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关键词： 核辐射测量   γ核素识别仪   嵌入式系统   人机交互   IMX6ULL微控制器   Qt  

摘要： 核辐射对人体的危害很大,在核辐射相关地区,对其进行实时监测尤为重要。如今核辐射涉及的环境越来越复杂,如油田、矿洞、井底等,相应的监测需求也越来越高。γ能谱测量与分析是核辐射监测的重要技术手段之一,而γ核素识别仪作为γ射线测量与分析的仪器,传统的γ核素识别仪难以满足日益增长的监测需求,γ核素识别仪的推陈出新很有必要。因此,论文以NXPARM(IMX6ULL)微控制为核心,从功耗、成本、便携性综合因素考虑,设计一款最为适合野外、矿洞等特殊环境下长时间工作的数字化智能γ核素识别仪。主要完成工作如下: (1)针对野外、矿洞、井底等特殊应用场合设计了一套全新的核素识别仪系统。硬件上采用Na I(TI)闪烁探测器作为探头,使用ADC+FIFO+ARM架构实现ARM高速采样接口,在NXPARM(IMX6ULL)微控制上实现数字化多道脉冲幅度分析器及能谱显示与处理。软件上运用ARM-Linux4.1.15内核的嵌入式系统完成驱动程序开发、任务调度及资源管理,应用层程序基于跨平台图形界面库Qt编写,在Qt Creator下采用C++编程实现梯形成形、幅值提取、能谱寻峰、本底扣除等多种核信号与能谱处理算法。本文方案设计的γ核素识别仪相比传统的体积大、功耗高的模拟电路γ谱仪具有体积小、灵活性高、便携等优点;相比当今热门的基于ARM+FPGA异构核方案设计的数字化γ谱仪本文具有成本低、功耗低、发热量小、在野外等地区进行长时间一般性的监控时对电池要求不高等优点。 (2)针对数字化核素识别仪应用需求设计了核脉冲以及能谱数据处理算法,联合操作系统与数据库,并开启事务操作实现谱数据存储。在多道脉冲数字系统算法上,采用了单指数梯形成形算法滤波、平均法估计基线、判断时间轴上的间距来剔除堆积脉冲,对每个梯形顶部采用平均法提取幅值,谱数据存储采用Sqlite数据库的方式并通过开启事务操作来优化数据库的读写速度。在能谱解析算法上,采用五点三次平滑法给谱线去噪,寻峰方法采用二阶导数法并设置幅度、斜率等阈值进行筛选,本底扣除采用全谱直接本底扣除方法,采用二次多项式法完成能量刻度,核素识别方法为对核素库中的核素以一定大小的能窗宽进行逐个匹配。 (3)针对核辐射监测功能需求构建了一个可正常使用、功能完善的ARM-Linux系统。完成了嵌入式Linux操作系统的裁剪与移植、驱动程序设计、应用程序设计、Qt在ARM平台移植及GUI设计、嵌入式数据库Sqlite设计等大量工作。并测试了仪器的能谱显示、寻峰、核素识别等效果以及测试了仪器的一些基本参数。 经过单源和混合源环境下测试,结果表明,能谱显示清晰,该核素识别仪能量分辨率为7.5%(@662ke V),能量相应积分非线性为9.5%,能量刻度平均偏差小于1%,仪器工作稳定,人机交互友好,谱仪性能良好,满足核辐射现场监测需求,适用于多种场合下γ能谱测量及核素识别。

关键词： 人体姿态检测   嵌入式系统   模型压缩   模型加速   模型部署  

摘要： 随着人工智能运用领域的不断扩展和深度学习技术的高速发展,智能体理解和分析人类的语言、表情、姿态、手势等表达方式的方法呈现多元化发展趋势。其中姿态检测是分析人体与外界交互的一大重要途径,也是人体行为分析和人机交互等研究领域的有效手段。在自动驾驶和机器人协作等实际运用场景下,姿态检测神经网络模型的部署往往需要依赖边缘计算设备。在这些对实时性要求比较高的场景中,模型在嵌入式AI处理器上的推理速度变得尤为重要。本文从模型结构改进、模型剪枝、模型后处理算子设计和多线程加速运行等方面设计了一系列的优化方案,实现人体姿态检测模型在嵌入式设备上的高速运行。主要的工作有以下几点:(1)采用RepVGG网络中的重参数化结构替代KAPAO主干网络中的ResNet分支结构,利用其“训练时分支,推理时融合”的结构优势将推理模型变为单通道结构的网络模型。经过对比实验证明了该结构对提升模型推理速度的有效性。另外,为了避免分支结构在剪枝时出现的“剪枝失效”问题,本文提出了基于重参数化结构的分支剪枝方案。经过试验证明了该方案在分支剪枝方面的可行性,在保证模型精度可用的同时,以更小的模型参数量和计算量进一步加速网络推理。(2)将模型后处理的先验框匹配、目标筛选及分类、非极大值抑制等三个算子设计优化为自定义算子加入网络模型进行推理。通过对模型后处理算子计算流程进行分析,本文实现了原后处理中先验框匹配和目标筛选及分类算子的融合和优化,融合后的算子与原算子相比实现了4.9倍的加速。另外,本文将后处理中比较耗时的非极大值抑制功能也加入自定义算子中,最终转化模型后该功能与原非极大值抑制算子相比,实现了15倍左右的加速。经过以上优化后,姿态模型整体推理时间从50ms左右减少到15ms左右,整体推理实现了约3.5倍加速。(3)参考指令流水线思路提出了基于生产者消费者模型的多线程并行加速推理方案,分别检测单目标和多目标进行对比实验,实验中多目标最终测试结果达到每秒31帧。另外,本文设计了简单交通场景下行人姿态检测实验,用少量自行标注的数据集训练小型BP神经网络,其分类精度达到0.9以上,并将其成功部署到华为Atlas200DK开发平台上,验证了本姿态检测系统的实用性和有效性。

关键词： 温室大棚   环境参数   测控系统   光合速率   嵌入式系统  

摘要： 我国中高纬度地区温室大棚在冬春季节存在光照不足问题,导致光合作用受限、作物生长状况不佳。同时温室大棚的环境调控成本较高,也限制了自动化技术的推广应用。针对上述问题,本课题采用现代电子设计和嵌入式系统等技术,研制面向光合速率调节的实用化大棚环境测控系统,核心是以光合速率为导向的补光控制技术,并进行了试验部署。研究成果有利于在普通温室大棚中进行低成本、实用和科学的环境调控,实现节本增收。主要工作和结果包括:1、开展了温室大棚多节点、多参数的环境数据采集与汇总工作。通过研制的多个监测控制子节点,分布设置于温室大棚内的多个点位,使用节点内的多参数一体传感器、光照强度传感器、光合有效辐射传感器采集节点范围内的温度、湿度、CO2浓度、光照强度、光合有效辐射值,并通过无线通讯模块构建本地数据网络汇聚多个节点的数据于所研制的监测控制主节点中。2、研发了大功率植物补光灯,并基于光合速率模型和PID控制算法实现了对作物定点定量的补光。在每个监测控制子节点中均包括一个自主研发的大功率植物补光灯,通过运行于监测控制主节点中的光合速率模型计算得出各子节点的补光目标值,结合各子节点内置的PID控制算法实现对作物定点定量的补光。3、开展了系统集成与制作,在小温室中试验部署,经测试功能和性能良好。针对PID控制算法、补光灯功率等进行了一定的性能测试,测试结果表明PID控制算法能够很好地完成补光控制的功能,补光灯功率输出满足对作物进行补光的要求。

关键词： 复合材料   激光除漆   嵌入式系统   无线传输   图像处理  

摘要： 在航空航天、轨道交通等方面,碳纤维环氧树脂基复合材料因其卓越的机械性能和可设计性已得到广泛的应用。在碳纤维复合材料实际使用的过程中,由于维护检修等原因,需对碳纤维复合材料表面的涂层实现分层除漆,传统的除漆方法喷砂、机械打磨等存在效率低、可控性差等缺点,不适用于碳纤维环氧树脂基复合材料分层除漆。激光除漆技术是一种安全、环保的新型非接触式除漆技术,能够有效的去除材料表面漆层,并且可以通过对工艺参数的控制来实现不同的除漆效果,从而实现激光分层除漆。但在激光分层除漆的过程中,存在因材料表面漆层喷涂不均匀等原因导致的清洗质量不合格问题,为反馈指导激光分层除漆,提高清洗质量,本文在激光分层除漆工艺试验的基础上,分析检测系统需求,制备试验材料,完成嵌入式检测系统研究,对未来实现智能化和自动化激光除漆具有重要意义。本文主要研究内容如下: 1.采用光纤脉冲激光器对碳纤维环氧树脂基复合材料表面复合涂层面漆层进行去除,通过单因素试验以及正交试验研究激光功率、扫描速度、脉冲频率、扫描间距对除漆效果的影响并优化激光分层除漆工艺参数,使用场发射扫描电镜、激光共聚焦显微镜、万能试验机等分析技术对激光分层除漆前后材料表面元素成分、表面粗糙度、重新喷涂漆层附着力以及材料的弯曲性能的变化进行测试和研究。研究表明,当激光功率24 W、脉冲频率50 k Hz、扫描速度850 mm/s、扫描间距10μm时,激光分层除漆效果最好,此时材料表面面漆特征元素消失,表面粗糙度增大,重新喷涂漆层附着力符合使用要求,材料弯曲性能基本保持不变。 2.在激光除漆工艺试验的基础上,结合实际工作的需求,完成嵌入式机器视觉激光除漆检测系统检测端与用户端软硬件设计与功能测试。检测系统主要由视频采集与传输模块、指令与检测数据传输模块、图像检测模块三大功能模块组成,视频采集与传输模块通过V4L2视频采集技术与相机实现工作画面采集,基于Wi-Fi无线模块与MJPEG视频编码算法,通过FFmpeg开源程序、RTP和UDP协议实现了工作画面的实时传输;指令与检测数据传输模块通过TCP协议实现了指令与检测数据的可靠传输;图像检测模块基于Open CV实现了碳纤维环氧树脂基复合材料激光分层除漆结果的准确检测。经测试,检测系统各功能均可稳定工作,系统视频传输平均延迟为182.2ms,算法检测准确率为93.75%,系统完成一次除漆检测平均耗时3025ms,系统各项性能均符合嵌入式激光除漆检测系统的设计需求。

关键词： I/O虚拟化   微内核   实时性   嵌入式系统  

摘要： 随着万物互联等新型应用场景的出现,嵌入式领域的应用场景复杂度日益提高。为了整合嵌入式系统中大量的输入输出设备,嵌入式I/O虚拟化技术成为嵌入式领域的研究热点。目前I/O虚拟化方式受限于虚拟机管理程序架构,其组件与处于特权级的其他组件高度耦合。随着I/O设备数量的增加,特权级软件变得庞大而臃肿,潜在的安全威胁使其难以满足嵌入式环境安全性方面的要求。同时,虚拟化环境下,虚拟机管理程序丢失了客户虚拟机I/O任务提供的I/O实时信息,这导致目前的I/O虚拟化解决方案难以满足嵌入式环境对实时性方面的要求。本文对现有的虚拟机管理程序架构以及I/O虚拟化解决方案进行研究,为教研室自主研发的mginkgo微内核增加了虚拟化扩展,并且提出了基于微内核架构的I/O虚拟化解决方案和实时性优化算法。本文的主要贡献如下:(1)本文为mginkgo微内核的CPU、中断和内存管理模块增加了虚拟化扩展,完成了中断控制器三大组件的虚拟化。中断管理机制对硬件平台产生的所有中断进行分类,实现了对虚拟中断的管理。本文增设的虚拟化扩展为I/O虚拟化的实现提供了重要的基础功能支持。(2)本文基于微内核架构的设计理念,将I/O虚拟化的组件实现在非特权级,降低了组件间的耦合度与特权级软件的大小。在此基础上本文提出了一套前后端驱动通信标准接口并且设计了前后端驱动的数据交互通信机制。该通信机制充分利用了微内核的组件,通过扩展进程间通信组件和权能访问控制组件增强了通信过程的安全性,完善了嵌入式虚拟化环境下对I/O通信以及安全性的需求。(3)针对虚拟机管理程序丢失客户虚拟机I/O实时信息的问题,本文提出了实时信息对象。实时信息对象携带了应用程序的实时信息,虚拟机管理程序可以通过实时信息对象感知客户虚拟机的I/O实时信息。基于实时信息对象提供的实时信息,本文设计并实现了相应的实时性优化算法。最后,本文在ARMv8硬件平台上实现了该I/O虚拟化解决方案,并且分别设计和实现了功能测试和性能测试。其中包括I/O虚拟化解决方案各个接口、中断相关的功能测试,并且检测了中断、I/O处理等机制的开销。经实验证明,该解决方案能够满足虚拟化环境下的I/O功能需求,并且具有高安全性、低开销的特性。

关键词： 嵌入式系统   全景成像   视频拼接   目标检测   深度学习  

摘要： 自动驾驶技术的基础是环境感知,即采用多个图像传感器对周围环境信息进行采集,然后再进行分析和决策,但是针对多来源的视频信息,不易同时进行观察和分析,进而导致分析缓慢和决策失误,因此,针对自动驾驶中的多源视觉信息的快速获取与分析,本文进行了全景视觉成像及目标检测技术研究,设计了一套对于多源视觉信息进行全景拼接融合和目标检测的实时图像处理系统,提高了自动驾驶中对于多源视觉信息的获取效率和分析能力,减少了决策失误。 首先,针对于多源视觉信息的快速获取与分析,本文对国内外全景视觉技术、图像拼接技术和目标检测技术的研究现状进行了研究,基于研究现状和系统实时性需求制定了拼接成像目标检测系统总体设计方案,结合设计方案和各模块性能要求进行了图像信号处理的电路设计和PCB的绘制,完成了图像处理核心板的自主研制。 然后,分别对全景图像拼接技术和目标检测技术进行了研究,在全景图像拼接技术研究中,先对图像拼接相关理论进行了阐述,并提出了一种基于特征块匹配的全景图像拼接算法,该算法通过选取特征块进行图像匹配,采用树状图像序列合成,基于最佳缝合线进行拉普拉斯图像融合,再采用客观评价指标进行实验分析,经分析,该算法在四个评价指标上皆优于APAP和SURF算法,其中峰值信噪比PSNR达17.94,较高于对比算法,可得出结论为本文算法优异,实现了较好的全景图像拼接效果。在目标检测技术研究中,先介绍了基于深度学习的目标检测算法原理,并基于YOLOv3目标检测算法进行了改进,包括卷积层的优化、多尺度特征融合的增强,预测尺度的增加,再使用自制的混合数据集进行算法训练,对训练后的算法进行实验分析,分析得出本文算法m AP为67.4,FPS为45,皆高于YOLOv3和YOLOv3-tiny,表明改进算法无论在检测速度还是检测准确度上都得到了较大提升,有效的提升了算法检测性能。 最后,基于拼接成像目标检测系统进行了算法移植和系统实现,以视频数据流为导向,先介绍了视频输入的预处理,再进行了全景图像拼接算法和目标检测算法的硬件平台移植,还对串口通信和网口推流进行了实验,最后对系统输出和性能进行测试分析,经分析,FPGA和HISI3559资源使用率皆不足65%,系统各模块延时较小,表明系统符合设计要求且性能较好,满足实时性。

关键词： 融合以太网的远程直接数据存取   基于优先级的流量控制   流数据   嵌入式系统   传输控制协议/网际协议  

摘要： 近年来随着流数据通信的迅速发展,通信和计算领域对网络传输性能的要求越来越高。相较于传统的TCP/IP协议,RDMA(Remote Direct Memory Access,远程直接数据存取)技术为高吞吐、低延迟的网络传输开辟了新路径。RoCE(RDMA over Converged Ethernet,融合以太网的远程直接数据存取)是RDMA技术在以太网上的实现方案,它不仅部署成本相对较低,传输性能也十分优异,是目前实现嵌入式系统流数据高性能传输的优选之一。本文基于RoCE协议提出并实现了一种面向流数据的高性能嵌入式网络传输引擎,简称RoCE网络传输引擎。该引擎可以将流数据通过十万兆以太网高速传输至主机,同时具备良好的移植性,可作为支持RoCE功能的网络接口控制器在主机平台使用。RoCE网络传输引擎包含两个主要部分:RoCE协议卸载引擎和TCP/IP旁路传输引擎。RoCE协议卸载引擎可以在100Gbps以太网实现流数据的高性能传输,支持PFC(Priority-based Flow Control,基于优先级的流量控制)功能,并通过虚拟通道实现了各优先级数据流的调度,在实现网络无损传输的同时提升了服务质量。TCP/IP旁路传输引擎实现了RoCE网络传输引擎对TCP/IP协议的支持,扩展了RoCE网络传输引擎的适用范围,并通过使用环形队列及校验和硬件卸载提升了TCP/IP报文的传输性能。经过功能验证与性能测试,RoCE协议卸载引擎支持RoCE数据报文的收发处理,发送端带宽最高可达88.87Gb/s,接收端带宽最高为67.22Gb/s;在多节点分发场景测试中,最高发送带宽为80.88Gb/s,验证了本文提出的RoCE网络传输引擎能够实现流数据的高速传输;通过Socket进行RDMA QP(Queue Pair,队列对)间建链测试,验证了TCP/IP旁路传输引擎支持TCP/IP报文的收发处理,以及环形队列机制与校验和硬件卸载对传输性能的提升。

关键词： 手持稳定器   嵌入式系统   结构化剪枝   目标检测   目标跟踪  

摘要： 随着计算机视觉、目标跟踪等技术的发展,普通机械结构的手持稳定器越来越无法满足人们对其更好辅助拍摄的需求。建立智能视觉系统是手持稳定器智能化的重要一步,其主要功能为对摄像机采集的图像进行自动检测与追踪,帮助拍摄者更好地完成拍摄工作。但是一般而言,拍摄的场景都是处于移动状态下,受到距离和网络环境等因素的影响,无法做到使用电脑或者网络实现对目标的检测跟踪,而直接在嵌入式平台搭建智能视觉系统上可以很好地解决这一难题。因此本文从嵌入式技术着手,结合目标检测与跟踪技术,面向手持稳定器,设计并实现了一个面向手持稳定器的嵌入式目标检测与跟踪系统,以满足稳定器在某些环境下对拍摄目标自动检测和跟踪的需求,主要的研究内容有以下几个方面:(1)现有的基于卷积神经网络的目标检测模型,往往对计算能力和存储能力要求过高,因此提出了一种基于卷积神经网络的结构化剪枝方法,以压缩模型实现在嵌入式设备上的部署。在卷积层后添加中间图特征分析框架,计算卷积核的重要程度,并且对阈值下的卷积核裁剪,可以实现对模型的压缩。(2)在稳定器智能视觉系统的目标检测部分,提出了一种更适合嵌入式设备部署的YOLOv5s-Embedded目标检测框架。首先,利用Mobile Net深度可分离卷积的思想,修改YOLOv5s主干网络结构。同时结合结构化剪枝方法,对其进行进一步的压缩,得到更适合在嵌入式设备上运行的目标检测网络。(3)在稳定器智能视觉系统的目标跟踪部分,针对KCF目标跟踪算法,结合目标检测网络,提出了改进的KCF目标跟踪算法。首先利用目标检测架构对视频流进行检测,得到需要跟踪目标的特征,然后利用KCF算法进行跟踪。当跟踪目标出现遮挡、丢失等问题时,利用检测算法对图像进行重检测,通过最大Io U(Intersection over Union)确定跟踪目标,刷新跟踪区域继续跟踪。(4)为了验证所提目标检测和跟踪算法的有效性,结合手持稳定器的实际应用场景,搭建了面向手持稳定器的视觉系统验证平台。硬件上,对系统舵机等各部分进行了选型。软件上,设计了系统整体架构,利用Flask、VUE框架实现了web端系统开发,同时与硬件结合完成了实时目标检测追踪界面展示。最后对本文系统进行了实验与分析,证明了系统的实用性。

关键词： 移动式浮标   渔业境监测   嵌入式系统   多参数   低功耗  

摘要： 我国海岸线总长3.2万多千米,海洋资源丰富,如何发展好海洋养殖业、海洋捕捞业等海洋农业,关系到国计民生;同时,在多变的世界格局及海洋渔业资源日趋短缺的情况之下,如何更高效地保护海洋渔业资源也是必须要长期考虑的问题,在这个过程中,海洋监测系统扮演了重要的一环。本文围绕这些需求,设计了一种基于浮标平台的海洋环境监测系统,通过搭载多种传感器,既可对水面环境进行监测,实现浮标的运动控制,又能通过声和磁两种手段对水下环境进行监测。具体围绕以下几个方面展开研究:一、根据浮标系统的功能需求,对各个子系统进行了划分和设计,包括主控感知系统、无线通信系统、水下监测系统、电源管理系统和推进系统,对各部分的传感器模块或组件进行了选型,随后搭建成各系统硬件电路。二、在确定系统硬件规格和安装方式后,对浮标平台的机械结构进行了设计,在此过程中,需要同时考虑到浮标结构小型化和对光伏板铺设面积的要求,在两种技术条件之间取得平衡。经综合考虑,最终将浮标直径定为1.15m,采用圆柱体设计,在水中可以保持良好的工作姿态,在实现简洁设计的同时也能满足电路模块的分块布放。各子系统统一采用了可靠的防水结构,保证了系统的安全。三、围绕浮标体内部以及浮标与岸站之间的信息交互需求设计了一套通信协议,保证了系统在大数据量传输的条件下依然可以有序运转。同时根据小型海洋浮标设计规范,对各部分数据采集频率和数据转发频率进行了设定。对于高功耗组件,按照其工作情况通过继电器对其进行开关控制,控制流程由软件实现。四、对于浮标平台的可移动性开发进行从理论到实践的探索,先类比于船舶的运动过程,将浮标按照MMG建模原理进行分块力学分析,分析其所受的流体力和惯性矩,再结合浮标参数验证,得到了移动式浮标航行控制的系统函数。设计了模糊PID控制器,在Matlab/Simulink平台上,与传统的PID控制效果进行了对比,本设计取得了较为理想的效果。五、给出了系统三大功能的测试结果,包括水面感知、水下监测和功耗状况,结果表明:整套系统的监测流程能够完全实现,系统数据通信链路畅通,可以正常交互和运转。系统的低功耗策略取得初步成功,证明系统在连续20天极端天气下能够维持正常续航,且经过具体能耗计算,理想天气条件下能够实现自供能运转。经海上联合试验,水下监测模块取得了预期结果,证明本系统可监测到15km外声源级为160d B的水下噪声。综上所述,本系统经试验验证,取得了良好的结果,具有一定的应用和推广价值。

关键词： 消防水泵   远程监控系统   物联网   嵌入式系统   微信小程序  

摘要： 随着经济的高速发展,森林火灾得到国家高度重视。为了减少火灾带来的生命财产损失,实现高效快速的灭火,消防工程的监控逐渐成为热点。物联网(IOT)是一种基于传感技术和传感网络的新型信息技术,可以实时收集生产现场的各种数据,将其应用于消防设备的监测,可以更好地促进消防技术的发展。在森林消防灭火过程中,“以水灭火”已经成为一种必然的技术手段,消防水泵作为达到以水灭火效果的关键设备,在消防领域占据着十分关键的地位。发生火灾时,消防水泵是否能够及时启动并供水决定了消防给水的可靠性。通过调查消防工程领域、物联网技术的发展,本文设计一套基于物联网技术的消防水泵远程监控系统,对消防水泵的实时运行工况进行监测,确保灭火时设备工作状态正常。本文根据森林消防系统的功能要求,基于物联网技术、嵌入式系统、小程序开发技术,设计了消防泵远程监控系统的整体方案。系统总体布局包括设备端、服务器端和用户端。以泵速和管道内水压为监控信号,实现通过微信小程序对消防泵运行的实时监控,并远程控制水泵启停等功能。设备端以Arm Cortex-M4架构的STM32F407ZGT6单片机作为主控芯片,并对搭载该MCU的底板进行硬件设计,通过软件状态机实现MCU的主要控制功能和循环;设计了以RPR220元件为核心的转速信号光电采集电路、以KY-3-5/S压力传感器为核心的水压信号采集电路,通过MCU的串口模块连接CAN总线进行信号传输;选择基于GPRS、4G远程通讯方法的EC20芯片作为无线通信模块,实现快速有效地上行传输水泵关键信息与下行发送控制指令等功能。服务器端租用阿里云作为物联网平台,搭建“消防水泵远程监控系统”的网络云端服务器。基于IOT服务器的产品组构建,采用MQTT协议与EC20通讯模块连接,并设计了云服务器的数据记录、可视化、消息转推功能。基于MQTT协议完成IOT服务器端与设备端、用户端的远程无线通讯,数据采用JSON的格式传输。用户端在微信小程序开发者平台和微信开发者工具的基础上,从技术框架、开发环境和目录结构三个方面对小程序技术进行了研究,采用***进行编程撰写,完成了小程序端界面设计与软件模块级功能实现,开发出一款针对监控消防水泵的微信小程序。实现了用户识别、数据可视化、设备绑定、设备智能控制等功能。最后,根据相关实验标准对本系统进行运行调试,其中包括数据上下行、设备智能与控制、数据可视化显示效果、微信小程序功能的调试。通过调试表明:本系统实现了对消防水泵运行数据的采集、传输、显示、以及远程控制等功能。实验结果证明了系统的实用性、可行性和稳定性,具有很好的应用前景。