← 全部项目
案例研究 · Telecom site monitoring
会自报健康状况的通信铁塔
ESP32 + Raspberry Pi CM 控制器：Modbus RTU 传感器、MQTT 遥测与机器学习铁塔健康回归。
在巴基斯坦伊斯兰堡的 Geocell Canada 开发的、具备 AI 能力的通信铁塔站点远程监控系统。为结合 ESP32 与 Raspberry Pi 计算模块的定制控制器开发固件，通过 Modbus RTU 读取工业传感器，控制继电器与报警，并通过 MQTT 上报云端。机器学习回归模型基于站点数据进行预测性的铁塔健康评估。
- 机构
- Geocell
- 年份
- 2025–26
- 状态
- Live
- 通道
- CH1CH3CH4CH5CH6
问题
偏远通信铁塔需要持续监测结构、电力、燃油与安全，而现场巡检既慢又昂贵。
我做了什么
- 为定制 ESP32 + Raspberry Pi 计算模块控制器开发固件，支持 Modbus RTU、MQTT、继电器控制、告警、摄像头与工业传感器接口
- 云端监测铁塔倾斜、振动、三相电、电池、太阳能、燃油、环境与安防
- 用于预测性铁塔健康评估的机器学习回归模型
技术栈
ESP32 · Raspberry Pi CM · Modbus RTU · MQTT · 机器学习回归
成果
- 单个控制器监测 8 项站点信号
- 于 Geocell Canada 开发（2025–26）
一台控制器监测八类站点信号：铁塔倾斜、振动、三相电力、电池、太阳能、燃油、环境与安防，并接入现场摄像头。继电器控制与报警在控制器本地运行。
我负责开发固件，并参与整个交付过程：定制控制器硬件、工业传感器接口、物联网连接、实验台测试以及户外机箱中的现场部署；现场配有触摸屏仪表盘，运营方使用云端监控。
图集
从我的存档里翻出来的：这个项目能找到的照片都在这里了。
