[发明专利]一种基于云计算非数据库架构的智能可穿戴设备的数据处理方法在审

专利信息
申请号: 201710947301.9 申请日: 2017-10-12
公开(公告)号: CN107704591A 公开(公告)日: 2018-02-16
发明(设计)人: 刘凌;袁笑寒 申请(专利权)人: 西南财经大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;H04L29/08
代理公司: 成都金英专利代理事务所(普通合伙)51218 代理人: 袁英
地址: 611130 四*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 计算 数据库 架构 智能 穿戴 设备 数据处理 方法
【权利要求书】:

1.一种基于云计算非数据库架构的数据处理方法,该数据处理方法用于可穿戴智能设备,其特征在于:可穿戴智能设备终端通过自身内置的网络通信模块,直接将实时采集的传感器数据通过外部网络传送到云计算缓存服务子系统,再由云计算对象存储子系统将数据进行写入存储。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,当可穿戴智能设备终端发出查询请求时,数据挖掘服务子系统会对云计算缓存服务子系统中是否存在该数据进行挖掘,如果缓存中已存储有该数据,则读取云计算缓存服务,并在设备终端上进行显示;如果缓存中没有查询到该数据,则先读取云计算对象存储,将数据写入云计算缓存服务,然后再读取云计算缓存服务,并在设备终端上进行显示,同时对数据进行分析和处理,将处理信息写入云计算缓存服务子系统,最后写入云计算对象存储子系统。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,该数据处理方法基于的数据处理系统包括:前端子系统、云计算缓存服务子系统、云计算对象存储服务子系统、数据分析子系统、基于云计算的数据挖掘服务子系统和智能穿戴设备数据处理平台。

4.根据权利要求3所述的数据处理方法,其特征在于,所述数据分析子系统将传送到云计算缓存服务子系统的数据进行分类,再由云计算对象存储子系统将数据按照不同的数据分类写入对应的不同的存储单元,数据挖掘服务子系统按照可穿戴智能设备终端发出的查询请求类型快速完成数据挖掘。

5.根据权利要求3所述的数据处理方法,其特征在于,所述智能穿戴设备数据处理平台的微处理器将来自传感器的数据进行分类,数据分类完成后再传送到云计算缓存服务子系统,所述云计算对象存储子系统将云计算缓存服务子系统中的数据按照不同的数据分类写入不同的存储单元,数据挖掘服务子系统按照可穿戴智能设备终端发出的查询请求类型快速完成数据挖掘。

6.根据权利要求3所述的数据处理方法,其特征在于,所述云计算缓存服务子系统包括接收模块和管理模块,接收模块用于接收来自外部网络的任务,管理模块用于将服务模块接收的任务按照数据类型分派给相应的节点,并管理各本地节点的缓存大小。

7.根据权利要求4或5所述的数据处理方法,其特征在于,所述数据分析子系统被设置为能够根据云计算对象存储子系统中各存储单元被访问的频率,将各存储单元被访问的顺序进行优先级排序,以提高数据存储和挖掘效率。

8.根据权利要求7所述的数据处理方法,其特征在于,所述数据分析子系统能够对智能可穿戴设备用户的使用习惯和偏好作出统计和分析,在后续系统更新和升级时,更好地突出用户使用率高的模块。

9.根据权利要求7所述的数据处理方法,其特征在于,所述数据分析子系统能够对智能可穿戴设备用户的使用习惯和偏好作出统计和分析,根据数据分析结果,针对不同的用户群体或个人,推出不同的个性化界面。

10.一种智能可穿戴设备,该智能可穿戴设备可以是智能手环、智能手表、智能头盔、智能眼镜、智能心率仪、智能拐杖中的任意一种,其特征在于,该智能可穿戴设备应用权利要求1-9之一所述的数据处理方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南财经大学,未经西南财经大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710947301.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top