业务背景
随着人口老龄化加剧，中老年群体对健康管理的需求日益增长。传统健康监测设备（如体重秤）仅提供基础数据（如体重、BMI），但缺乏对多维健康指标（体脂率、肌肉量、水分率、骨密度等）的综合分析，且数据解读门槛较高，难以满足中老年用户对易用性、直观性、预防性健康管理的需求。同时，中老年人普遍面临慢性病风险（如高血压、糖尿病）、身体机能退化等问题。
功能介绍
多维度数据检测
与智能体质称蓝牙连接，实时获取体重、体脂率、内脏脂肪等级、骨量、水分率、基础代谢率等15+项指标。
数据可视化：以折线图/雷达图展示历史趋势，标注正常范围参考值（如“骨量低于同龄人平均水平”）。
健康评分与风险预警
根据年龄、性别、地域等生成个性化健康评分（0-100分），标注高风险指标（如“内脏脂肪过高，心血管疾病风险增加”）。
异常提醒：连续3天数据超标时推送警报，并建议就医或调整生活习惯。
与智能体质称蓝牙连接，实时获取体重、体脂率、内脏脂肪等级、骨量、水分率、基础代谢率等15+项指标。
数据可视化：以折线图/雷达图展示历史趋势，标注正常范围参考值（如“骨量低于同龄人平均水平”）。
健康评分与风险预警
根据年龄、性别、地域等生成个性化健康评分（0-100分），标注高风险指标（如“内脏脂肪过高，心血管疾病风险增加”）。
异常提醒：连续3天数据超标时推送警报，并建议就医或调整生活习惯。
项目实现
前端：Android/iOS双端开发，采用Flutter框架实现跨平台适配，集成科大讯飞语音SDK。
后端：Spring Boot微服务架构，提供数据同步、预警计算、推送通知等API。
后端：Spring Boot微服务架构，提供数据同步、预警计算、推送通知等API。
示例图片视频
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人体姿态对比
医疗部分主要包括基于知识图谱的医疗信息快速查询，并嵌入Botpress以实现智能AI问答；运动部分主要包括运动记录以及人体姿态对比，人体姿态对比通过上传标准动作视频与待对比的动作视频进行比对，并将视频中不标准的动作展示出来。
无人机目标检测
目标检测：能够在图片或视频中检测并识别物体，如人、车、动物等。
边界框预测：为每个物体提供位置和类别的边界框。
分类与回归：同时进行目标分类和位置回归，快速处理。
多目标识别：支持同时检测多个目标，并提供相应标签和位置。
图片坐标自动化识别
1.图像路径输入：在控制台输入图像路径，程序读取并预处理图像、检测红点。
2.坐标轴标定：在弹出的 Matplotlib 窗口中，依次点击 4 个坐标轴点（x 起点、x 终点、y 起点、y 终点），点击后控制台会提示已标定的点。
3.命令行选坐标系：4 个点标定完成后，控制台会让你分别为 X 轴和 Y 轴选择坐标系（输入1选直角，2选指数）。
4.输入物理范围：选择完坐标系，按提示输入 X、Y 轴的物理最小值和最大值。
5.输出结果：控制台打印红点物理坐标，同时弹出新图标记坐标，方便核对。
管道机器人开发
机械结构设计：项目的核心工作之一是管道机器人的机械结构设计，主要通过Solidworks软件进行建模与设计，确保机器人在复杂管道环境中的灵活性与稳定性。
磁力与物体厚度研究：深入研究永磁体的磁力与待测物体厚度之间的关系，并利用仿真软件Ansys进行模拟与对比，为机器人的缺陷检测提供科学依据。
硬件与软件开发：负责机器人硬件电路设计及软件编程控制。硬件部分采用STM32芯片作为控制核心，并结合陀螺仪、Zigbee等传感器进行数据采集与控制。软件部分则负责机器人各项运动与检测功能的协调。
帮助文档
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