智慧生活科技專業社群: [水井村USR] EP07｜智慧養殖警示系統實戰：水質異常即時通知

智慧生活科技專業社群｜IoT 入門系列｜Email × LINE Messaging API × App 推播

前一篇已完成 Django Dashboard，即時呈現水溫、pH、溶氧與鹽度。EP07 將進一步建立「主動警示」：當水質超出設定範圍，Django 自動建立警示紀錄，並透過 Email、LINE Messaging API 或 Firebase Cloud Messaging 將訊息送到管理者手機。

圖：水質感測、Django 異常判斷與多管道通知的完整流程。

版本提醒：資訊圖中的「LINE Notify」屬於舊版架構；LINE Notify 服務已停止，本文改採 LINE Official Account 的 Messaging API Push Message。

一、為什麼 Dashboard 還不夠？

Dashboard 必須由使用者主動開啟。如果養殖戶正在工作、休息或不在電腦旁，可能無法立即發現異常。因此警示系統應具備：

快速發現新資料寫入後立即檢查。

主動通知系統主動傳送 Email、LINE 或 App 推播。

保留紀錄保存異常類型、數值、時間及處理狀態。

避免洗版使用冷卻時間與恢復通知。

感測資料 → Django REST API → 異常判斷 → 建立警示紀錄 → Email／LINE／FCM

二、先定義警示門檻

項目	示範正常範圍	示範異常條件
水溫	18～32°C	低於 18°C 或高於 32°C
pH	6.0～8.5	低於 6.0 或高於 8.5
溶氧 DO	高於 4.0 mg/L	低於 4.0 mg/L
導電度 EC	200～2,000 µS/cm	低於 200 或高於 2,000

重要：以上門檻僅供程式教學。正式使用時，必須依養殖物種、生命階段、鹽度、季節、放養密度與專業養殖建議設定。

三、建立警示資料模型

models.py

from django.db import models

class Alert(models.Model):
    LEVEL_CHOICES = [
        ("INFO", "資訊"),
        ("WARNING", "警告"),
        ("CRITICAL", "嚴重"),
    ]

    pond = models.ForeignKey(
        "Pond",
        on_delete=models.CASCADE,
        related_name="alerts"
    )

    reading = models.ForeignKey(
        "SensorReading",
        on_delete=models.CASCADE,
        related_name="alerts"
    )

    alert_type = models.CharField(
        max_length=50
    )

    message = models.CharField(
        max_length=300
    )

    level = models.CharField(
        max_length=10,
        choices=LEVEL_CHOICES
    )

    is_read = models.BooleanField(
        default=False
    )

    is_resolved = models.BooleanField(
        default=False
    )

    created_at = models.DateTimeField(
        auto_now_add=True
    )

    resolved_at = models.DateTimeField(
        null=True,
        blank=True
    )

    class Meta:
        ordering = ["-created_at"]

警示紀錄除了保存訊息，也應保存是否已讀、是否解除，以及對應的原始感測資料。

四、建立異常判斷函式

services/alert_service.py

def check_abnormal(reading):
    alerts = []

    temperature = reading.water_temperature
    ph = reading.ph
    do = reading.dissolved_oxygen
    salinity = reading.salinity

    if temperature is not None:
        if temperature > 32:
            alerts.append({
                "type": "HIGH_TEMPERATURE",
                "level": "WARNING",
                "message":
                    f"水溫過高：{temperature:.2f}°C"
            })

        elif temperature < 18:
            alerts.append({
                "type": "LOW_TEMPERATURE",
                "level": "WARNING",
                "message":
                    f"水溫過低：{temperature:.2f}°C"
            })

    if ph is not None and (
        ph > 8.5 or ph < 6.0
    ):
        alerts.append({
            "type": "PH_ABNORMAL",
            "level": "WARNING",
            "message":
                f"pH 異常：{ph:.2f}"
        })

    if do is not None and do < 4.0:
        alerts.append({
            "type": "LOW_DO",
            "level": "CRITICAL",
            "message":
                f"溶氧過低：{do:.2f} mg/L"
        })

    return alerts

五、感測資料寫入後觸發警示

APIView 概念

@api_view(["POST"])
def sensor_reading(request):
    serializer = SensorReadingSerializer(
        data=request.data
    )

    if not serializer.is_valid():
        return Response(
            serializer.errors,
            status=400
        )

    reading = serializer.save()

    alert_items = check_abnormal(reading)

    for item in alert_items:
        alert = Alert.objects.create(
            pond=reading.pond,
            reading=reading,
            alert_type=item["type"],
            level=item["level"],
            message=item["message"]
        )

        dispatch_alert(alert)

    return Response(
        serializer.data,
        status=201
    )

異常判斷放在 Django 端而不是 ESP32，可以統一修改門檻、管理通知方式，且不需要重新燒錄現場設備。

六、Email 通知

settings.py

EMAIL_BACKEND =
    "django.core.mail.backends.smtp.EmailBackend"

EMAIL_HOST = "smtp.gmail.com"
EMAIL_PORT = 587
EMAIL_USE_TLS = True

EMAIL_HOST_USER =
    "your_account@gmail.com"

EMAIL_HOST_PASSWORD =
    "請使用應用程式密碼"

發送 Email

from django.conf import settings
from django.core.mail import send_mail

def send_alert_email(alert):
    subject = (
        f"【智慧養殖警示】"
        f"{alert.pond}－{alert.alert_type}"
    )

    message = (
        f"魚塭：{alert.pond}\n"
        f"等級：{alert.level}\n"
        f"訊息：{alert.message}\n"
        f"時間：{alert.created_at}\n"
    )

    send_mail(
        subject,
        message,
        settings.DEFAULT_FROM_EMAIL,
        ["manager@example.com"],
        fail_silently=False
    )

七、使用 LINE Messaging API 推播

使用 LINE Official Account 的 Messaging API，可以向已符合推播條件的使用者或群組送出訊息。

LINE Push Message

import requests
from django.conf import settings

def send_line_message(alert, user_id):
    url = (
        "https://api.line.me/"
        "v2/bot/message/push"
    )

    headers = {
        "Authorization":
            f"Bearer {settings.LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN}",

        "Content-Type":
            "application/json"
    }

    body = {
        "to": user_id,
        "messages": [
            {
                "type": "text",
                "text": (
                    "【智慧養殖警示】\n"
                    f"魚塭：{alert.pond}\n"
                    f"等級：{alert.level}\n"
                    f"訊息：{alert.message}\n"
                    f"時間：{alert.created_at}"
                )
            }
        ]
    }

    response = requests.post(
        url,
        headers=headers,
        json=body,
        timeout=15
    )

    response.raise_for_status()

Channel Access Token、User ID 與伺服器金鑰不可直接寫入公開的程式庫或部落格，應放入環境變數。

八、使用 Firebase Cloud Messaging

若系統已有 Android、iOS 或 Web App，可透過 Firebase Cloud Messaging（FCM）發送通知。正式環境建議由可信任的伺服器端使用 Firebase Admin SDK。

Python／Firebase Admin SDK 概念

import firebase_admin
from firebase_admin import credentials
from firebase_admin import messaging

def send_fcm_alert(alert, device_token):
    message = messaging.Message(
        notification=messaging.Notification(
            title="智慧養殖警示",
            body=alert.message
        ),
        data={
            "pond_id": str(alert.pond_id),
            "alert_id": str(alert.id),
            "level": alert.level
        },
        token=device_token
    )

    return messaging.send(message)

九、統一派送通知

dispatch_alert()

def dispatch_alert(alert):
    errors = []

    try:
        send_alert_email(alert)
    except Exception as exc:
        errors.append(
            f"Email：{exc}"
        )

    try:
        send_line_message(
            alert,
            alert.pond.manager_line_user_id
        )
    except Exception as exc:
        errors.append(
            f"LINE：{exc}"
        )

    try:
        send_fcm_alert(
            alert,
            alert.pond.manager_device_token
        )
    except Exception as exc:
        errors.append(
            f"FCM：{exc}"
        )

    return errors

正式系統不宜讓 API Request 等待三種通知全部完成。可將通知工作交給 Celery、RQ 或背景工作佇列執行。

十、避免重複警示洗版

若 ESP32 每 15 秒上傳一次，而 DO 持續偏低，系統可能每 15 秒傳一次訊息。應設定冷卻時間：

冷卻時間範例

from django.utils import timezone
from datetime import timedelta

def recently_sent(
    pond,
    alert_type,
    minutes=10
):
    since = (
        timezone.now()
        - timedelta(minutes=minutes)
    )

    return Alert.objects.filter(
        pond=pond,
        alert_type=alert_type,
        created_at__gte=since,
        is_resolved=False
    ).exists()

建立警示前先檢查：

避免重複建立

if not recently_sent(
    reading.pond,
    item["type"],
    minutes=10
):
    Alert.objects.create(...)

十一、加入恢復通知

只通知異常還不夠。數值恢復正常時，也應通知管理者：

恢復概念

active_alerts = Alert.objects.filter(
    pond=reading.pond,
    alert_type="LOW_DO",
    is_resolved=False
)

if (
    reading.dissolved_oxygen is not None
    and reading.dissolved_oxygen >= 4.5
):
    for alert in active_alerts:
        alert.is_resolved = True
        alert.resolved_at = timezone.now()
        alert.save()

        send_recovery_notification(alert)

建議使用「觸發值」與「恢復值」兩個門檻，例如 DO 低於 4.0 觸發、回升到 4.5 才解除，可避免數值在邊界附近反覆跳動。

十二、Dashboard 顯示警示紀錄

時間	魚塭	類型	訊息	等級	狀態
14:32:15	1 號池	溶氧異常	DO：3.20 mg/L	CRITICAL	未處理
14:31:40	1 號池	水溫異常	水溫：33.5°C	WARNING	未處理
14:20:10	2 號池	pH 異常	pH：9.10	WARNING	已讀

Template 狀態顏色

{% if alert.level == "CRITICAL" %}
  <span class="badge bg-danger">
    CRITICAL
  </span>

{% elif alert.level == "WARNING" %}
  <span class="badge bg-warning text-dark">
    WARNING
  </span>

{% else %}
  <span class="badge bg-info">
    INFO
  </span>
{% endif %}

十三、警示狀態處理

警示頁應提供：

標記為已讀。
標記為已處理。
加入處理說明。
顯示解除時間。
依魚塭、等級、日期篩選。
匯出 CSV。

十四、資料逾時也需要警示

即使水質數值正常，若設備長時間沒有上傳，也可能代表斷電、Wi-Fi 中斷或感測器故障。

資料逾時判斷

from django.utils import timezone
from datetime import timedelta

last_reading = (
    pond.readings
    .order_by("-recorded_at")
    .first()
)

if (
    last_reading is None
    or last_reading.recorded_at
       < timezone.now()
         - timedelta(minutes=5)
):
    create_offline_alert(pond)

十五、建議的警示分級

等級	用途	通知方式
INFO	設備恢復、校正完成	Dashboard 紀錄
WARNING	水溫或 pH 接近危險值	Email 或 LINE
CRITICAL	溶氧過低、設備離線	Email＋LINE＋App 推播

十六、常見問題與排除

問題	可能原因	處理方式
收不到 Email	SMTP、Port、應用程式密碼錯誤	檢查 Django Email 設定與垃圾郵件
LINE 推播失敗	Token、User ID、好友關係或權限問題	查看 Messaging API 回應內容
FCM 收不到	裝置 Token 過期或 App 權限未開	更新 Token 並檢查通知權限
同一異常重複通知	沒有冷卻時間	加入 recently_sent()
異常解除後仍顯示	沒有恢復判斷	加入 is_resolved 與 resolved_at
API 變慢	同步發送多個通知	改用背景工作佇列

十七、完整整合流程

Atlas EZO → ESP32 → Django API → 儲存資料 → 判斷異常 → 建立 Alert → 多管道通知

十八、本篇重點

異常判斷集中在 Django，方便統一管理。
每次異常都應建立可追蹤的 Alert 紀錄。
Email、LINE Messaging API 與 FCM 可依等級搭配。
必須設定冷卻時間，避免重複洗版。
恢復正常時也應發送解除通知。
資料逾時與設備離線同樣需要警示。
正式系統宜使用背景工作處理通知。

結語

完成 EP07 後，智慧養殖平台不再只是被動顯示數據，而能主動發現問題、保存異常紀錄並通知管理者。當警示系統加入分級、冷卻時間、恢復判斷與多管道派送後，才能避免訊息洗版，同時讓真正重要的異常被快速看見。這是智慧養殖系統從「監控」走向「主動管理」的重要一步。

技術更新說明：LINE 通知部分採用 LINE Messaging API；App 推播採用 Firebase Cloud Messaging。部署前請依官方文件建立權杖、設定接收對象與檢查服務限制。

AI 協作聲明：本文由作者主導智慧養殖警示架構、異常門檻概念、Django 資料模型、通知流程與場域需求設計，並使用生成式 AI 協助文字整理、程式碼說明、版面配置與教學資訊圖生成；文章中的範例門檻僅供教學，正式養殖警示值須由作者與場域專業人員依實際需求確認。

智慧生活科技專業社群

2026年8月3日星期一

[水井村USR] EP07｜智慧養殖警示系統實戰：水質異常即時通知

一、為什麼 Dashboard 還不夠？

二、先定義警示門檻

三、建立警示資料模型

四、建立異常判斷函式

五、感測資料寫入後觸發警示

六、Email 通知

七、使用 LINE Messaging API 推播

八、使用 Firebase Cloud Messaging

九、統一派送通知

十、避免重複警示洗版

十一、加入恢復通知

十二、Dashboard 顯示警示紀錄

十三、警示狀態處理

十四、資料逾時也需要警示

十五、建議的警示分級

十六、常見問題與排除

十七、完整整合流程

十八、本篇重點

結語

沒有留言:

張貼留言

2026年8月3日 星期一

[水井村USR] EP07｜智慧養殖警示系統實戰：水質異常即時通知

一、為什麼 Dashboard 還不夠？

二、先定義警示門檻

三、建立警示資料模型

四、建立異常判斷函式

五、感測資料寫入後觸發警示

六、Email 通知

七、使用 LINE Messaging API 推播

八、使用 Firebase Cloud Messaging

九、統一派送通知

十、避免重複警示洗版

十一、加入恢復通知

十二、Dashboard 顯示警示紀錄

十三、警示狀態處理

十四、資料逾時也需要警示

十五、建議的警示分級

十六、常見問題與排除

十七、完整整合流程

十八、本篇重點

結語

沒有留言:

張貼留言

2026年8月3日星期一