張高興的 .NET IoT 入門指南：（七）製作一個氣象站

距離上一篇《張高興的 .NET Core IoT 入門指南》系列博客的發佈已經過去 2 年的時間了，2 年的時間 .NET 版本發生了巨大的變化，.NET Core 也已不復存在，因此本系列博客更名爲《張高興的 .NET IoT 入門指南》，我也重新審閱了之前的內容進行了相應的更改以保證內容的時效性。

和單片機不同，使用 Linux 開發板、現成的傳感器套件以及合適的後端技術幾乎可以做成任何東西。爲了更好的整合前面章節介紹的內容，本文將製作一個簡單的氣象站（也許叫環境信息收集裝置更合適），至於爲何選擇製作一個氣象站，因爲難度不高製作不復雜，並且溫溼度傳感器花費較低的價格即可獲得，可以以低廉的價格換取一個 cool stuff。本文將使用 .NET 6 編寫一個控制檯應用程序，通過本文你可以學到：

I2C I2cDevice 類的使用；
攝像頭設備 VideoDevice 類的使用；
Iot.Device.Bindings NuGet 包的使用；
時序數據庫 TimescaleDB 的簡單使用；
Quartz 定時任務的使用；
在控制檯應用中進行依賴注入；
使用 Docker 拉取鏡像、部署應用。

硬件需求

名稱	描述	數量
Orange Pi Zero	Linux 開發板	x1
BME280	提供溫度、溼度以及氣壓數據	x1
USB 攝像頭	提供環境圖像	x1
杜邦線	傳感器與開發板的連接線	若干

電路

傳感器	接口	開發板接口
BME280	SDA	TWI0_SDA (Pin 3)
	SCL	TWI0_SCK (Pin 5)
	VCC	5V (Pin 4)
	GND	GND (Pin 6)
USB 攝像頭	USB	USB

準備工作

配置 TimescaleDB 數據庫

TimescaleDB 是一款基於 PostgreSQL 插件的時序數據庫。考慮到收集的環境數據是按時間進行索引，並且數據基本上都是插入，沒有更新的需求，因此選用了時序數據庫作爲數據存儲。TimescaleDB 是 PostgreSQL 的一款插件，可以通過先安裝 PostgreSQL 之後再安裝插件的形式部署 TimescaleDB，這裏直接使用 TimescaleDB 的 Docker 鏡像進行部署。

拉取 TimescaleDB 鏡像：

docker pull timescale/timescaledb:latest-pg14

創建卷，用於持久化數據庫數據：

docker volume create tsdb_data

運行鏡像，端口映射爲 54321，密碼配置爲弱密碼 @Passw0rd：

docker run -d --name timescaledb -p 54321:5432 --restart=always -e POSTGRES_PASSWORD='@Passw0rd' -e TZ='Asia/Shanghai' -e ALLOW_IP_RANGE=0.0.0.0/0 -v tsdb_data:/var/lib/postgresql timescale/timescaledb:latest-pg14

使用熟悉的數據庫管理工具（如 Navicat）創建數據庫 WeatherMetrics：

CREATE DATABASE "WeatherMetrics"
WITH OWNER = postgres ENCODING = 'UTF8';

CREATE TABLE metrics (
   time TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE NOT NULL DEFAULT 'now()',
   device_id VARCHAR(50) NULL,
   weather_type VARCHAR(50) NULL,
   temperature DECIMAL(5, 2) NULL,
   humidity DECIMAL(5, 2) NULL,
   pressure DECIMAL(8, 2) NULL,
   image_base64 TEXT NULL
);

SELECT create_hypertable('metrics', 'time');

time 表示採集數據的時間，device_id 記錄採集設備的 id，weather_type 記錄從心知天氣獲取的天氣名，temperature 記錄傳感器獲取的溫度，humidity 記錄傳感器獲取的溼度，pressure 記錄傳感器獲取的氣壓，image_base64 記錄攝像頭採集的圖像。

💡 提示

在數據庫中存儲任何字符類型以外的數據都是愚蠢的，這裏是爲了演示，並且只是低分辨率的圖像。

超表（hypertable）是 TimescaleDB 的一個重要概念，由若干個塊（chunks）組成，將超表中的數據按照時間列（即 metrics 表中的 time 字段）分成若干個塊存儲，而使用 PostgreSQL 層面上的表（table）實現 SQL 接口的暴露，因此使用 create_hypertable() 將錶轉換爲超表。上面創建的 metrics 表並不是真正意義上的表，表中不存在主鍵字段，而是類似視圖（view）一樣的抽象結構。

安裝攝像頭的依賴庫

VideoDevice 類是使用 PInvoke 操作實現的，依賴於 Video for Linux 2（V4L2），因此還需要安裝 V4L2 工具：

sudo apt install v4l-utils

實現時還引用了 System.Drawing NuGet 包，因此還需要安裝 System.Drawing 的前置依賴：

sudo apt install libc6-dev libgdiplus libx11-dev

編寫代碼

項目地址：https://github.com/ZhangGaoxing/weather-metrics

項目結構

創建一個控制檯應用和類庫，項目結構如下：

項目依賴

WeatherMetrics.ConsoleApp 添加如下 NuGet 包引用：

<ItemGroup>
   <PackageReference Include="Iot.Device.Bindings" Version="2.0.0" />
   <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Configuration.Json" Version="6.0.0" />
   <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.DependencyInjection" Version="6.0.0" />
   <PackageReference Include="Newtonsoft.Json" Version="13.0.1" />
   <PackageReference Include="Quartz" Version="3.3.3" />
   <PackageReference Include="System.Device.Gpio" Version="2.0.0" />
</ItemGroup>

WeatherMetrics.Models 添加如下 NuGet 包引用：

<ItemGroup>
   <PackageReference Include="Npgsql.EntityFrameworkCore.PostgreSQL" Version="6.0.3" />
</ItemGroup>

數據庫上下文與實體類

TimescaleDB 本質上就是一個 PostgreSQL 數據庫，因此數據庫訪問使用 Npgsql 驅動。首先添加實體類 Metrics.cs：

public class Metrics
{
    [Column("time")]
    public DateTime Time { get; set; } = DateTime.Now;

    [Column("device_id")]
    public string DeviceId { get; set; }

    [Column("weather_type")]
    public string WeatherType { get; set; }

    [Column("temperature")]
    public double Temperature { get; set; }

    [Column("humidity")]
    public double Humidity { get; set; }

    [Column("pressure")]
    public double Pressure { get; set; }

    [Column("image_base64")]
    public string ImageBase64 { get; set; }
}

接着添加數據庫上下文 WeatherContext.cs：

public class WeatherContext : DbContext
{
    private readonly string _connectString;

    public WeatherContext(string connectString)
    {
        _connectString = connectString;
    }

    protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder)
    {
        AppContext.SetSwitch("Npgsql.EnableLegacyTimestampBehavior", true);
        optionsBuilder.UseNpgsql(_connectString);
    }

    protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
    {
        modelBuilder.Entity<Metrics>()
            .ToTable("metrics")
            .HasNoKey();
    }
}

這裏使用了一個傳遞數據庫連接字符串的構造函數，連接字符串從 appsettings.json 文件中讀取。由於 metrics 表是無主鍵的，還需要使用 HasNoKey() 進行標記。EF Core 由於使用了實體跟蹤，因此無法對無主鍵的表進行修改，只能通過執行 SQL 的方式插入數據，在 Metrics.cs 中新增方法：

public static bool Insert(DbContext context, Metrics metrics)
{
   int row = context.Database.ExecuteSqlRaw("INSERT INTO metrics VALUES ({0}, {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6})", metrics.Time, metrics.DeviceId, metrics.WeatherType, metrics.Temperature, metrics.Humidity, metrics.Pressure, metrics.ImageBase64);

   return row > 0;
}

⚠️ 警告

請不要在 SQL 中使用字符串內插。

配置文件

在 appsettings.json 中添加如下內容：

{
  // 數據庫連接字符串 
  "ConnectionString": "Server=localhost;Port=54321;Database=WeatherMetrics;User Id=postgres;Password=@Passw0rd;",
  // 定時任務設置
  "QuartzCron": "0 0/1 * * * ? *",
  // 心知天氣的配置
  "Xinzhi": {
    "Key": "",
    "Location": "34.24:117.16"
  }
}

初始化與依賴注入配置

新建一個靜態類 AppConfig，用於保存依賴注入的 ServiceProvider 變量：

public static class AppConfig
{
    public static IServiceProvider ServiceProvider { get; set; }
}

在 Program.cs 中添加初始化代碼：

// 讀取配置文件
var config = new ConfigurationBuilder()
    .AddJsonFile("appsettings.json")
    .Build();

// 實例化數據庫上下文
using WeatherContext context = new WeatherContext(config["ConnectionString"]);

// 配置 I2C，實例化傳感器
I2cConnectionSettings i2cSettings = new I2cConnectionSettings(busId: 0, deviceAddress: Bmx280Base.SecondaryI2cAddress);
using I2cDevice i2c = I2cDevice.Create(i2cSettings);
using Bme280 bme = new Bme280(i2c);

// 實例化攝像頭
VideoConnectionSettings videoSettings = new VideoConnectionSettings(busId: 0, captureSize: (640, 480));
using VideoDevice video = VideoDevice.Create(videoSettings);

// 配置依賴注入
AppConfig.ServiceProvider = new ServiceCollection()
    .AddSingleton(config)
    .AddSingleton(context)
    .AddSingleton(bme)
    .AddSingleton(video)
    .BuildServiceProvider();

配置定時任務

定時任務通過 appsettings.json 中的 QuartzCron 字段設置。Cron 表達式分爲 7 個部分，從左至右分別代表：Seconds、Minutes、Hours、DayofMonth、Month、DayofWeek 以及 Year。* 出現的部分表示任意值都會觸發定時任務，/ 左側表示觸發的起始時間，右側表示觸發間隔，以 appsettings.json 中的爲例，表示從每小時的第 0 分開始觸發，每一分鐘觸發一次。

新建 MetricsJob 類，用於實現定時任務：

public class MetricsJob : IJob
{
    public Task Execute(IJobExecutionContext context)
    {
        return Task.Run(async () =>
        {
            // TODO：在此處實現定時任務
            // 需要完成傳感器的讀取，心知天氣的請求，數據庫的插入
        });
    }
}

傳感器的讀取

在 MetricsJob 類中添加方法：

private Metrics GetMetrics()
{
    // 獲取依賴注入的 Bme280 對象
    Bme280 bme = (Bme280)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(Bme280));

    // 設置傳感器的電源模式
    bme.SetPowerMode(Bmx280PowerMode.Normal);

    // 設置讀取精度
    bme.PressureSampling = Sampling.UltraHighResolution;
    bme.TemperatureSampling = Sampling.UltraHighResolution;
    bme.HumiditySampling = Sampling.UltraHighResolution;

    // 讀取數據
    bme.TryReadPressure(out UnitsNet.Pressure p);
    bme.TryReadTemperature(out UnitsNet.Temperature t);
    bme.TryReadHumidity(out UnitsNet.RelativeHumidity h);

    // 傳感器休眠
    bme.SetPowerMode(Bmx280PowerMode.Sleep);

    return new Metrics
    {
        DeviceId = Dns.GetHostName(),
        Temperature = Math.Round(t.DegreesCelsius, 2),
        Humidity = Math.Round(h.Percent, 2),
        Pressure = Math.Round(p.Pascals, 2)
    };
}

攝像頭捕獲圖像

在 MetricsJob 類中添加方法：

private string GetImage()
{
    VideoDevice video = (VideoDevice)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(VideoDevice));

    byte[] image = video.Capture();
    return Convert.ToBase64String(image);
}

心知天氣 API 請求

通過請求心知天氣 API 獲得當前位置的天氣名稱，需要提前在 https://www.seniverse.com/api 申請 API Key。在 MetricsJob 類中添加方法：

private async Task<string> GetXinzhiWeatherAsync()
{
    IConfigurationRoot config = (IConfigurationRoot)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(IConfigurationRoot));

    using HttpClient client = new HttpClient();

    try
    {
        var json = await client.GetStringAsync($"https://api.seniverse.com/v3/weather/now.json?key={config["Xinzhi:Key"]}&location={config["Xinzhi:Location"]}&language=zh-Hans&unit=c");
        return (string)JsonConvert.DeserializeObject<dynamic>(json).results[0].now.text;
    }
    catch (Exception)
    {
        return string.Empty;
    }
}

完善定時任務

public Task Execute(IJobExecutionContext context)
{
    return Task.Run(async () =>
    {
        var metrics = GetMetrics();
        metrics.WeatherType = await GetXinzhiWeatherAsync();
        metrics.ImageBase64 = GetImage();

        WeatherContext context = (WeatherContext)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(WeatherContext));

        Metrics.Insert(context, metrics);
    });
}

創建定時任務觸發器

在 Program.cs 中添加：

// 創建一個觸發器
var trigger = TriggerBuilder.Create()
    .WithCronSchedule(config["QuartzCron"])
    .Build();

// 創建任務
var jobDetail = JobBuilder.Create<MetricsJob>()
    .WithIdentity("job", "group")
    .Build();

// 綁定調度器
ISchedulerFactory factory = new StdSchedulerFactory();
var scheduler = await factory.GetScheduler();
await scheduler.ScheduleJob(jobDetail, trigger);
await scheduler.Start();

這樣一個一分鐘採集一次數據的簡易氣象站就完成了。

部署應用

發佈到文件

切換到 WeatherMetrics.ConsoleApp 項目運行發佈命令：

dotnet publish -c release -r linux-arm

將發佈後的文件通過 FTP 等方式複製到 Linux 開發板；
爲 WeatherMetrics.ConsoleApp 文件增加可執行權限

sudo chmod +x WeatherMetrics.ConsoleApp

運行程序

sudo ./WeatherMetrics.ConsoleApp

構建 Docker 鏡像

查看 TimescaleDB 容器的 IP，並修改 appsettings.json 的數據庫連接字符串：

docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' timescaledb

在項目的根目錄中創建 Dockerfile，並將整個項目複製到 Linux 開發板中：

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/sdk:6.0-focal-arm32v7 AS build
WORKDIR /app

# publish app
COPY src .
WORKDIR /app/WeatherMetrics.ConsoleApp
RUN dotnet restore
RUN dotnet publish -c release -r linux-arm -o out

## run app
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:6.0-focal-arm32v7 AS runtime
WORKDIR /app
COPY --from=build /app/WeatherMetrics.ConsoleApp/out ./

# install native dependencies
RUN apt update && \
    apt install -y --allow-unauthenticated v4l-utils libc6-dev libgdiplus libx11-dev

ENTRYPOINT ["dotnet", "WeatherMetrics.ConsoleApp.dll"]

docker build -t weather-metrics -f Dockerfile .

運行鏡像：

docker run --rm -it --device /dev/video0 --device /dev/i2c-0 weather-metrics

後續工作

程序運行一段時間後，使用標準的 SQL 查詢一下數據：

SELECT * FROM metrics
ORDER BY time DESC

硬件是軟件的基礎，對收集到的數據後續可以使用其他技術進行處理，比如可以使用 ASP.NET 編寫 WEB 應用對數據進行展示，或者可以使用 ML.NET 構建機器學習模型對天氣進行預測等等。

張高興的 .NET IoT 入門指南：（七）製作一個氣象站

硬件需求

電路

準備工作

配置 TimescaleDB 數據庫

安裝攝像頭的依賴庫

編寫代碼

項目結構

項目依賴

數據庫上下文與實體類

配置文件

初始化與依賴注入配置

配置定時任務

傳感器的讀取

攝像頭捕獲圖像

心知天氣 API 請求

完善定時任務

創建定時任務觸發器

部署應用

發佈到文件

構建 Docker 鏡像

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