本文通过一个简单实例，主要介绍了如何使用树莓派快速接入阿里云iot platform，并实现了一个简易的监控人员出入并拍照上送钉钉群的场景
场景
在公司大门入口处布点树莓派和红外感应，实现出入口人员出入时，自动拍照并上送钉钉群机器人
准备
物料准备
树莓派
HC-SR501 人体红外感应器
树莓派摄像头
母对母杜邦线三根
阿里云环境准备
物联网平台
对象存储OSS
函数计算
日志服务(可选)
操作步骤
1 云端开发
1.1 物联网平台
登录阿里云控制台，进入物联网平台控制面板
1.1.1 新建产品
进入设备管理，创建产品，选择基础版或高级版都可以，本实例使用
基础版
就可以满足基本要求。
系统会自动创建3个Topic,我们需要使用
/ProductName/${deviceName}/update
，作为设备告警消息的上送的Topic。
1.1.2 设备管理
在产品中新增设备，并获得设备的3元组，在2.3节的设备代码的编写时需要使用此3元组。
设备三元组是设备的唯一标示
1.1.3 新建规则引擎
设置规则引擎的意义在于，可以将设备上送的消息数据，通过配置转发规则将处理后的数据转发到阿里云其他服务，例如RDS、TBS和函数计算等等。我们需要注意的是从设备端到规则引擎处理后的JSON数据格式的变化，下图中是基础版的演变过程：
我们在设备端消息上送定义的JSON的格式是：
{'photo':'xxxxxxx.jpg'}
新创建一个规则，数据格式选择JSON。编写处理数据的SQL
SELECTdeviceName()deviceName,photoFROM"/a1O4b4XcICc/+/update"
配置完成后，我们可以模拟调试一下，检查规则是否正确：
接着，配置数据转发，把数据转发到FC函数计算中。分别选择在1.3步骤中创建好的服务和函数。
1.2 对象存储
由于设备端拍摄的照片需要在钉钉中展示，因此把照片存储在OSS上是一个解决方案。
1.2.1 新建bucket
新建一个bucket用于存储设备上送的照片。读写权限选择
公共读
然后在bucket中创建photo目录。
1.3 函数计算
经过物联网平台规则引擎转发过来的JSON数据，我们通过建立函数，把它转发到钉钉机器人接口上，实现钉钉群中的消息通知
1.3.1 新建服务
新创建服务，如果需要记录和回溯函数执行的日志，则需要开通日志服务，配置日志仓库。
1.3.2 新建函数
使用空白模版新建函数，不需要触发器，运行环境选择
python2.7
1.3.3 函数代码
#-*-coding:utf-8-*-importloggingimportjsonimportrequests#钉钉消息发送实现defpost(data):
webhook_url='/robot/send?access_token=${Token}'#钉钉群机器人的webhook的URL
headers={'Content-Type':'application/json;charset=utf-8'}
post_data=json.dumps(data)try:
response=requests.post(webhook_url,headers=headers,data=post_data)
logging.info('Sendsuccess')exceptrequests.exceptions.HTTPErrorasexc:
logging.error("SendError,HTTPerror:%d,reason:%s"%(exc.response.status_code,exc.response.reason))raise
exceptrequests.exceptions.ConnectionError:
logging.error("SendError,HTTPconnectionerror!")raise
else:
result=response.json()
logging.info('SendError:%s'%result)ifresult['errcode']:
error_data={"msgtype":"text","text":{"content":"SendError,reason:%s"%result['errmsg']},"at":{"isAtAll":True}}
logging.error("SendError:%s"%error_data)
requests.post(webhook_url,headers=headers,data=json.dumps(error_data))returnresult#发送钉钉markdown消息defpost_markdown(title,text):
data={"msgtype":"markdown","markdown":{"title":title,"text":text
},"at":{"atMobiles":[],"isAtAll":False
}
}
post(data)#函数计算入口defhandler(event,context):
logger=logging.getLogger()
evt=json.loads(event)#OSSendpointurl
post_markdown('告警',''%evt.get('photo',''))
logger.info('photonameis%s',evt.get('photo',''))return'OK'
2 设备端开发
HC-SR501模块感应到有人移动时，会输出高电平，则触发摄像头拍照，并将照片文件存储到OSS，同时发送消息到IOT平台的
/ProductName/${deviceName}/update
消息队列中
2.1 硬件安装
连接好摄像头
将HC-SR501 人体红外感应器的vcc引脚接5v，也就是pin4，I/O引脚接pin18，GND引脚接地pin6
2.2 环境准备
我们在树莓派上使用python2.7作为开发语言。
1.pipinstallaliyun-python-sdk-iot-client2.pipinstalloss23.mkdirpy-demo(项目程序文件夹)4.cdpy-demo5.mkdirphoto(本地照片临时目录)6.vimmonitor.py
2.3 代码开发
monitor.py 内容如下：
#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportuuidimportloggingfromtimeimportsleepfrompicameraimportPiCameraimportRPi.GPIOasGPIOimportoss2importaliyunsdkiotclient.AliyunIotMqttClientasiot#参数定义options={'productKey':'${productKey}',#设备标识三元组
'deviceName':'${deviceName}',#设备标识三元组
'deviceSecret':'${deviceSecret}',#设备标识三元组
'port':1883,#iotmqttport
'host':'iot-as--',#iotmqttendpoint
'endpoint':'http://oss-cn-',#ossendpoint
'ak':'${ak}','sk':'${sk}','bucket':'${bucket}',#ossbucket
'ir_pin':24#人体红外感应器设置读取针脚标号}
topic='/'+options['productKey']+'/'+options['deviceName']+'/user/test'#拍照存oss，并发送通知deftakephoto2oss(client):
#拍照
photo_filename=str(uuid.uuid1())+".jpg"
print('takephoto:'+photo_filename)
camera.capture('photo/'+photo_filename)#存OSS
print('savephototooss:'+photo_filename)
bucket.put_object_from_file('photo/'+photo_filename,'photo/'+photo_filename)#消息上送
payload_json={'photo':photo_filename
}
print('senddatatoiotserver:'+str(payload_json))
client.publish(topic,payload=str(payload_json))defon_connect(client,userdata,flags_dict,rc):
print("Connectedwithresultcode"+str(rc))defon_disconnect(client,userdata,flags_dict,rc):
print("Disconnected.")if__name__=='__main__':#GPIO初始化
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setup(options['ir_pin'],GPIO.IN)#摄像头初始化
camera=PiCamera()
camera.resolution=(640,480)
camera.vflip=True
camera.hflip=True
#OSS初始化
auth=oss2.Auth(options['ak'],options['sk'])
bucket=oss2.Bucket(auth,options['endpoint'],options['bucket'])#IOTMqtt初始化
client=iot.getAliyunIotMqttClient(options['productKey'],options['deviceName'],options['deviceSecret'],secure_mode=3)
client.on_connect=on_connect
client.connect(host=options['productKey']+'.'+options['host'],port=options['port'],keepalive=60)whileTrue:#当高电平信号输入时报警
ifGPIO.input(options['ir_pin'])==True:print"Someoneiscoming!"
takephoto2oss(client)else:continue
sleep(3)
3 测试运行
3.1 设备端运行
在py-demo文件夹下运行
pythonmonitor.py
3.2 云端查看上送消息
进入设备界面，观察设备状态
在设备的Topic列表中，也可以看到发布的消息个数
高级版
的产品，还提供了消息日志，而本例中的产品是
基础版
，并无此功能。
3.3 钉钉群机器人结果
当有人出入门口的时候，钉钉群就可以收到机器人的消息推送
3.4 后续完善
如果大家有兴趣，还可以进一步结合阿里云的人脸识别服务，再配合继电器，实现人员考勤和出入门禁的功能
总结
通过阿里云物联网平台，结合阿里云提供的其他产品和服务，使用者可以快速地构建一套基于云边端一体的IOT产品，开发者只需关注业务层面的开发，而不用再花太多的精力在底层和通讯上，大大减少了开发周期，实现了产品的快速研发和迭代，节约了开发成本。
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