據(jù)源。

提供Neo4j Aura實(shí)例的連接URL、用戶名和密碼，然后連接。

Grafana使用Neo4j數(shù)據(jù)源插件的好處包括：
. 能夠在用戶友好的界面中可視化和分析復(fù)雜的圖形數(shù)據(jù)。
. 與Grafana中提供的各種其他數(shù)據(jù)源和插件集成。
. 具有動(dòng)態(tài)、交互式可視化功能的可定制儀表板。
. 支持基于Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)事件的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和警報(bào)。

一旦連接到遠(yuǎn)程N(yùn)eo4j Aura數(shù)據(jù)庫(kù)，就應(yīng)該能夠?qū)鞲衅鲾?shù)據(jù)運(yùn)行密碼查詢。

MATCH (sr:SensorReading)


WHERE sr.timestamp >= $timeFrom AND sr.timestamp <= $timeTo


RETURN sr.timestamp as time, sr.temperature as temp, sr.humidity as hum, sr.pressure as press, sr.gas as gas_res


ORDER BY sr.timestamp ASC

查詢使用MATCH子句指定節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽，并指定一個(gè)變量sr來(lái)表示具有該標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn)。WHERE子句使用變量$timeFrom和$timeTo指定一系列時(shí)間戳。RETURN子句指定每個(gè)傳感器讀數(shù)要返回的財(cái)產(chǎn)。ORDER BY子句按時(shí)間戳升序?qū)Y(jié)果進(jìn)行排序。

最后，您應(yīng)該能夠創(chuàng)建所有四個(gè)儀表板——溫度、壓力、濕度和氣體阻力，如下所示：

結(jié)論

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)能夠高效查詢復(fù)雜且相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，使其成為數(shù)據(jù)往往相互關(guān)聯(lián)的環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用程序的理想選擇。這與農(nóng)業(yè)尤其相關(guān)，因?yàn)檗r(nóng)業(yè)需要這些數(shù)據(jù)來(lái)提高作物產(chǎn)量。

在這個(gè)博客中，我們討論了如何使用Python將BME680環(huán)境傳感器與Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫(kù)接口。BME680傳感器能夠測(cè)量溫度、濕度、壓力和氣體阻力。這使其成為環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用的理想傳感器，可以改善農(nóng)業(yè)行業(yè)的決策。

Ajeet S Raina是Docker的開(kāi)發(fā)者倡導(dǎo)者，也是Arm開(kāi)發(fā)者計(jì)劃的大使。