随着畜禽产品需求的不断增长,家庭式养殖模式的不断减少和劳动力资源的逐年紧张,中国畜禽养殖场必须向规模化和集约化管理模式转型。规模化和集约化养殖模式下,养殖环境对畜禽有着重大影响,对畜禽养殖环境进行实时监测和控制具有重要意义。基于此,本文设计了一套基于STM32的物联网畜禽环境监控系统,该系统基于物联网架构进行了感知层、网络层和应用层的设计,对系统进行了实地测试,并对采集数据进行了优化。本研究的内容主要包含以下几个方面:（1）完成了感知层的设计。在感知层进行了养殖环境监测的硬件电路原理图设计与PCB布局,分别完成了采集节点板和汇聚节点板,采用模块化思维,对微控制器电路、数据采集模块、通信模块、LCD显示模块、声光报警模块和控制模块进行设计,对养殖环境关系密切的环境因子进行信息采集。采集节点板通过LoRa无线传输环境信息给汇聚节点板,再通过ESP8266模块经WiFi传输到MQTT服务器。（2）完成了网络层的设计。基于EMQ完成了MQTT服务器的搭建,使得感知层的数据通过基于TCP的MQTT协议上传到一个PubTopic,并通过订阅下行命令主题SubTopic以接收下行命令,实现执行器的控制。（3）完成了应用层的设计。在应用层完成了Web端和移动端的数据显示、存储、管理和控制。在Web端通过Node-Red进行数据的远程监控,通过节点的配置与程序的编写,实时显示获取的环境参数信息和历史参数曲线,并通过SQL的编写将数据存储到数据库中,以方便历史数据查询和整体数据的优化处理,当环境参数超过设定的阈值时在网页端进行语音报警。在移动端可以通过微信小程序实时监测环境数据,并获取当地的天气数据作为参照,也可以向感知层下发下行命令,控制执行器的启动和关闭以调节环境。（4）对系统进行了实地测试。在空旷地带和有障碍物阻隔地带,当通信距离小于1 500m时LoRa丢包率低于10%,WiFi与服务器的数据传输正常,对360个数据包进行传输测试,发现无丢包率。采用BP神经网络模型对气体传感器采集的数据进行优化,使气体传感器的检测精度均提高到了87%以上,提高了有害气体的检测精度,改善了气体之间的交叉敏感问题。在河北省保定市定兴县玖兴肉鸡养殖场进行现场试验,试验结果显示:整套系统运行稳定,无丢包率,能够实现对畜禽养殖环境的远程监控。