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一種大數據健康預測系統.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510761239.5

申請日:

2015.11.10

公開號:

CN105243285A

公開日:

2016.01.13

當前法律狀態:

撤回

有效性:

無權

法律詳情: 發明專利申請公布后的視為撤回IPC(主分類):G06F 19/00申請公布日:20160113|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 19/00申請日:20151110|||公開
IPC分類號: G06F19/00(2011.01)I; G06F17/30 主分類號: G06F19/00
申請人: 廣州西麥科技股份有限公司
發明人: 熊常春
地址: 510000廣東省廣州市高新技術產業開發區廣州科學城科研路12號508、510房
優先權:
專利代理機構: 北京吉銳鴻誠知識產權代理事務所(普通合伙)11459 代理人: 王彬
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510761239.5

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.06.01|||2016.02.10|||2016.01.13

法律狀態類型:

發明專利申請公布后的視為撤回|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種大數據健康預測系統,其特征在于:包括依次相連的傳感器采樣單元、信號轉換單元、信號處理單元、信號控制單元和存儲單元,傳感器采樣單元包括溫度傳感器、氣體傳感器、濕度傳感器、脈搏傳感器、加速度傳感器和計步傳感器,信號轉換單元為信號放大和濾波模塊,信號處理單元為微處理器。其工作步驟包括大數據采集、大數據導入/預處理、大數據統計分析、大數據挖掘。本發明基于大數據的前提開發,把采集的所有信息利用大數據的算法進行有效的處理,為使用者提供準確的個人健康評估和預測,防患于未然。

權利要求書

權利要求書
1.  一種大數據健康預測系統,其特征在于:包括依次相連的傳感器采樣單元(1)、信號轉換單元(2)、信號處理單元(3)、信號控制單元(4)和存儲單元(5),所述傳感器采樣單元(1)包括溫度傳感器、氣體傳感器、濕度傳感器、脈搏傳感器、加速度傳感器和計步傳感器,所述信號轉換單元(2)為信號放大和濾波模塊,所述信號處理單元(3)為微處理器。

2.  如權利要求1所述的一種大數據健康預測系統,其特征在于,包括以下實施步驟:
S1、大數據采集,利用多個數據庫來接收發自手環儀器收集的數據,數據庫布置到云端;
S2、大數據導入/預處理,對來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫時,對這些海量數據進行有效的分析,并且在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作;
S3、大數據統計分析,利用分布式數據庫對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總;
S4、大數據挖掘,在現有數據上面使用Hadoop工具進行基于聚類算法的計算,從而起到預測的效果,實現數據分析的健康預測需求。

3.  如權利要求2所述的一種大數據健康預測系統,其特征在于,所述步驟S3使用基于半結構化數據的Hadoop軟件工具進行數據統計分析。

說明書

說明書一種大數據健康預測系統
技術領域
本發明涉及大數據技術領域,尤其涉及一種大數據健康預測系統。
背景技術
健康是人類老生常談的話題,千古年來,它一直圍繞我們身邊,隨著城市發展,各種污染問題隨即而來,隨著白領式上班族越來越多,運動量越來越少,隨著工作壓力越來越大,睡眠質量問題隨即而來。所有的這些問題逐漸使人們越來越重視健康問題。
大數據的來臨,數據逐漸被認為大有用處,大量數據通過清洗,分類出有用數據,通過分析有用數據對目標進行預判。比如,小米手環的主要功能包括查看運動量,監測睡眠質量,智能鬧鐘喚醒等。可以通過手機應用實時查看運動量,監測走路和跑步的效果,還可以通過云端識別更多的運動項目。AppleWatch能夠記錄心跳,配合iPhone的GPS記錄位置,測量熱量消耗、鍛煉時間和距離等,并能夠自動分析各方面的數據:社交網絡、運動、營養、睡眠等等。
但以上技術只能針對采集的數據對個人目前狀態進行評估,而不能對未來的健康狀態進行評估。還有現有技術只能針對個人信息進行采集,無法對外部環境進行采集,這樣無法對個人健康進行綜合評判,無法給出結合環境的預測。
另一方面,由于缺乏大規模的數據處理能力、多維度的數據分析能力,以及深入的數據挖掘能力,即便收集的數據里蘊含大量有用信息,甚至包括可以直接用于診斷病癥的數據,基于數據處理挖掘能力問題,也會被海量數據淹沒。
發明內容
有鑒于現有技術的上述缺陷,本發明所要解決的技術問題是提供一種大數據健康預測系統,本發明基于大數據的前提開發,把采集的所有信息利用大數據的算法進行有效的處理,為使用者提供準確的個人健康評估和預測,防患于未然。
為實現上述目的,本發明提供了一種大數據健康預測系統,其特征在于:包括依次相連的傳感器采樣單元、信號轉換單元、信號處理單元、信號控制單元和存儲單元,所述傳感器采樣單元包括溫度傳感器、氣體傳感器、濕度傳感器、脈搏傳感器、加速度傳感器和計步傳感器,所述信號轉換單元為信號放大和濾波模塊,所述信號處理單元為微處理器。
一種大數據健康預測系統,其特征在于,包括以下實施步驟:
S1、大數據采集,利用多個數據庫來接收發自手環儀器收集的數據,數據庫布置到云端;
S2、大數據導入/預處理,對來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫時,對這些海量數據進行有效的分析,并且在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作;
S3、大數據統計分析,利用分布式數據庫對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總;
S4、大數據挖掘,在現有數據上面使用Hadoop工具進行基于聚類算法的計算,從而起到預測的效果,實現數據分析的健康預測需求。
上述的一種大數據健康預測系統,其特征在于,所述步驟S3使用基于半結構化數據的Hadoop軟件工具進行數據統計分析。
本發明的有益效果是:
本發明基于大數據的前提開發,把采集的所有信息利用大數據的算法進行有效的處理,為使用者提供準確的個人健康評估和預測,防患于未然。
以下將結合附圖對本發明的構思、具體結構及產生的技術效果作進一步說明,以充分地了解本發明的目的、特征和效果。
附圖說明
圖1是本發明的結構示意圖;
圖2是本發明的工作流程圖。
具體實施方式
如圖1所示,一種大數據健康預測系統,其特征在于:包括依次相連的傳感器采樣單元1、信號轉換單元2、信號處理單元3、信號控制單元4和存儲單元5,所述傳感器采樣單元1包括溫度傳感器、氣體傳感器、濕度傳感器、脈搏傳感器、加速度傳感器和計步傳感器,所述信號轉換單元2為信號放大和濾波模塊,所述信號處理單元3為微處理器。
本發明的數據收集功能主要包括以下三大方面:
一、收集天氣濕度、溫度和空氣質量
(1)傳感器采樣單元,采集各類傳感信號給后級分析處理。
(2)信號轉換部分:該部分由氣體傳感器和溫度傳感器組成,其功能是將被測物濃度變成電信號。
(2)信號處理部分:該部分由信號變換和控制兩部分組成,其中
1、信號變換:由氣體傳感器和溫度傳感器產生的電信號較小,并且和要求輸出的信號不成比例關系,必須經放大后才能得到標準輸出信號及控制信號;信號經處理后,輸出模擬信號0-2V(根據用戶要求可改變),數字信號供面板LED顯示,溫度信號經變換后供控制和計算用。
2、控制部分:由于傳感器信號的輸出與溫度有關系,該儀器為提高準確度設計了溫度控制裝置,根據傳感器的溫度變化即調整制冷和制熱系統,保證了傳感器的最佳使用狀態。控制部分還包括電源保護、開關、泵及標校整定電位趨,其作用是保證系統安全可靠。
二、收集身體溫度、心跳率和睡眠質量
身體溫度:體溫傳感器用于檢查身體溫度。
心跳率:脈搏傳感器用于檢測心跳率。
睡眠質量:依據高精度加速度傳感器檢測人體運動情況,人睡眠狀態比其他任何狀態活動都小,如果半小時一直檢測不到日常活動,那么就把半小時前開始計算為睡眠狀態。睡眠還分淺睡眠和深睡眠。深睡眠與淺睡眠主要是活動量差別。深睡眠中人幾乎不動,淺睡眠中人活動較多。
三、收集走路、跑步的時長和距離
依據高精度加速度傳感器檢測空間位移的幅度,走路與跑步之間,峰值加速度的差別很大,空間位移的范圍差距往往也很大,通過一個范圍值判斷走路和跑步。跑步的距離以通過積分加速度檢測儀器在空間中的位移,以此來判斷是否是步數。并具備環境感知的算法,會試圖判斷空間位移是否是走路或跑步產生的。
如圖2所示,本發明分四步完成健康預測
1.大數據處理之一:采集
大數據的采集的是利用多個數據庫來接收發自手環儀器收集的數據,數據庫布置到云端。在大數據的采集過程中,其主要特點和挑戰是并發數高,因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作,并發的訪問量在峰值時在采集端部署大量數據庫用以支撐。并且在這些數據庫之間進行負載均衡和分片。
2.大數據處理之二:導入/預處理
采集端本身會有很多數據庫,我們需要對這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫對這些海量數據進行有效的分析,并且在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大,每秒鐘的導入量經常會達到百兆,甚至千兆級別。
3.大數據處理之三:統計/分析
統計與分析主要利用分布式數據庫對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等,以滿足健康預測的分析需求,我們使用基于半結構化數據的Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大,其對系統資源,特別是I/O會有極大的占用。
4.大數據處理之四:挖掘
主要是在現有數據上面使用Hadoop工具進行基于聚類算法的計算,從而起到預測(Predict)的效果,實現數據分析的健康預測需求。該過程的特點和挑戰主要是用于挖掘的算法很復雜,并且計算涉及的數據量和計算量都很大,常用數據挖掘算法都以單線程為主。
以上詳細描述了本發明的較佳具體實施例。應當理解,本領域的普通技術人員無需創造性勞動就可以根據本發明的構思做出諸多修改和變化。因此,凡本技術領域中技術人員依本發明的構思在現有技術的基礎上通過邏輯分析、推理或者有限的實驗可以得到的技術方案,皆應在由權利要求書所確定的保護范圍內。

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一種 數據 健康 預測 系統
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