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客戶痛點(diǎn)

  • 私有協(xié)議開發(fā)

    完成自行開發(fā)私有協(xié)議,并且需要在硬件端和后臺同時(shí)部署,開發(fā)周期達(dá)3.5個(gè)月,不利于產(chǎn)品的快速開發(fā)。

    完成自行開發(fā)私有協(xié)議,并且需要在硬件端和后臺同時(shí)部署,開發(fā)周期達(dá)3.5個(gè)月,不利于產(chǎn)品的快速開發(fā)。

  • 數(shù)據(jù)量龐大冗余

    針對目前帕金森場景下,每次上傳的數(shù)據(jù)量達(dá)到1000條,急需將部分濾波、降維算子進(jìn)行下發(fā)到端側(cè),減少冗余無用的數(shù)據(jù)。

    針對目前帕金森場景下,每次上傳的數(shù)據(jù)量達(dá)到1000條,急需將部分濾波、降維算子進(jìn)行下發(fā)到端側(cè),減少冗余無用的數(shù)據(jù)。

  • 場景數(shù)據(jù)雜亂

    對帕金森場景下的數(shù)據(jù)獲取,沒有統(tǒng)一的物模型;涉及30多項(xiàng)設(shè)備屬性、數(shù)據(jù)類型和數(shù)量大小的確定,后期移植困難。

    對帕金森場景下的數(shù)據(jù)獲取,沒有統(tǒng)一的物模型;涉及30多項(xiàng)設(shè)備屬性、數(shù)據(jù)類型和數(shù)量大小的確定,后期移植困難。

  • 多設(shè)備的數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)

    針對多個(gè)帕金森評估設(shè)備之間的信息傳輸和聯(lián)動(dòng),存在數(shù)據(jù)傳輸過程復(fù)雜,更新不及時(shí)的問題。

    針對多個(gè)帕金森評估設(shè)備之間的信息傳輸和聯(lián)動(dòng),存在數(shù)據(jù)傳輸過程復(fù)雜,更新不及時(shí)的問題。

解決方案&價(jià)值

  • 華為云IoT端側(cè)規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)規(guī)則云端下發(fā)、端側(cè)快速執(zhí)行,提高設(shè)備聯(lián)動(dòng)效率

    在檢測帕金森患者過程中,一些設(shè)備之間需要進(jìn)行聯(lián)動(dòng),比如當(dāng)帕金森手套檢測到帕金森患者的震顫頻率小于4Hz時(shí),需要同步調(diào)用啟動(dòng)攝像頭,去檢測患者是否處于震顫狀態(tài)。通過使用華為云IoT的端側(cè)規(guī)則引擎能力,將設(shè)備間的聯(lián)動(dòng)規(guī)則直接通過云端一鍵下發(fā)給設(shè)備,在設(shè)備之間通過OpenHarmony的分布式軟總線,直接在端側(cè)完成設(shè)備間的聯(lián)動(dòng),降低網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的依賴,提高整體設(shè)備聯(lián)動(dòng)效率。

    在檢測帕金森患者過程中,一些設(shè)備之間需要進(jìn)行聯(lián)動(dòng),比如當(dāng)帕金森手套檢測到帕金森患者的震顫頻率小于4Hz時(shí),需要同步調(diào)用啟動(dòng)攝像頭,去檢測患者是否處于震顫狀態(tài)。通過使用華為云IoT的端側(cè)規(guī)則引擎能力,將設(shè)備間的聯(lián)動(dòng)規(guī)則直接通過云端一鍵下發(fā)給設(shè)備,在設(shè)備之間通過OpenHarmony的分布式軟總線,直接在端側(cè)完成設(shè)備間的聯(lián)動(dòng),降低網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的依賴,提高整體設(shè)備聯(lián)動(dòng)效率。

  • 云端配置規(guī)則模型,一鍵下發(fā)至端側(cè)運(yùn)行,提高設(shè)備數(shù)據(jù)處理效率

    工作室基于華為云IoT的端側(cè)規(guī)則引擎,將特征提取算子、濾波算子等云端算子一鍵下發(fā)至傳感設(shè)備中,在端側(cè)完成無效數(shù)據(jù)的過濾和屏蔽,如,在手指從握拳到展開的這一個(gè)動(dòng)作中,將采集到的400多條原始數(shù)據(jù)去冗存真,提取出4條有效數(shù)據(jù)進(jìn)一步上報(bào)。工作室通過華為云IoT設(shè)備接入云服務(wù),不僅僅實(shí)現(xiàn)設(shè)備通過物模型的極簡上云,還讓設(shè)備具備主動(dòng)“思考”的能力,從而大幅降低帕金森項(xiàng)目的開發(fā)工作量。

    工作室基于華為云IoT的端側(cè)規(guī)則引擎,將特征提取算子、濾波算子等云端算子一鍵下發(fā)至傳感設(shè)備中,在端側(cè)完成無效數(shù)據(jù)的過濾和屏蔽,如,在手指從握拳到展開的這一個(gè)動(dòng)作中,將采集到的400多條原始數(shù)據(jù)去冗存真,提取出4條有效數(shù)據(jù)進(jìn)一步上報(bào)。工作室通過華為云IoT設(shè)備接入云服務(wù),不僅僅實(shí)現(xiàn)設(shè)備通過物模型的極簡上云,還讓設(shè)備具備主動(dòng)“思考”的能力,從而大幅降低帕金森項(xiàng)目的開發(fā)工作量。

  • 聯(lián)合華為云、工信部共同研討特殊人群健康檢測設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)物模型的制定

    與華為云、工信部共同研討特殊人群健康檢測設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)物模型:在智能穿戴設(shè)備、智能輪椅、智能病床等不同場景下,制定標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)物模型,以及數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)和硬件接口標(biāo)準(zhǔn)等。

    與華為云、工信部共同研討特殊人群健康檢測設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)物模型:在智能穿戴設(shè)備、智能輪椅、智能病床等不同場景下,制定標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)物模型,以及數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)和硬件接口標(biāo)準(zhǔn)等。