基于智能可穿戴设备的健康信息管理系统的研究与设计
互联网时代下的可穿戴智能设备与健康管理
互联网时代下的可穿戴智能设备与健康管理在互联网时代下，人们对于健康的关注越来越高，而可穿戴智能设备就成为了健康管理的新工具。
这些设备不仅能够收集个人健康数据，还能够提供健康建议和指导，实现个性化健康管理，成为未来健康管理的趋势。
一、可穿戴智能设备的种类和功能可穿戴智能设备包括智能手环、智能手表、智能眼镜、智能鞋等等，这些设备可以实时监测身体的各项指标，如心率、血压、睡眠质量、排汗量等，还可以记录身体活动数据，如步数、运动时间、运动距离等，可穿戴设备可以让人们清楚自己的身体状况，及时发现健康问题。
同时，这些设备还可以提供健康建议和指导，如制定适合自己的健身计划，监测运动时的卡路里消耗情况，智能提醒应该摄入多少水分、多吃蔬菜水果等。
在日常生活中，可穿戴设备也可以提供身体姿势纠正的建议，帮助改善颈椎、腰椎等部位的不适。
二、可穿戴智能设备对于健康管理的作用可穿戴智能设备可以帮助人们更好地了解自己的身体状态，及时发现疾病迹象，对于健康管理起到了积极的作用。
在健身计划上，可穿戴设备可以记录每一次运动数据、制定个性化提示和计划，使锻炼效果更加明显。
对于需要长时间坐在办公室的人来说，可穿戴设备可以发出姿势纠正提示，帮助改善身体的不适。
针对中老年人群体，可穿戴智能设备还可以给予适宜的提示和建议，帮助他们更加有效地进行日常疾病管理。
三、可穿戴智能设备在未来健康管理的发展方向未来的健康管理需要更加智能，更加个性化。
随着人工智能和数据分析技术的不断发展，可穿戴智能设备也将逐步实现精准监测和预测，提供个性化建议。
健康管理的重心也将从治疗转向健康的预防。
通过大数据分析等技术手段，可穿戴智能设备可以更好地帮助人们预防疾病和改善身体状况。
在未来的发展趋势中，可穿戴智能设备将更加注重数据的生成和使用，更加精准地为用户提供服务。
同时，可穿戴设备将与人工智能的技术结合，通过深度学习的方式实现更加智能的健康管理，这也将对人们的健康产生更加积极的影响。
基于人工智能的智能可穿戴设备与健康监测系统设计
基于人工智能的智能可穿戴设备与健康监测系统设计随着科技的不断发展，智能可穿戴设备成为了当前最热门的技术趋势之一。
而基于人工智能的智能可穿戴设备与健康监测系统设计则是这个领域中的一个重要分支。
本文将深入探讨基于人工智能的智能可穿戴设备与健康监测系统的设计原理、应用场景以及未来的发展前景。
首先，我们来了解一下什么是智能可穿戴设备与健康监测系统。
智能可穿戴设备是一种能够佩戴在人体上、具备收集、处理和传输个人健康信息的技术设备。
而基于人工智能的智能可穿戴设备与健康监测系统则是通过人工智能技术对收集到的健康数据进行分析和预测，以提供个性化的健康管理和监测服务。
在设计智能可穿戴设备与健康监测系统时，首先需要考虑的是设备的传感技术。
目前市面上常见的智能可穿戴设备包括智能手表、智能手环、智能眼镜等，它们通常配备了心率传感器、加速度传感器、氧气传感器等传感器，可以实时监测人体的心率、步数、睡眠质量等健康指标。
在设计过程中，需要考虑传感器的准确性、佩戴的舒适性以及数据的实时传输能力。
其次，基于人工智能的智能可穿戴设备与健康监测系统需要具备数据处理和分析的能力。
传感器采集到的健康数据会被传输到云端服务器或设备端进行处理和分析。
人工智能技术在这一过程中发挥着关键作用，通过对海量的健康数据进行训练和学习，可以实现对个人健康状态的准确预测和分析。
例如，通过人工智能算法可以识别出心律失常的情况，并及时向用户发出预警。
除了个人健康监测，基于人工智能的智能可穿戴设备还可应用在疾病预防和健康管理领域。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现人们生活习惯中可能存在的不良行为，比如长时间久坐、饮食不健康等，从而为用户提供合理的健康建议和管理方案。
此外，基于人工智能的智能可穿戴设备还可以与医疗机构和专业医生进行联动，提供远程诊断和治疗的支持，为用户带来更加便捷和及时的医疗服务。
未来，基于人工智能的智能可穿戴设备与健康监测系统还将继续发展壮大。
可穿戴智能设备中的实时健康监测与预警研究
可穿戴智能设备中的实时健康监测与预警研究随着科技的不断发展，可穿戴智能设备正逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
这些设备可以实时监测用户的健康状况，并提供预警功能，为人们提供更好的健康保障。
本文将重点探讨可穿戴智能设备在实时健康监测和预警方面的应用、技术原理以及未来的发展趋势。
一、可穿戴智能设备的健康监测功能可穿戴智能设备的健康监测功能主要包括心率监测、血压监测、睡眠监测等。
通过内置的传感器和算法，这些设备可以实时收集和分析用户的生理数据，并将结果显示在设备的屏幕上或通过手机应用程序传输。
例如，心率监测功能可以通过光电传感器和心率算法来检测用户的心跳情况，血压监测功能可以通过加速度传感器和光电传感器来测量用户的血压水平。
这些监测功能可以帮助用户及时发现身体异常，警示潜在的健康风险。
二、实时健康监测系统的技术原理可穿戴智能设备实时健康监测系统主要由传感器、数据处理和传输模块以及用户界面组成。
传感器作为系统的核心部件，能够采集用户的生理数据，如心率、体温、血压等。
传感器通常采用光电传感器、加速度传感器等高精度传感器，确保数据的准确性和稳定性。
数据处理和传输模块负责对传感器采集的数据进行处理和分析，并将结果传输给用户界面。
通过运用机器学习算法和数据挖掘技术，系统可以对海量的数据进行处理和分析，提取有价值的信息。
数据处理和传输模块还可以通过与手机应用程序或云平台的连接，实现数据的实时传输和存储，实现远程监测和管理。
用户界面作为用户与系统交互的窗口，可以通过设备的屏幕显示监测结果，也可以通过手机应用程序提供更详细的数据分析和健康建议。
用户界面还可以提供个性化设定，让用户根据自己的需求和健康情况调整监测参数和报警阈值。
三、实时健康监测与预警的应用场景可穿戴智能设备的实时健康监测与预警功能在许多领域都有广泛应用。
一方面，它可以用于个人健康管理。
用户可以通过佩戴可穿戴设备，随时了解自己的健康状况，及时调整生活习惯和药物治疗，预防慢性病的发生和恶化。
基于可穿戴设备的健康数据分析与预测模型研究
基于可穿戴设备的健康数据分析与预测模型研究随着科技的不断发展，可穿戴设备已经成为了人们日常生活中的一部分，并且在健康领域发挥着越来越重要的作用。
这些可穿戴设备可以追踪记录用户的健康数据，如心率、睡眠质量、步数等，为用户提供了一个全方位的健康监测与评估工具。
本文将基于可穿戴设备的健康数据进行分析与预测模型的研究。
第一部分：可穿戴设备的健康数据分析1.1 数据收集与整理可穿戴设备通过传感器收集各种健康数据，如心率、血氧饱和度、体温、睡眠状态等。
在进行数据分析之前，我们需要对这些原始数据进行收集和整理，并进行数据清洗和预处理，以保证数据的准确性和可靠性。
1.2 数据特征提取与选择在数据分析过程中，我们需要从海量的原始数据中提取有用的特征以进行进一步的分析。
这些特征可以包括基本的生理指标，如心率变异性、运动强度等，也可以包括用户的行为特征，如步行路线、运动习惯等。
通过特征提取和选择，可以帮助我们更好地理解数据，并为后续的预测模型建立提供有力的支持。
1.3 数据可视化与分析可穿戴设备产生的健康数据通常呈现为大量的时间序列数据，为了更好地理解和分析这些数据，我们可以使用数据可视化技术将数据呈现为直观、易于理解的图表和图形。
通过数据可视化，我们可以观察数据的趋势、周期性以及异常情况，帮助我们识别与健康相关的模式和规律。
第二部分：基于可穿戴设备数据的健康预测模型研究2.1 数据建模与算法选择在进行健康预测之前，我们需要建立一个预测模型来处理可穿戴设备收集的数据。
常用的数据建模方法包括机器学习算法和统计分析方法。
针对不同的预测目标和数据特征，我们可以选择合适的算法来构建模型，并进行参数优化和模型评估。
2.2 健康预测模型的建立基于可穿戴设备数据的健康预测模型可以帮助我们预测患病风险、健康状态变化以及疾病的发展趋势。
通过分析已有的健康数据并结合相关的生理指标和行为特征，我们可以建立一个准确的健康预测模型，为用户提供个性化的健康管理和预防方案。
基于可穿戴设备的健康监护系统.
传感器测心率 可在本地和远程终端上进行监护 对不正常的生理指标进行报警
添加GPS，实现定位功能
扩展应用到其他领域 ，如运动健身， 社交分享，军事训练等。
谢谢大家
CC3000作为客户端
网关作为服务器
accept（） connect（）
recv（）
发送数据
send（）
send（）
接收数据
recv（）
close（）
close（）
三、软件设计
网关模块
可穿戴设备 接收、存储和转 发 客户端发送的数 据 本地监护设备
网
关
数据格式转换
守护进程
云 端
嵌入式Linux操作系统 硬 件
可穿戴设备模块
可穿戴设备 4
采集数据
解析数据
发送数据
初 始 化 传 感 器
采 集 心 跳 数 据
发 送 数 据
接 收 数 据
数 据 格 式 转 换
初 始 化 无 线 模 块
连 接 网 关
初 始 化 端 口
唤 醒 传 感 器
设 置 IP
发 送 数 据
三、软件设计
数据采集
开始 初始化引脚 通过时序图设置传感器为唤醒 模式
基于可穿戴设备的健康监护系统
引 言
为什么要做此系统？
• 远程监护 • 便于收集用户健康信息 • 缓解医疗资源紧缺的状况
为什么选择可穿戴设备？
• 携带方便 • 更好的感知自身与外部的信息 • 能在互联网下高效交换处理信息
1. 整体构架 2.硬件设计
3.软件设计 4. 实物展示 5. 总结与展望
一、整体构架
N
传感器是否被唤醒? Y 指示灯亮 采集心跳数据并发送至 TM4C123GXL
基于云计算和人工智能技术的智能健康管理系统研究
基于云计算和人工智能技术的智能健康管理系统研究智能健康管理系统是现代医疗发展中的一种新形态，基于云计算和人工智能技术，旨在将患者的健康状况实时反馈至管理平台，并对其进行自动化的分析和处理，提供患者个性化的医疗健康方案。
本文将探讨智能健康管理系统的技术原理、功能构成、应用前景等相关问题。
一、技术原理云计算、人工智能（AI）以及物联网（IoT）技术是智能健康管理系统的核心技术，而其中最为重要的则是云计算技术。
云计算是指利用远程服务器网络进行数据存储、计算和分析的一种计算模式。
智能健康管理系统通过将患者的健康数据上传到云端进行管理，提高了数据的存储、计算和分析效率。
同时，可以将不同地区、不同医院、不同医生之间的数据无障碍共享，进一步利用数据进行跨区域、跨医院的协同。
人工智能技术则为系统提供了智能决策和分析能力。
系统可以基于患者的生理参数、体征指标、病史等信息，对患者进行风险评估、疾病预测和医疗方案制定，从而实现对于患者的全方位、个性化的健康管理。
同时，系统还可以通过AI技术分析海量的医学文献和数据，提高医生的诊疗水平和病人的医疗效果。
例如，AI技术可以帮助医生用更智能的方式制定出不同疾病的治疗方案。
物联网技术则为系统提供了庞大的数据源。
现在，人们使用了各种各样的可穿戴设备，这些设备可以监测人的心率、呼吸、体重、体温、血氧饱和度以及睡眠状况等核心指标，而这些数据都可以上传至智能健康管理系统，进一步优化健康管理体系。
二、功能构成智能健康管理系统的功能构成包括数据采集、数据传输、智能分析和智能反馈四个部分。
（1）数据采集：主要包括可穿戴设备、手机APP、医疗仪器、个人电脑等多种数据采集方式，可以采集患者的个人信息、体征指标、疾病史、诊疗记录、用药情况等各种数据。
（2）数据传输：通过无线网络、物联网和云计算等方式将数据上传到云端，保证数据实时传输并安全存储。
（3）智能分析：通过人工智能技术对患者的病历、疾病指标、体征参数等数据进行分析，在进行风险评估、疾病预测、治疗方案制定、用药监控、慢病管理等方面发挥作用。
基于可穿戴设备的人体行为识别与健康监测研究
基于可穿戴设备的人体行为识别与健康监测研究人体行为识别与健康监测是近年来非常热门的研究领域。
随着科技的不断进步，可穿戴设备在人类生活中得到了广泛应用。
本文将探讨基于可穿戴设备的人体行为识别与健康监测的研究进展和应用前景。
一、人体行为识别技术人体行为识别是指通过感知和分析人体的动作、姿态和动作模式，来识别和分析人的行为。
随着可穿戴设备技术的发展，人体行为识别的精度和准确性得到了显著提高。
可穿戴设备如智能手表、智能眼镜、生物传感器等，能够采集人体运动数据，并通过机器学习算法进行分析和识别。
机器学习算法在人体行为识别中发挥着关键作用。
通过大规模的数据采集和训练，可以建立模型来识别不同的行为，如走路、跑步、上楼梯、下楼梯等。
同时，结合传感器的数据，还可以识别一些复杂的动作，如打篮球、跳舞等。
这样的技术有助于构建更智能的可穿戴设备，提供更个性化的健康监测和指导。
二、可穿戴设备在健康监测中的应用可穿戴设备在健康监测中的应用领域广泛，例如体能训练、疾病预防、慢性病管理等。
通过监测人体行为和生理参数，可以实时监测健康状态，提供个性化的健康指导。
1. 体能训练：可穿戴设备可以监测人体运动数据，如步数、跑步速度、心率等，帮助用户更好地了解自己的运动情况。
同时，还可以提供个性化的训练计划和反馈，指导用户进行科学合理的运动训练。
2. 疾病预防：可穿戴设备可以实时监测用户的生理参数，如血压、血氧饱和度、心率变异性等，帮助用户及时发现可能存在的健康风险。
通过分析收集的数据，还可以建立健康预警模型，提前预防潜在的疾病。
3. 慢性病管理：慢性病如糖尿病、高血压等需要长期管理和监测。
可穿戴设备可以实时监测患者的生理参数，并与医生和患者进行数据共享和交流。
通过远程监护和指导，可以改善患者的健康管理效果，减轻医疗资源压力。
三、挑战与展望虽然可穿戴设备在人体行为识别和健康监测上有广大的应用前景，但还存在一些挑战和问题需要解决。
1. 数据隐私和安全：可穿戴设备采集到的个人健康数据需要保护隐私和安全。
基于物联网的可穿戴健康监测系统设计与研究
基于物联网的可穿戴健康监测系统设计与研究随着信息技术的不断发展，物联网技术的兴起使得可穿戴设备在健康监测领域得到了广泛的应用。
基于物联网的可穿戴健康监测系统能够实时收集和分析用户的健康数据，为用户提供个性化的健康管理方案。
本文将介绍基于物联网的可穿戴健康监测系统的设计与研究，并探讨其在健康管理领域的潜力和挑战。
首先，基于物联网的可穿戴健康监测系统的设计需要考虑以下几个主要方面：硬件设计、传感器技术、数据处理与分析、用户界面设计和数据安全保护。
在硬件设计方面，可穿戴设备需要具备小巧轻便、低功耗和舒适性等特点，以便用户能够长时间佩戴。
此外，可穿戴设备还需要具备与其他设备进行数据交换的能力，以实现数据的实时监测和传输。
传感器技术在可穿戴健康监测系统中起着至关重要的作用。
传感器能够采集用户的生理和运动数据，如心率、血压、血氧饱和度、体温和步数等，并将数据传输至数据处理与分析模块进行进一步处理。
数据处理与分析是可穿戴健康监测系统中的核心环节。
通过对采集到的数据进行处理和分析，可以得到用户的健康状况和行为习惯等信息。
这些信息可以用于生成个性化的健康管理方案，并向用户提供定制的建议和提醒。
用户界面设计在可穿戴健康监测系统中起到了桥接用户与系统之间的重要作用。
用户界面需要简洁易用，并能够直观地展示用户的健康数据和分析结果。
优秀的用户界面设计可以提升用户的体验和满意度，从而增加用户对系统的使用和依赖。
数据安全保护是基于物联网的可穿戴健康监测系统不可忽视的一个方面。
由于健康数据属于个人隐私信息，因此需要采取相应的安全措施保护用户数据的机密性和完整性。
如采用加密技术保护数据传输过程中的安全性，以及建立完善的权限和访问控制机制，限制未授权人员对用户数据的访问。
基于物联网的可穿戴健康监测系统在健康管理领域具有广阔的应用前景。
首先，它可以为个人提供定制化的健康管理方案，通过实时监测和分析用户的健康数据，提供针对性的建议和指导，帮助个人改善生活习惯，预防疾病的发生。
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Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(4), 179-185Published Online August 2019 in Hans. /journal/seahttps:///10.12677/sea.2019.84022Research and Design of Health Information Management System Based on IntelligentWearable DeviceXiangshuang Meng, Zhancang LiTianjin Vocational Institute, TianjinReceived: Jul. 25th, 2019; accepted: Aug. 12th, 2019; published: Aug. 19th, 2019AbstractCloud computing, Internet of Things, Big Data and other new information technologies are rapidly applied to our daily life. This paper designs an implementation scheme of health information management system based on the research of technologies of intelligent wearable device collect-ing health data, Internet of Things transmitting information, cloud computing processing and storing data. It realizes automatic data collection, storage and application, and prepares for the big data analysis and prediction of health in the future.KeywordsIntelligent Wearable Device, Health Information基于智能可穿戴设备的健康信息管理系统的研究与设计孟祥双，李占仓天津职业大学，天津收稿日期：2019年7月25日；录用日期：2019年8月12日；发布日期：2019年8月19日摘要云计算、物联网、大数据等新一代信息技术快速应用到我们日常生活中，本文通过对智能可穿戴设备采孟祥双，李占仓集健康数据、物联网传输信息、云计算处理、存储数据等技术的研究，设计一个健康信息管理系统的实施方案，实现数据自动采集、存储和应用，为将来进行大数据分析和健康预测做准备。
关键词智能可穿戴设备，健康信息Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 智能可穿戴设备应用趋势1.1. 智能可穿戴设备的发展可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式的设备。
可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端信息处理、存储和数据分析等来实现强大的功能，所以也称为智能可穿戴设备，智能可穿戴设备的应用将会对我们的生活、感知带来很大的转变[1]。
自2014年可穿戴设备应用以来，其便携性和随时感知自身信息的特性受到用户的欢迎。
随着可穿戴设备市场的发展，很多厂家不断推出新的产品，赋予可穿戴设备更多的新功能。
如苹果公司为Apple Watch Series 4配备心电图功能、欧姆龙的智能手表Heart Guide具有血压监测功能，2019年在美国举办的国际消费电子产品展上发布了一款智能可穿戴设备——一件可以预判心脏疾病的智能背心，该背心能够实时测量心电图、腹式呼吸、胸部呼吸、肺阻抗等生理数据，运用人工智能技术推算出心脏病可能发作的时间[2]。
1.2. 可穿戴设备在健康领域的应用目前可穿戴设备在健康、医疗等方面的应用越来越受到重视，依托云计算、物联网、大数据及人工智能技术的强大信息处理能力，以可穿戴设备为基础的如血压、体温、血氧、血糖、心率等常规的身体健康指标的检测设备，加上云技术、大数据智能分析的赋能，使智能健康设备在我们日常居家、社区老年照护中心、养老院等方面有巨大的潜在需要。
随着应用软件功能的开发和完善，实现方便、及时采集健康数据，记录、分析社区老人健康状态，借助大数据平台进行健康状况跟踪、疾病分析，预防潜在的疾病风险等，实现智能化健康分析和预测。
2. 健康信息管理的必要性2.1. 老龄化社会对健康管理的需要随着我国老龄化社会的到来，人民群众对于养老服务的需求将会越来越大，现有的养老设施总量很难满足日益增长的养老需求。
医护资源、人力资源越来越紧缺，为了能够保证老年人晚年生活质量、照护服务质量和管理水平，急需应用信息化手段，依靠智能可穿戴设备，采集被照护人员的健康信息，建立完整的健康信息电子档案，根据数据分析和预测，为远程医疗诊断提供可靠数据，为被照护人员的健康情况提供科学化、个性化的服务，提升社会整体医护服务的质量和管理水平。
孟祥双，李占仓2.2. 大数据技术赋能健康管理物联网应用技术逐渐进入百姓日常生活，社区老年人日间照护机构管理的精细化要求，对被照护人员的健康信息的采集、分析、趋势预测等智能化管理越来越被重视，部分研究机构已经将此项工作纳入计划中。
通过建立基于云平台(公有云、私有云)的健康信息采集管理系统，将各种智能检测设备接入云平台，随时随地采集老年人健康信息，或者通过佩戴可穿戴设备，如心率仪、腕表等，进行数据监测，通过云端进行存储和分析，并与医院病例系统和监控中心相连，有异常及时提供预警以及相应的诊治意见[3]，实现健康信息科学管理和疾病预防功能。
3. 健康信息管理系统设计方案3.1. 功能分析使用体温传感器、心率传感器、血压传感器等智能设备，实时地测量人体血压、体温、心率等健康信息，定时上传到云服务器平台，建立健康信息管理档案，通过开发移动软件，访问服务器API接口，实现自助健康医疗信息采集和分析的功能，为将来居家或社区健康体检和医疗服务提供软件技术支持[4]。
3.2. 系统结构设计根据目前技术现状及未来趋势，有两种方案可以实现。
方案1：部署私有云平台。
自2009年我国提出智慧中国以来，物联网应用技术不断发展，在硬件通信、软件接口标准不统一的情况下，应用市场仅局限于企业的推动，如智能家居的应用，采集设备仅运行在厂家的私有云上，同类产品不能兼容使用。
使用该方案的智能健康信息系统结构如下图1所示。
目前应用该方案的应用案例较多，但是因底层通信协议不统一，从终端、网关硬件到云服务软件等产品必须由同一厂家开发，致使其他产品无法接入，导致使用范围受到限制，产品扩展性非常低。
方案2：公有云部署私有云部署方案因接口标准不统一，带来产品推广受限，对于用户来说选择受限，产品更新成本高等原因，导致市场应用发展不利。
随着物联网应用技术的发展，华为公司推出了“1 + 2 + 1”的物联网解决方案：即1个开源的物联网操作系统Huawei Lite OS；2种连接方式，包括有线和无线连接；1个统一开放的联接管理平台OceanConnect，OceanConnect系统兼容私有云，为第三方云平台提供API接入接口[5]，其系统结构如图2所示。
在该方案中，安装了Huawei Lite OS轻量级系统或内置了相应功能模块的检测设备，不分品牌和类型都可以方便地接入云服务的OceanConnet系统中，OceanConnet系统提供统一的数据管理、设备管理、安全管理和业务管理。
华为公司提供开放的接入标准，一方面使硬件厂商能够致力于产品自身的技术研究，另一方使生产和运营不再捆绑一起。
另外，对于原有的第三方云平台，使用API接口与华为公有云平台连接，在OceanConnect系统的注册并通过认证后，使原系统照常使用。
基于公有云的应用系统，部署、运维更加方便和安全，便于扩展，是未来的发展趋势。
3.3. 软件结构设计软件结构由云服务器服务系统、硬件接口函数和移动终端接口等几部分组成。
3.3.1. 云服务器提供的服务云服务器端提供的服务包括：数据存储服务、设置触发逻辑、提供应用数据、API接口、大数据分孟祥双，李占仓Figure 1.Private cloud platform deployment图1.私有云平台部署析等内容。
1) 数据存储服务：提供数据云服务，支持查询历史健康数据，通过可视化图表/曲线/仪表来展示。
物联网传感器数据可以在数据库中永久保存，通过提供的API编程接口可以完成与云存储服务器的数据连接、数据访问存储、数据使用等。
数据库使用MYSQL系统，采用JSON数据包结构进行数据传输。
孟祥双，李占仓Figure 2.Public cloud platform deployment图2.公有云平台部署2) 设置触发逻辑：实现数据更新、设备状态查询、定时硬件系统控制、定时发送短消息、根据各种变量触发某个复杂控制策略实现系统复杂控制等。
3) 应用数据：提供私有的数据库使用权限，实现多客户端间共享的私有数据进行存储、查询和使用。
4) API接口：底层硬件数据接口及上层数据服务接口。
包括：实时连接、历史数据、自动控制、用户数据等接口类。
5) 大数据分析：配合大数据平台可进行数据分析挖掘等应用的开发[6]。
孟祥双，李占仓3.3.2. 数据采集终端主要函数采集终端提供以下函数，如表1所示。
Table 1.Function description for the terminal of data acquisition表1.数据采集端需要的函数说明函数名称功能sensor_init() 传感器硬件初始化sensor_update() 传感器数据定时上报updateA0() 更新并获取传感器A0值updateA1() 更新并获取传感器A1值usr_process_command_call() 解析接收到的传感器控制命令函数MyEventProcess() 事件处理函数，启动定时器触发事件3.3.3. 移动终端移动终端使用以下API接口函数访问云服务平台，获得用户健康数据，如表2所示。