1.自我介绍
我是物联网工程的大四学生。在系统能力综合培养的课程中选题了停车场系统,希望通过这次实践,让自己的综合能力得到进一步的提升。
本次使用ESC服务器是为了部署停车场系统的业务服务器和基于MQTT通信服务器。
2.使用体验
提供的workbench网页登录比较方便,另外还可以使用vnc或者第三方工具xshell登录连接。
安全组可以控制ip的访问,相当于一个虚拟的防火墙。
部署业务服务器的时候,首先配置了需要的环境,web框架使用的是Django,考虑到可以和其他同学的服务器配合变成集群分布式,所以搭配了celery处理异步任务。目前的进度是初步部署了web服务器,正在进行部署MQTT通信服务器。
如果使用服务器网络的延迟比较大话,可以更改实例的带宽。
Django服务器搭建的流程,python3.9,安装Django的包和其他的一些包,安装mysql,配置好虚拟环境之后,设置Django的settings,wsgi,asgi。然后就可以开始服务器的开发了。具体的操作谷歌上都可以搜到。最近尝试在实例上部署docker,多个docker上模拟多个停车场的车辆进出,进出时间都是随机的。这些事件或者任务作为消息的发布者给到MQTT服务器,而web服务器作为消息的订阅者需要对这些异步任务作出快速响应。
针对车牌识别,理想情况下应该在终端的物联网设备识别,考虑到设备有限,就把车牌图片传到后端处理,采用了深度学习cnn图像识别,首先是预处理,涉及到灰度图转化,开运算和闭运算,二值化,边缘检测,轮廓,车牌的倾斜旋转处理,车牌的精确定位,车牌号的分割,之后便是定义cnn网络,对数据进行训练。
3.收获总结,展望未来
感谢阿里云提供的体验机会,使用ESC服务器让我学会了如何云上部署自己的web服务器,另外还学习了一些k8s的知识,对实例的生成有了自己的理解。之后部署完MQTT服务器和docker后,就可以模拟分布式的停车系统了。