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功能介绍

（1）空气加湿功能
本地按键控制：用户可通过按键手动开启或关闭加湿器。
远程控制：用户可通过手机APP或Windows上位机远程控制加湿器的开关，实时调节空气湿度。（2）温湿度检测功能
系统实时采集当前环境的温度和湿度数据。
在自动模式下，系统会根据设定的湿度阈值自动调节加湿器工作状态。当环境湿度低于阈值时，加湿器会自动开启；当环境湿度达到设定值时，加湿器会自动停止工作。（3）水位检测功能
通过水位传感器监控加湿器的水量。
当水位低于设定值时，加湿器会自动停止工作，以避免干烧，并且蜂鸣器会发出警报提示用户及时加水。
当水位充足时，加湿器恢复工作，蜂鸣器停止警报。（4）报警功能
当加湿器水位过低时，蜂鸣器会响起警报，提示用户补充水源。
当水位恢复正常后，蜂鸣器停止发声，系统继续加湿工作。（5）按键控制功能
系统设置有3个按键，分别实现以下功能：
按键1：实现OLED显示屏的翻页操作，用户可以查看不同的显示界面。
按键2：实现自动模式与手动模式的切换。
按键3：手动控制加湿器的开关状态，方便用户直接控制设备。（6）本地数据显示功能
OLED显示屏实时显示环境温湿度数据、当前水位、加湿器开启/关闭状态、运行模式和湿度阈值等信息。
用户可以方便地查看设备的运行状况，确保加湿器工作在最佳状态。（7）数据上云功能
设备通过ESP8266 Wi-Fi模块连接华为云IOT物联网平台，利用MQTT协议实现数据的上传与云端交互。
上传的数据包括实时温湿度、加湿器工作状态和水位信息等。
用户可以通过手机APP或Windows上位机，远程查看设备上传的数据，并进行远程控制，如开启/关闭加湿器。（8）远程控制功能
通过手机APP或Windows上位机，用户可以实时查看设备的工作状态，并进行远程操作。
远程控制功能包括加湿器开关、温湿度设定、加湿器状态查看等，确保用户随时都能掌握加湿器的工作情况。（9）模式选择功能
设备支持自动模式和手动模式切换。
自动模式下，加湿器根据实时温湿度自动工作，手动模式下，用户可以手动控制加湿器的开关。
按键2用于切换这两种工作模式，提升用户的操作灵活性。（10）系统安全性与稳定性功能
系统通过水位传感器和蜂鸣器有效预防因缺水而引起的加湿器损坏，确保加湿器在安全条件下运行。
此外，系统能够稳定运行于低功耗状态，延长设备的使用寿命。

实物原理图展示

代码示例

//查询设备属性
void Widget::Get_device_properties()
{
    //label_time
    QDateTime current_date_time =QDateTime::currentDateTime();

    QString current_date =current_date_time.toString("yyyy/MM/dd hh:mm:ss");
    ui->label_time->setAlignment(Qt::AlignHCenter|Qt::AlignVCenter);
    ui->label_time->setText(current_date);

    function_select=0;

    QString requestUrl;
    QNetworkRequest request;

    //设置请求地址
    QUrl url;

    //获取token请求地址
    requestUrl = QString("https://%1:443/v5/iot/%2/devices/%3/shadow")
                 .arg(IP_ADDR)
            .arg(PROJECT_ID)
            .arg(device_id);


    //设置数据提交格式
    request.setHeader(QNetworkRequest::ContentTypeHeader, QVariant("application/json"));

    //设置token
    request.setRawHeader("X-Auth-Token",Token);

    //构造请求
    url.setUrl(requestUrl);

    request.setUrl(url);

    //发送请求
    manager->get(request);
}

框架说明

一般系统前端Vue、React开发，后端如果是Java语言采用SpringBoot居多，因为SpringBoot是Java语言比较流行的框架，如果是Python语言，采用Flask、Django居多，微信小程序可以原生，同时也支持Uniapp框架开发、安卓APP支持原生（支持Uniapp开发）、鸿蒙ArkTS等、大数据采用Hadoop、Spark等。
单片机题目基于Keil5、C语言等来编写

定做亮点功能、创新点功能

算法推荐、DES加密算法、AES加密算法、MD5算法、标签算法、机器学习之决策树算法、机器学习之随机森林算法分类算法、深度学习之LSTM算法、随机组卷算法、脱敏算法、竞拍、爬虫、地图定位、商城优惠券、积分、客服聊天、AI接入、DeepSeek接入、大数据、垃圾识别、百度识别、摄像头调用、文字识别、车牌识别、菜品识别、Redis缓存等

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