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客戶(hù)痛點(diǎn)

  • 私有協(xié)議開(kāi)發(fā)

    完成自行開(kāi)發(fā)私有協(xié)議，並且需要在硬體端和後臺(tái)同時(shí)部署，開(kāi)發(fā)周期達(dá)3.5個(gè)月，不利於產(chǎn)品的快速開(kāi)發(fā)。

    完成自行開(kāi)發(fā)私有協(xié)議，並且需要在硬體端和後臺(tái)同時(shí)部署，開(kāi)發(fā)周期達(dá)3.5個(gè)月，不利於產(chǎn)品的快速開(kāi)發(fā)。

  • 數(shù)據(jù)量龐大冗餘

    針對(duì)目前帕金森場(chǎng)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，減少冗餘無(wú)用的數(shù)據(jù)。

    針對(duì)目前帕金森場(chǎng)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，減少冗餘無(wú)用的數(shù)據(jù)。

  • 場(chǎng)景數(shù)據(jù)雜亂

    對(duì)帕金森場(chǎng)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(lèi)型和數(shù)量大小的確定，後期移植困難。

    對(duì)帕金森場(chǎng)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(lèi)型和數(shù)量大小的確定，後期移植困難。

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

    針對(duì)多個(gè)帕金森評(píng)估設(shè)備之間的信息傳輸(shū)和聯(lián)動(dòng)，存在數(shù)據(jù)傳輸(shū)過(guò)程複雜，更新不及時(shí)的問(wèn)題。

    針對(duì)多個(gè)帕金森評(píng)估設(shè)備之間的信息傳輸(shū)和聯(lián)動(dòng)，存在數(shù)據(jù)傳輸(shū)過(guò)程複雜，更新不及時(shí)的問(wèn)題。

解決方案&價(jià)值

  • 華為雲IoT端側規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)規(guī)則雲端下發(fā)、端側快速執(zhí)行，提高設(shè)備聯(lián)動(dòng)效率

    在檢測(cè)帕金森患者過(guò)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(cè)到帕金森患者的震顫頻率小於4Hz時(shí)，需要同步調(diào)用啟動(dòng)攝像頭，去檢測(cè)患者是否處于震顫狀態(tài)。通過(guò)使用華為雲IoT的端側規(guī)則引擎能力，將設(shè)備間的聯(lián)動(dòng)規(guī)則直接通過(guò)雲端一鍵下發(fā)給設(shè)備，在設(shè)備之間通過(guò)OpenHarmony的分布式軟總線(xiàn)，直接在端側完成設(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(cè)帕金森患者過(guò)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(cè)到帕金森患者的震顫頻率小於4Hz時(shí)，需要同步調(diào)用啟動(dòng)攝像頭，去檢測(cè)患者是否處于震顫狀態(tài)。通過(guò)使用華為雲IoT的端側規(guī)則引擎能力，將設(shè)備間的聯(lián)動(dòng)規(guī)則直接通過(guò)雲端一鍵下發(fā)給設(shè)備，在設(shè)備之間通過(guò)OpenHarmony的分布式軟總線(xiàn)，直接在端側完成設(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。

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

    工作室基於華為雲IoT的端側規(guī)則引擎，將特徵提取算子、濾波算子等雲端算子一鍵下發(fā)至傳感設(shè)備中，在端側完成無(wú)效數(shù)據(jù)的過(guò)濾和屏蔽，如，在手指從握拳到展開(kāi)的這一個(gè)動(dòng)作中，將採集到的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(guò)華為雲IoT設(shè)備接入雲服務(wù)，不僅僅實(shí)現(xiàn)設(shè)備通過(guò)物模型的極簡(jiǎn)上雲，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(kāi)發(fā)工作量。

    工作室基於華為雲IoT的端側規(guī)則引擎，將特徵提取算子、濾波算子等雲端算子一鍵下發(fā)至傳感設(shè)備中，在端側完成無(wú)效數(shù)據(jù)的過(guò)濾和屏蔽，如，在手指從握拳到展開(kāi)的這一個(gè)動(dòng)作中，將採集到的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(guò)華為雲IoT設(shè)備接入雲服務(wù)，不僅僅實(shí)現(xiàn)設(shè)備通過(guò)物模型的極簡(jiǎn)上雲，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(kāi)發(fā)工作量。

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

    與華為雲、工信部共同研討特殊人群健康檢測(cè)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(chǎng)景下，制定標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)物模型，以及數(shù)據(jù)傳輸(shū)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)和硬體接口標(biāo)準(zhǔn)等。

    與華為雲、工信部共同研討特殊人群健康檢測(cè)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(chǎng)景下，制定標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)物模型，以及數(shù)據(jù)傳輸(shū)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)和硬體接口標(biāo)準(zhǔn)等。