一种基于云计算平台的智能手环及系统的制作方法

本发明涉及可穿戴设备，具体涉及一种基于云计算平台的智能手环及系统。

背景技术：

在21世纪的第二个10年，科技的发展将人类带入移动互联网时代，大量的智能手机、平板电脑等智能终端设备，已进入人们的日常生活。这为可穿戴设备的发展提供了良好的条件，可穿戴设备更加贴近人们的生活，可以增加人们与智能终端设备的交互方式，开始探索更加与人紧密联系，能监测自己身体状态，或能增加人对外界的探索方式的智能外设。

目前市场上常见的可穿戴设备大致可以分为两个方向，一是人体动作信息监测，如现在市场上品牌众多的计步功能手环，这类设备，主要是通过加速度传感器对人的运动时数据进行采样并根据一定的步伐检测算法进行计数，然后进行数据的综合与运算，反应人的运动量和热量消耗等信息。二是延伸人的信息获取，如谷歌眼镜、Apple Watch智能手表、Moto 360智能手表等，谷歌眼镜可以使佩戴者实时搜索，更方便快速地获得信息，进行实时拍摄、录像，具有所见即所得的特性；Moto 360智能手表搭载了最新的Android Wear操作系统，它与智能手机连接以后，可以将通知信息推送到手表上，并可以通过语音回复信息和远程操作设备。

目前的智能手环只是像“秘书”一样简单的记录你的健康信息，消费者还是无法从中准确地了解自己的健康状况，也没有专门的健康专家提供有价值的健康方案；其次，在智能手环上加载数据挖掘模块会极大增加手环的功耗，降 低续航时间；最后，缺乏利用用户大数据的手段和机制。

技术实现要素：

本发明目的在于克服现有技术的不足，尤其解决现有的智能手环中缺乏信息交互手段，只能实现对单个个体数据的存储、处理和挖掘，而不能利用大量不同用户数据建立起用户健康模型，实现使用者的健康监控和预测等问题。

本发明方案通过智能手环收集用户体征或者运动等数据，然后通过蓝牙将数据传递到云终端，再由云终端将数据传输至云计算平台对数据进行存储、处理和挖掘，使用聚类、分类等手段对大量不同用户的数据进行分析，可以总结出使用人的行为模式以及健康状况，也能够准确的预测使用者的身体健康状况的趋势，并提前给出有价值的指导意见或警告。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

一种基于云计算平台的智能手环及系统，该系统包括云计算平台、云终端以及智能手环；所述云计算平台通过互联网连接于云终端，所述云终端通过蓝牙连接于智能手环；其中：

所述云计算平台包括数据存储模块以及数据处理模块，数据存储模块用于存储云终端上传的用户运动数据，数据处理模块将用户运动数据作为输入，同时辅以不同用户的运动数据，构建用户健康模型，实时对用户的身体健康状况进行预测。

所述云终端包括显示屏、嵌入式处理器、存储器和通信接口组成；嵌入式处理器和存储器是云终端的核心组成部分，显示屏是用户与云终端交互的接口。通信接口主要包括与云计算平台的通信、与智能手环的通信。

所述智能手环包括主芯片、LED、ADXL 362加速度计芯片、按键与电池电量检测电路以及专用加密芯片；所述的主芯片依次与LED、ADXL 362加速度计芯片、按键与电池电量检测电路和专用加密芯片相连，主芯片通过BLE蓝牙协议与所述云终端相连。

附图说明

图1是本发明的一个具体实施例的结构示意图。

图2为本发明的一个具体实施方式中主芯片及外围电路的原理图。

图3为本发明的一个具体实施方式中LED的原理图。

图4为本发明的一个具体实施方式中ADXL 362加速度计芯片及外围电路的原理图。

图5为本发明的一个具体实施方式中按键与电池电路检测电路的原理图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

参见图1，一种基于云计算平台的智能手环及系统，该系统包括云计算平台1、云终端2以及智能手环3；所述云计算平台1通过互联网连接于云终端2，所述云终端2通过蓝牙连接于智能手环3；其中：

所述云计算平台1包括数据存储模块1-1以及数据处理模块1-2，数据存储模块1-1用于存储云终端2上传的用户运动数据，数据处理模块1-2将用户运动数据作为输入，同时辅以不同用户的运动数据，构建用户健康模型，实时对用户的身体健康状况进行预测，其中：

(1)数据存储模块1-1使用HDFS分布式文件系统和HBase数据库组成，可以存储超大文件并使用流对文件进行高速读写，其中：

HDFS是由一个NameNode主服务器和多个DataNode块服务器组成的主从结构，NameNode用于管理文件系统的命名空间以及用户对文件的读写访问，其中包括各个DataNode的新增、删除和修改；DataNode用于对大数据的分割和存储，同时DataNode之间的数据相互复制以实现数据的安全和高速读取。

HBase数据库是一种非结构化数据库，数据存储以列为模式，每一个数据行可以增加任意数量的列数据，用于存储长度可变的用户运动数据。

(2)数据处理模块1-2由聚类算法和神经网络算法构成，其中：

聚类算法将所有不同用户的运动数据进行聚类，将用户健康状态分为健康、亚健康、建议静养、建议就医等多个等级；将用户运动数据用于神经网络算法的输入，通过大量数据训练神经网络，从而模拟出用户的健康模型，通过与存储模块中的其他用户健康模型对比，对当前用户的健康状况给予预测。

所述云终端2的硬件包括显示屏2-1、嵌入式处理器2-2、存储器2-3和通信接口2-4组成；嵌入式处理器2-2和存储器2-3是云终端的核心组成部分，显示屏2-1是用户与云终端2交互的接口；通信接口2-4用于与云计算平台1的通信、与智能手环3的通信。

所述云终端2的软件从底层到上层包括嵌入式Linux操作系统内核、驱动程序、文件系统、通信和消息处理程序四个部分，具体描述如下：

(1)文件系统采用基于FUSE开源框架和云存储服务的用户态文件系统，可以使云计算平台1和智能手环3在交互过程中更好地完成对相关文件的存取操作。

(2)通信和消息处理程序包括三部分，即云终端2和云计算平台1之间的网络通信程序、云终端2和智能手环3之间的蓝牙通信程序以及整个系统的消息处理程序；网络通信程序主要负责向云计算平台1发送消息以及接收来自云计算平台1的消息，蓝牙通信程序主要负责采集和设置智能手环3的工作参数；消息处理程序负责对云终端2消息的封装以及对云计算平台1消息的解析，还包括对消息通信格式的设计，使得系统消息能够得到处理。

参见图1，本发明的一种新的智能手环3，该装置包括主芯片3-1、LED3-2、ADXL 362加速度计芯片3-3、按键与电池电量检测电路3-4以及专用加密芯片3-5，其特征在于，所述的主芯片3-1依次与LED3-2、ADXL 362加速度计芯片3-3、按键与电池电量检测电路3-4和专用加密芯片3-5相连，主芯片3-1通过BLE蓝牙协议与外部云终端2相连，其中：

(1)所述主芯片及外围电路设计如下：

主芯片采用FRE010芯片。FRE010是工作在2.4GHz的蓝牙低功耗SoC芯片，结合蓝牙低功耗软件协议栈，针对专用2.4GHz应用和蓝牙低功耗优化功耗的片上系统解决方案。内部含有一颗标准的增强型8051内核，集成里具有优秀性能的RF收发广播、片上可编程闪存存储器、8KB随机存储器、以及众多其它的支持特性和外围设备。

参见图2，FRE010的外围电路需两颗外部晶振，其中XTAL1为32MHz高频晶振，用于系统总线时钟以及射频收发器时钟。XTAL2为32.768KHz低频晶振，可用于总线时钟、睡眠定时器以及看门狗定时器。RF_N以及PF_P引脚为射频天线引脚，根据2.4GHz射频特性设计的信号放大电路，之后连接倒F状PCB天线。SCL与SDA为I2C总线引脚，与AW9523BGPIO扩展芯片连接和通信，P1_2连接至AW9523B的RESET引脚，作为AW9523B的复位控制。P1_4-P1_7分别为SPI总线的CS、SCLK、MOSI和MISO引脚，FRE010通过SPI总线与ADXL362低功耗三轴加速计连接通信。芯片所有的VDD以及DVDD引脚都连接至直流电源V_SYSTEM，系统采用纽扣电池供电，标称电压为3V。DBC、DBD、RESET以及V_SYSTEM、GND构成了Debug所用的5个引脚。P0口8个引脚以及P1_0、P1_1用于LED显示。

(2)LED显示包含时钟显示与状态指示设计如下：

状态指示使用两颗蓝色LED，因此需要2个GPIO控制。时钟显示需要显示时与分，所以在12个整点的位置，放置红色、绿色双色LED，红色指示时、绿色指示分，这样即可显示精确度在5分钟的时钟。这种设计需要12颗双色LED，需要24个GPIO控制。

LED显示可以用主芯片的GPIO来实现，但是由于其IO口数量的限制，因此增加一颗AW9523B扩展GPIO控制器芯片，来实现完整的时钟显示显示与状态指示功能。24个GPIO中，主芯片提供了8个，AW9523B提供了16个。

参见图3的LED原理图，AW9523B芯片除了I2C数据总线、RESET、VDD以及GND引脚，其余16路扩展GPIO控制全部作为GPIO输出模式，控制LED显示。

(3)ADXL362加速度计芯片及外围电路设计如下：

ADXL362加速度计芯片是一款超低功耗、3轴MEMS加速度计芯片，采用高数据速率对传感器整个带宽进行采样。ADXL362加速度计芯片提供12为输出数据分辨率。测量范围可以在±2g、±4g、±8g范围内选择。该器件包含了一个深度多模式输出FIFO、一个内置为功耗温度传感器和几个运动检测模式，其中包括阈值可调节的睡眠和唤醒工作模式，在该模式下当测量速率为6Hz左右时，芯片功耗低至、270nA。

参见图4的ADXL362加速度计芯片及外围电路原理图，芯片的电源与地引脚分别连接于原理图的电源与地网络，图中C5为0.1uF的滤波电容，使输入加速计的直流电源的电压更加稳定。ADXL362加速度计芯片通过SPI总线(MOSI、MISO、#CS)与主芯片连接。

(4)按键与电池电量检测电路设计如下：

按键为设备提供广播状态切换、开关机以及复位等功能。电池电量检测是腕带通过检测电池电压的方式，计算得到电池剩余电量，以实现低电量提醒。

参见图5，按键采用共地的连接方式，按键的右端统一接到地，左端接到主芯片FRE010的GPIO上，GPIO需要设置为输入、上拉模式，当按键按下时，此IO口会被拉低。电量检测运用主芯片FRE010内部的ADC进行采样，ADC的电压检测范围在1.25V以内，所以先使用分压电路，按比例取得电池电压的值，作为主芯片FRE010的ADC模块的输入。

该发明方案的有益效果在于，通过智能手环对用户运动数据进行实时采集，通过蓝牙传输到云终端，再由云终端传输至云计算平台，综合大量不同用户的运动数据，构建出用户运动健康模型，利用了不同用户数据对当前用户 的运动数据进行分析，实现对当前用户的健康状况的预测，有效地将智能手环与云计算平台结合，发挥大数据分析和挖掘技术的作用，避免了智能手环只是采集和存储用户数据，而无法发挥用户数据这一缺陷。

上述为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述内容的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。