深入淺出 IoT：完整項目通關實戰

目錄

入門篇

第 1 課　物聯網簡介 / 2 

1.1　什麽是“物聯網” / 2 

1.2　物聯網設備 / 3 

1.3　準備好你的設備 / 9 

1.4　 物聯網的應用 / 27 

1.5　探究你身邊的物聯網設備 / 28 

第 2 課　深入瞭解物聯網 / 30 

2.1　物聯網應用的組成部分 / 30 

2.2　深入瞭解微控制器 / 32 

2.3　深入瞭解單板電腦 / 36 

第 3 課　通過傳感器和執行器與物質世界交互 / 40 

3.1　什麽是傳感器 / 40 

3.2　使用一個傳感器 / 41 

3.3　傳感器類型 / 47

 3.4　什麽是執行器 / 49 

3.5　使用一個執行器 / 49 

3.6　執行器類型 / 57 

第 4 課　將你的設備連接到互聯網 / 60 

4.1　通信協議 / 61 

4.2　消息隊列遙測傳輸協議（MQTT） / 61 

4.3　遙測 / 71 

4.4　命令 / 79

 

農場篇

第 5 課　用物聯網預測植物生長 / 86 

5.1　數字農業 / 86 

5.2　為什麽溫度對耕作很重要 / 87 

5.3　測量環境溫度 / 88 

5.4　生長度日 (GDD) / 96 

5.5　使用溫度傳感器數據計算 GDD / 96 

第 6 課　檢測土壤水分 / 104 

6.1　土壤水分 / 105 

6.2　傳感器如何與物聯網設備通信 / 106 

6.3　測量土壤中的水分 / 110 

6.4　傳感器校準 / 117 

第 7 課　自動澆灌植物 / 120 

7.1　用低功率物聯網設備控制高功率設備 / 120

7.2　控制一個繼電器 / 122 

7.3　通過 MQTT 控制你的植物 / 129 

7.4　控制傳感器和執行器的澆水周期時間 / 129 

7.5　在你的植物控制服務器上添加對澆水周 期時間的控制 / 131 

第 8 課　將你的種植數據遷移到雲端 / 135 

8.1　什麽是雲 / 135 

8.2　創建一個雲訂閱 / 136 

8.3　雲物聯網服務 / 137 

8.4　在雲中創建一個物聯網服務 / 138 

8.5　與 IoT 中心進行通信 / 141

8.6　將你的設備連接到物聯網服務 / 141 

第 9 課　將你的應用邏輯遷移到雲端 / 153 

9.1　什麽是 Serverless / 153 

9.2　創建一個 Serverless 應用程序 / 155 

9.3　創建一個 IoT 中心事件觸發器 / 159 

9.4　從 Serverless 代 碼 中 直 接 發 送 方 法 請求 / 162 

9.5　將你的 Serverless 代碼部署到雲端 / 164 

第 10 課　確保你的植物安全 / 168 

10.1　為什麽你需要保護物聯網設備 / 168 

10.2　密碼學 / 169 

10.3　保護你的物聯網設備 / 171 

10.4　生成和使用 X.509 證書 / 173 運輸篇 

 

 

運輸篇

第 11 課　位置追蹤 / 178 

11.1　車聯網 / 179 

11.2　地理空間坐標 / 179 

11.3　全球定位系統（GPS） / 181 

11.4　讀取 GPS 傳感器的數據 / 181 

11.5　NMEA 協議 GPS 數據 / 190 

11.6　GPS 傳感器數據解碼 / 191 

第 12 課　存儲位置數據 / 195 

12.1　結構化和非結構化的數據 / 195 

12.2　將 GPS 數據發送到 IoT 中心 / 197 

12.3　熱、溫、冷數據路徑 / 198 

12.4　使用 Serverless 代碼處理 GPS 事件 / 199 

12.5　Azure 存儲賬戶 / 199

12.6　將你的 Serverless 代碼與存儲相連 / 200 

第 13 課　可視化位置數據 / 206 

13.1　什麽是數據可視化 / 207 

13.2　地圖服務 / 208 

13.3　創建 Azure 地圖資源 / 208 

13.4　在網頁上顯示地圖 / 209 

13.5　GeoJSON 格式 / 210 

13.6　使 用 GeoJSON 在 地 圖 上 繪 制 GPS 數據 / 211 

第 14 課　地理圍欄 / 215 

14.1　什麽是地理圍欄 / 216 

14.2　定義一個地理圍欄 / 217 

14.3　針對地理圍欄的測試點 / 220 

14.4　在 Serverless 代碼中使用地理圍欄 / 222 製造篇 

 

 

製造篇

第 15 課　訓練水果質量檢測器 / 228 

15.1　使 用 人 工 智 能 和 機 器 學 習 對 食 物 進 行 分類 / 228 

15.2　通過機器學習進行圖像分類 / 229 

15.3　訓練一個圖像分類器 / 230 

15.4　自定義視覺工具 / 231 

15.5　測試你的圖像分類器 / 234 

15.6　重新訓練你的圖像分類器 / 234 

第 16 課　用物聯網設備檢查水果 質量 / 236 

16.1　相機傳感器 / 236 

16.2　使用物聯網設備捕捉圖像 / 237 

16.3　發布你的圖像分類器 / 250 

16.4　對 來 自 你 的 物 聯 網 設 備 的 圖 像 進 行 分類 / 252 

16.5　改進模型 / 259 

第 17 課　在邊緣設備上運行你的水果 檢測器 / 261 

17.1　邊緣計算 / 261 

17.2　Azure IoT Edge / 263 

17.3　註冊一個物聯網邊緣設備 / 264 

17.4　設置一個物聯網邊緣設備 / 265 

17.5　輸出你的模型 / 267 

17.6　準備好你的容器進行部署 / 270 

17.7　部署你的容器 / 273 

17.8　使用你的物聯網邊緣設備 / 277 

第 18 課　從傳感器觸發水果質量 檢測 / 282 

18.1　構建復雜的物聯網應用 / 282 

18.2　設計一個水果質量控制體系 / 284 

18.3　用傳感器觸發水果質量檢測 / 285 

18.4　將數據用於水果質量檢測器 / 293 

18.5　使 用 開 發 者 設 備 來 模 擬 多 個 物 聯 網 設備 / 294 

18.6　轉向生產 / 294 零售篇 

 

 

零售篇

第 19 課　訓練一個庫存檢測器 / 298 

19.1　對象檢測 / 298 

19.2　在零售業中使用對象檢測 / 300 

19.3　訓練一個對象檢測器 / 300 

19.4　測試你的對象檢測器 / 302 

19.5　重新訓練你的對象檢測器 / 303 

第 20 課　從物聯網設備上檢查庫存 / 305 

20.1　庫存盤點 / 305 

20.2　從 你 的 物 聯 網 設 備 中 調 用 你 的 對 象 檢 測器 / 306 

20.3　邊界框 / 312 

20.4　重新訓練模型 / 313 

20.5　計算庫存 / 313 居家篇 

 

 

居家篇

第 21 課　使用物聯網設備識別語音 / 330 

21.1　麥克風 / 331 

21.2　從你的物聯網設備捕獲音頻 / 333 

21.3　語音轉文本技術介紹 / 355 

21.4　在物聯網設備上將語音轉換為文本 / 356 

第 22 課　理解語言 / 372 

22.1　語言理解 / 372 

22.2　創建一個語言理解模型 / 373 

22.3　意向和實體 / 374 

22.4　使用語言理解模型 / 377 

第 23 課　設置定時器並提供口頭 反饋 / 384 

23.1　文本轉語音技術介紹 / 384 

23.2　設置定時器 / 385 

23.3　將文本轉換為語音 / 393 

第 24 課　讓設備支持多種語言 / 409 

24.1　翻譯文本 / 409 

24.2　翻譯服務 / 411 

24.3　創建一個翻譯器資源 / 411 

24.4　在有翻譯的應用程序中支持多語言 / 412 

24.5　使用人工智能服務翻譯文本 / 412 

 

 

附錄 A 　本書主頁及習題答案 / 427