本项目旨在开发一款基于Android的儿童成长健康监测应用。通过手机传感器和AI技术,实时监测儿童身高体重、活动量、用眼健康等数据,智能分析生长趋势并提供个性化建议。包含成长记录、健康监测、家长控制等核心模块,采用游戏化设计激励习惯养成。帮助家长科学育儿,预防健康问题,促进儿童健康成长。
架构设计:采用MVVM+Clean Architecture分层架构,UI层使用Jetpack Compose,数据层整合Room和WorkManager,传感器模块基于Android Sensor Framework,AI分析采用TensorFlow Lite。
我的模块与成果:负责核心的生长曲线分析引擎和传感器数据融合管道。实现WHO标准计算准确率98.7%,计算耗时<50ms;传感器数据融合使活动识别准确率达96.5%,24小时监测耗电<8%。服务超3.5万儿童。
难点与解决:1 WHO计算性能差:通过数据预缓存和近似算法,耗时从500ms降至45ms;2传感器数据不同步:设计硬件时间戳校准和动态重采样,对齐准确率提升至99%;3后台保活难:采用WorkManager智能调度+厂商适配策略,存活率从65%提升至94%。