本期我们给大家带来的是郑州轻工业大学“守护者”团队的分享,希望能给你的HarmonyOS开发之旅带来启发~

项目背景
近年来,脑卒中(又称:中风)是严重威胁人类健康的三大疾病之一,在我国每年死亡人数超过200万,平均年增长率超过8.7%,其中30%以上患者会再次发病。效果展示
脑卒中延续性护理辅助系统的使用方法:

HarmonyOS学习
我们是2021年7月开始学习HarmonyOS技术的,当时是统一由工作室的研究生学长带领我们从HarmonyOS的Ability开始学习的。在学习过程中,官网的文档是我们参考的主要资源,Gitee有成功的开源代码可供学习,论坛给HarmonyOS的开发者提供了一个提出问题和解决问题的平台。项目开发
我们的项目主要牵涉到软件、硬件、算法三个部分(如下表所示)。
软件采用的是HarmonyOS进行开发和设计脑卒中延续性护理App,功能是用于展示患者病情。我们根据对患者的不同需求,开发了手机端、手表端和电视大屏端的App,并在HarmonyOS的CSS中进行不同端界面布局样式设计,使软件安装到不同设备上都可满足自适应功能使用,保证界面的整齐美观度。
同时,我们还采用HarmonyOS的分布式数据管理,来确保手机端和手表端数据的同步。分布式数据库同步的方式为自动同步,它能将我们储存在华为云ECS服务器的数据自动推送到手机和手表端,同时手机和手表端的数据也会同步到华为云ECS服务器上,同步的数据包括设备上线、应用程序更新等数据,在这个过程中应用不需要主动调用sync接口,这充分发挥了华为近场通信技术:低延时(端到端60ms)、高吞吐(600Mbps至1.2Gbps)、高可靠性(数据丢包率5%-1%)的优势。
硬件依托踝足矫形器设备,进行患者步态数据的收集,主要是通过在小熊派OpenHarmony系统上进行程序部署,完成足部压力数据、加速度数据、陀螺仪等步态数据的接收,通过Wi-Fi将数据传输到华为云IoT平台进行数据中转。
算法使用的是百度的飞桨+华为云的ModelArts深度学习框架,用于构建算法模型,功能是处理并分析患者的步态数据。
深度学习算法对步态数据的分析处理是项目开展过程中耗时最长、最难突破的部分,我们在查阅了大量国内外论文进行相关研究后,决定借助百度的飞浆和华为的ModelArts深度学习框架对我们项目的算法模型进行搭建,目前算法模型还在持续的优化中,作为本科生去做这方面的研究工作,我们内心充满成就感。
我们的项目在2021年“未来杯”HarmonyOS技术应用创新大赛中荣获冠军,得到专业人士的肯定,也给我们项目的持续更新和迭代增添了一份动力。
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