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【RaspberryPi5开发板方案创意赛】双胞胎健康监测系统-成果贴3-部署贴2一、部署概述1.1 系统架构升级

相比初版部署方案，本次部署进行了以下升级：

┌─────────────────┐                    ┌─────────────────┐                    ┌─────────────────┐
│  AtomS3R-CAM    │                    │   Cardputer     │                    │   树莓派5       │
│  (摄像头+称重)   │                    │   (称重采集)     │                    │  (后端服务)     │
│                 │                    │                 │                    │                 │
│  MQTT Client    │ ──────────────────▶│  MQTT Client    │ ──────────────────▶│  Flask API      │
│  ESP-NOW        │    公网MQTT        │  ESP-NOW        │    公网MQTT        │  SQLite DB      │
│  摄像头拍照      │                    │  智能网络发现    │                    │  Web界面        │
└─────────────────┘                    └─────────────────┘                    └─────────────────┘
         │                                      │                                      │
         └──────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────┘
                                        broker.emqx.io:1883
                                           (公网MQTT服务器)

1.2 主要改进改进项说明改进原因

1.3 设备清单设备类型硬件型号数量功能说明

二、树莓派服务器部署2.1 系统环境准备

# 更新系统sudo apt update && sudo apt upgrade -y# 安装Python依赖sudo apt install python3-pip python3-venv -y# 创建项目目录mkdir -p ~/twins_healthcd ~/twins_health# 创建虚拟环境python3 -m venv venvsource venv/bin/activate# 安装依赖pip install paho-mqtt flask flask-cors pandas openpyxl pillow

2.2 后端代码部署

项目文件结构：

raspberrypi/
├── backend/
│   ├── mqtt_server.py         # 主服务程序
│   ├── mqtt_server_config.py.example  # 配置模板
│   ├── image_upload.py        # 图片处理
│   ├── image_utils.py         # 图像工具
│   ├── decode_image.py        # 图像解码
│   └── requirements.txt       # 依赖列表
└── frontend/
    ├── index.html             # 主页面
    ├── realtime.html          # 实时数据
    ├── stats.html             # 统计页面
    ├── rawdata.html           # 原始数据
    └── config.html            # 配置管理

2.3 MQTT配置

使用公网EMQX服务器，无需本地Mosquitto：

# mqtt_server.py 配置MQTT_BROKER = "broker.emqx.io"MQTT_PORT = 1883MQTT_USER = NoneMQTT_PASSWORD = None# MQTT主题MQTT_TOPIC_WEIGHT = "sensors/twins/weight"MQTT_TOPIC_STATUS = "sensors/twins/status"MQTT_TOPIC_CONFIG = "sensors/twins/config"

2.4 数据库初始化

系统自动创建SQLite数据库，包含以下表：

表名说明

2.5 配置开机自启

创建服务文件 /etc/systemd/system/twins_health.service：

[Unit]Description=Twins Health Monitor Backend ServiceAfter=network.target[Service]Type=simpleUser=piWorkingDirectory=/home/pi/twins_healthExecStart=/home/pi/twins_health/venv/bin/python mqtt_server.pyRestart=alwaysRestartSec=10[Install]WantedBy=multi-user.target

启用服务：

sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl enable twins_healthsudo systemctl start twins_health

2.6 API接口接口方法说明

三、AtomS3R-CAM设备部署3.1 硬件特点

AtomS3R-CAM是一款集成摄像头的紧凑型设备：

• ESP32-S3芯片

• 内置OV5640摄像头

• I2C接口连接MiniScale称重传感器

• 支持WiFi和MQTT

3.2 安装MicroPython

AtomS3R-CAM使用M5Stack官方MicroPython固件：

1. 下载固件：https://docs.m5stack.com/zh_CN/core/AtomS3R

2. 进入下载模式（按住BTN，按RST）

3. 使用M5Burner烧录固件

3.3 配置文件

创建 config.py：

# WiFi配置WIFI_SSID = "YOUR_WIFI_SSID"WIFI_PASSWORD = "YOUR_WIFI_PASSWORD"# MQTT配置MQTT_BROKER = "broker.emqx.io"MQTT_PORT = 1883MQTT_USER = ""MQTT_PASSWORD = ""MQTT_CLIENT_ID = "atoms3r_cam"# MQTT主题MQTT_TOPIC_WEIGHT = "sensors/twins/weight"MQTT_TOPIC_IMAGE = "sensors/twins/image"MQTT_TOPIC_STATUS = "sensors/twins/status"MQTT_TOPIC_CONFIG = "sensors/twins/config"# 设备信息BOARD_ID = "atoms3r_cam"DEVICE_NAME = "AtomS3R-CAM"DEVICE_VERSION = "1.0.0"# 称重配置WEIGHT_CHECK_INTERVAL = 1WEIGHT_CHANGE_THRESHOLD = 2WEIGHT_STABLE_COUNT = 3WEIGHT_STABLE_THRESHOLD = 2# 传感器映射SENSOR_ITEMS = {
    "sensor_0": {"item": "toothpaste", "twin": "A"},
    "sensor_1": {"item": "water_cup", "twin": "A"}}

3.4 核心功能

重量稳定性检测：

def check_weight_stable(self, sensor_id, weight):
    """
    检测重量是否稳定
    
    三次采样波动小于阈值认为稳定
    """
    history = self.weight_history.get(sensor_id, [])
    history.append(weight)
    
    if len(history) > WEIGHT_STABLE_COUNT:
        history = history[-WEIGHT_STABLE_COUNT:]
    
    if len(history) >= WEIGHT_STABLE_COUNT:
        max_diff = max(history) - min(history)
        if max_diff <= WEIGHT_STABLE_THRESHOLD:
            return True, history[-1]
    
    return False, 0

自动拍照上传：

def _take_and_upload_photo(self):
    """
    重量稳定后自动拍照并上传
    """
    # 拍照
    img = camera.capture()
    
    # RLE5压缩
    compressed = image_utils.rle5_compress(img)
    
    # HTTP上传
    self._http_upload_image(compressed)

3.5 配置同步

设备订阅配置主题，接收后端下发的传感器映射：

def handle_mqtt_config(topic, message):
    """
    处理MQTT配置消息
    """
    config_data = json.loads(message)
    if config_data.get("board_id") == BOARD_ID:
        new_items = config_data.get("sensor_items", {})
        for sensor_id, item_config in new_items.items():
            SENSOR_ITEMS[sensor_id] = {
                "twin": item_config.get("twin", ""),
                "item": item_config.get("item", "")
            }

四、Cardputer设备部署4.1 安装CircuitPython

1. 下载固件：https://circuitpython.org/board/m5stack_cardputer/

2. 进入Bootloader模式（按住G0，按RST，松开）

3. 复制 .uf2 文件到 CARDPUTERBOOT

4.2 安装依赖库

复制以下库到 CIRCUITPY/lib/ 目录：

lib/
├── adafruit_minimqtt/
├── adafruit_st7789.mpy
├── adafruit_requests.mpy
├── espnow.mpy
└── miniscale.mpy

4.3 配置文件

创建 settings.toml：

# WiFi配置CIRCUITPY_WIFI_SSID = "YOUR_WIFI_SSID"CIRCUITPY_WIFI_PASSWORD = "YOUR_WIFI_PASSWORD"# 设备信息BOARD_ID = "cardputer"DEVICE_NAME = "Cardputer"DEVICE_VERSION = "1.0.0"DEVICE_MODE = "auto"# MQTT配置MQTT_BROKER = "broker.emqx.io"MQTT_PORT = 1883MQTT_USER = ""MQTT_PASSWORD = ""MQTT_CLIENT_ID = "cardputer"# MQTT主题MQTT_TOPIC_WEIGHT = "sensors/twins/weight"MQTT_TOPIC_STATUS = "sensors/twins/status"MQTT_TOPIC_CONFIG = "sensors/twins/config"# ESP-NOW配置ESPNOW_CHANNEL = 1GATEWAY_MAC = ""NETWORK_ID = "TWINS_HEALTH_2026"# 传感器I2C地址[sensors]C1 = 0x26C2 = 0x2AC3 = 0x2BC4 = 0x2C# 传感器物品映射[sensor_items]C1 = "toothpaste"C2 = "water_cup"C3 = "kettle"C4 = "toothbrush_cup"# 时间间隔配置READ_INTERVAL = 1.0SEND_INTERVAL = 5.0MQTT_SEND_INTERVAL = 5.0STATUS_REPORT_INTERVAL = 30# 重量检测配置WEIGHT_CHECK_INTERVAL = 1WEIGHT_CHANGE_THRESHOLD = 2WEIGHT_STABLE_COUNT = 3WEIGHT_STABLE_THRESHOLD = 2

4.4 智能网络发现

Cardputer支持智能ESP-NOW网络发现：

设备启动
    │
    ├── 已配置GATEWAY_MAC? ──是──▶ 连接到配置的网关
    │
    └── 否 ──▶ 搜索网络 (10秒)
                    │
                    ├── 发现网关 ──▶ 显示选择界面
                    │                    │
                    │                    ├── 单击 KEY0 → 加入网络
                    │                    └── 双击 KEY0 → 创建新网络
                    │
                    └── 未发现网关 ──▶ 自动成为网关

4.5 工作模式模式说明

五、Web界面功能5.1 主页面

访问地址：http://<树莓派IP>:5000

主要功能：

• 实时传感器数据展示

• 设备在线状态监控

• 历史数据图表

• 双胞胎统计对比

5.2 设备状态监控

系统自动检测设备在线状态：

• 60秒内有心跳 → 在线（绿色）

• 超过60秒无心跳 → 离线（红色）

# 后端超时检测逻辑now = datetime.now()offline_threshold = timedelta(seconds=60)for board in boards:
    last_seen = datetime.strptime(board['last_seen'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    if now - last_seen > offline_threshold:
        board['status'] = 'offline'

5.3 配置管理

通过 /config.html 页面可以：

• 查看当前传感器映射

• 修改传感器物品名称

• 设置双胞胎标识

• 配置自动下发到设备

六、数据流程6.1 传感器数据上传

1. 设备采集重量数据
   ↓
2. 稳定性检测（3次采样，波动<2g）
   ↓
3. 构建MQTT消息（简化格式）
   {
     "b": "atoms3r_cam",
     "w": 150,
     "d": {
       "sensor_0": {"w": 50, "t": "A", "i": "toothpaste"},
       "sensor_1": {"w": 100, "t": "A", "i": "water_cup"}
     }
   }
   ↓
4. 发布到 broker.emqx.io:1883
   ↓
5. 树莓派订阅并存储到SQLite
   ↓
6. Web界面实时更新

6.2 配置同步流程

1. 设备上线，发送status消息
   ↓
2. 后端收到消息，查询数据库中的映射配置
   ↓
3. 后端发布配置到 config 主题
   {
     "board_id": "atoms3r_cam",
     "sensor_items": {
       "sensor_0": {"twin": "A", "item": "toothpaste"}
     }
   }
   ↓
4. 设备订阅config主题，更新本地配置

七、验证测试7.1 检查服务状态

# 检查后端服务sudo systemctl status twins_health# 查看日志sudo journalctl -u twins_health -f

7.2 检查MQTT连接

# 安装MQTT客户端sudo apt install mosquitto-clients# 订阅测试mosquitto_sub -h broker.emqx.io -t "sensors/#" -v

7.3 检查Web服务

浏览器访问：http://<树莓派IP>:5000

应看到：

• 设备状态显示"在线"

• 传感器数据实时更新

• 历史数据图表正常显示

八、常见问题问题解决方案

九、部署总结9.1 部署顺序

1. ✅ 树莓派服务器（先部署，确保API可用）

2. ✅ AtomS3R-CAM设备（摄像头+称重）

3. ✅ Cardputer设备（称重采集）

9.2 关键配置项配置项说明

9.3 成功标志

• 设备串口输出：MQTT连接成功

• Web界面设备状态：在线

• 传感器数据实时更新

• 历史数据正常记录

十、项目帖子汇总

本项目在EEPW论坛发布的全部帖子：

序号帖子标题链接

部署完成日期：2026年2月

总结图片：

全部部署源码和文档，内容较多，请下载后解压:
twins_health_source_code.zip