随着社会经济水平的快速发展和医疗信息化改革的不断推进，居民在生活水平提升的同时，对自身的健康状况也变得更加重视。传统的健康服务体系无法满足用户的需求，不能提供实时性、跨地域、长期式、易操作的健康服务。一方面，有限的医疗资源使得看病难问题仍然存在，绝大多数疾病患者没有必要住院治疗，只需定期进行健康指标监测即可，这就造成了医院的资源浪费和社会医保的过度开支。另一方面，对于数量日益扩大的慢性病和亚健康群体，要随时随地对病人的相关健康指标进行监测，传统的健康服务体系使用的设备操作专业性要求高，需要患者去定点机构进行检测。本课题针对以上问题结合健康医疗方面的巨大需求，以物联网和云计算技术为依托，对构建的一套涵盖感知层、运输层、云服务层以及云应用层的，面向智能健康感知的生态系统进行了研究和设计，并最终在软件和硬件上得以实现。系统主要由健康数据采集传感器、移动智能终端和云平台组成，通过传感器采集人体的生理参数并进行数据预处理，再通过异构数据传输网络，将生理参数传送到云平台，在云平台进行数据的云中存储和分析，从而对人体各种生理指标进行实时、远程监测，实现数据检测、无线数据传输、历史数据保存、数据趋势呈现、智能风险预警等功能，对一些慢性病的监测治疗、并发症的预防，起到了积极有效的作用。本课题重点对系统中数据传输通信技术、智能终端控制技术、低功耗传输技术和云计算服务对智能终端数据采集与处理关键技术进行了深入研究。本文的主要工作如下：1.介绍智能健康感知系统中关于智能终端应用的前沿技术。详细介绍了云计算技术和智能终端应用技术，以及传感器的一些相关基础知识，重点介绍了基于云计算的云存储技术和面向不同平台的智能终端应用技术。2.完成智能健康感知系统健康数据采集模块的实现、传输模型的设计。结合云计算技术、低功耗数据传输技术以及传感器技术设计健康数据采集模块与传输模型，并对相关各层的设计方案进行可行性分析研究。重点研究并实现了智能终端部分中健康数据采集模块的硬件设计与集成，完成了智能终端采集传输技术实现方案的设计。3.进行智能健康感知系统健康数据处理方案的研究。针对感知层的数据采集，研究了几种低功耗数据融合技术，设计了传输层的数据传输方案，研究云服务层的数据存储技术，在应用层实现了健康数据的解析和数据推送。重点研究并实现了智能终端中传输模块的传输方式研究和软件实现，以及云平台的数据存储技术，设计出传输效率高、实时性好的健康数据处理模型。4.人机交互界面的优化设计。实现了实时健康数据在智能终端上的可视化数据交互。