这篇论文的标题是《Smart Alarm IoT System: Monitoring Elevator Traffic and Meteorological Data on Job Sites Using MQTT and InfluxDB integrated with Grafana》，作者们来自约旦大学的计算机工程系和机电工程系。以下是对论文主要内容的详细整理：
摘要
- 设计并实现了一个物联网(IoT)系统，作为综合解决方案的一部分，用于收集和分析工地上的气象数据和电梯流量数据。
- 系统旨在开发一个智能报警系统，考虑各种工地条件，唤醒工人的最佳时间，以最小化延误并确保及时到达。
- 使用MQTT发布数据，InfluxDB作为云存储解决方案，Grafana用于高级分析。
引言
- 讨论了在现代工业和建筑行业中，确保工人准时到达的重要性，以及IoT技术如何提供实时监控和数据分析的创新解决方案。
文献综述
- 总结了在环境监测、电梯流量分析、数据处理和可视化以及实时图像处理等领域的研究工作。
系统架构
- 介绍了IoT系统如何整合不同组件来收集、处理和评估来自工地、家庭环境和通勤路线的数据。
- 描述了使用Zigbee、LORA、GSM和MQTT等通信技术。
图1和图2描述了论文中提出的智能报警物联网系统(IoT)的结构和组件。以下是对这两个图表的解释：
图1: 提出的智能唤醒报警系统综合物联网架构
- 图1 展示了整个智能唤醒报警系统的架构，该系统旨在通过监控家庭、通勤路线和工地环境来优化唤醒时间。
- 该架构包括多个组件，例如传感器、Raspberry Pi、MQTT代理、InfluxDB和Grafana，它们协同工作以收集和分析数据。
- 它说明了数据如何从家庭环境（通过Zigbee）、通勤路线（通过LORA和GSM）以及工地（通过Raspberry Pi和ESP8266设备）收集，并传输到中央处理单元。
- 中央处理单元订阅来自各个传感器的数据流，执行实时处理，并与InfluxDB和Grafana集成，以存储和可视化数据。
图2: 工地子系统设计用于监控工地条件
- 图2 专注于工地子系统，详细说明了工地上部署的特定组件和它们的交互。
- 这个子系统使用MQTT协议来收集和传输数据。Raspberry Pi和ESP8266设备被用来监测工地上的温度和电梯流量。
- Raspberry Pi配备相机，定期捕获图像，并将它们发布到MQTT代理。这些图像随后被中央处理单元订阅和处理，以检测电梯内的人数（即电梯流量）。
- 通过ESP8266，还可以监测其他环境条件，如温度和油箱水平，并把这些数据发送到MQTT代理。
- 图中可能还展示了如何将这些组件与InfluxDB和Grafana集成，以实现数据的存储、分析和可视化。
这两个图表为读者提供了系统设计的视觉表示，帮助理解各个组件是如何相互作用以及数据是如何在系统中流动的。具体的图表细节和布局需要查看原文中的图表才能获得更准确的信息。
数据收集和处理
- 详细描述了数据收集的重要性，包括温度传感器和Raspberry Pi摄像头的使用。
- 说明了如何使用MQTT代理发布图片，以及中央处理单元如何订阅这些数据流并进行实时处理。
与InfluxDB和Grafana的集成
- 讨论了如何将系统与InfluxDB和Grafana集成，以优化数据存储、分析和可视化。
数据分析和可视化
- 展示了如何使用Grafana对收集的数据进行可视化分析，以及如何识别气象数据和电梯流量的模式。
结果和讨论
- 展示了IoT系统与InfluxDB和Grafana集成在实时监控和数据可视化方面的有效性。
- 分析了湿度、温度和运动的小时测量值，以及它们如何影响工地操作。
结论
- 介绍了通过工地监控优化唤醒闹钟的IoT系统，成功减少了工人的延误并提高了准时性。
- 提出了未来研究的方向，包括改进能力和探索其他可能导致延误的因素。
关键词
- IoT系统、智能报警系统、MQTT、InfluxDB、Grafana、Raspberry Pi、ESP8266、MediaPipe解决方案、电梯流量负载。
参考文献
- 列出了用于撰写论文的相关文献，涵盖了IoT技术、环境监测、数据库系统比较、电梯流量优化、数据可视化和智能报警系统等领域的研究。
图表和图像
- 提供了系统架构图、数据流图、Raspberry Pi设置图、温度和超声波传感器设置图、位置路由图以及InfluxDB和Grafana集成图。
- 展示了数据样本表格、数据分析操作、湿度和温度时间序列、电梯流量时间序列以及趋势图。
论文的核心贡献是提出了一个集成了多种IoT技术的智能报警系统，该系统能够实时监控工地条件，并根据气象数据和电梯流量优化工人的唤醒时间，以减少延误并提高工作效率。