彭诗杰, 潘威华, 李梓敬, 何韦颖, 魏东婷, 潘啟华
本文设计了一种基于Django框架和长距离低功耗无线射频(low-rank adaptation, LoRa)技术的城市热力图系统,旨在提高城市数据采集、处理及可视化的效率。通过使用Django作为后端框架,本系统能够高效处理大规模数据,确保数据管理的可靠性和灵活性。结合LoRa技术,实现了低成本、高效率的前端数据采集,满足了城市环境监控和资源优化配置的需求。系统集成了数据更新、备份和导出功能,并预留了扩展接口,以便在未来引入机器学习和预测分析功能,如交通流量预测和环境变化趋势分析,进一步提升数据分析的精确度和复杂性。通过持续的技术升级和功能扩展,系统将具备更强的适应性和扩展性,期望在全球范围内广泛应用,为城市智能化管理和规划提供持久有效的技术支持,助力城市向更智能、可持续的发展方向迈进。