业务和功能介绍
本项目是一套面向香港地区的“空气污染规避导航系统”，目标是在传统最短路径导航基础上，引入空气污染数据分析能力，为用户提供更加健康的出行路线规划方案。
传统地图导航通常仅考虑距离、时间或拥堵情况，而本系统会结合香港区域空气污染数据，对道路进行污染权重分析，尽量减少用户在出行过程中暴露于高污染区域的时间，适用于步行、骑行等对空气质量较敏感的场景。
系统支持用户在地图中自由选择起点与终点，并通过后端智能路径规划服务生成污染暴露更低的路线。用户可在地图中实时查看路线结果、污染热力覆盖区域以及导航路径。
核心功能包括：
1. 香港区域地图浏览与定位
基于 Mapbox 实现高性能地图渲染，支持地图缩放、拖拽、定位及路径展示。
2. 自定义起点终点选取
用户可自由点击地图选择任意地点作为导航起点与终点。
3. 污染规避路径规划
系统综合道路长度、区域污染浓度等多维数据进行路径计算，而非简单采用最短距离算法。
4. 污染热力数据可视化
通过自定义 Tile 图层将污染数据叠加至地图，实现污染区域可视化展示。
5. 后端路径计算服务
所有路径规划逻辑均运行于服务端，移动端仅负责交互与结果展示，便于后续扩展复杂算法。
该系统适用于智慧城市、绿色出行、健康导航、环保监测等相关领域，也适合需要自定义路径规划逻辑的地图类应用场景。
传统地图导航通常仅考虑距离、时间或拥堵情况，而本系统会结合香港区域空气污染数据，对道路进行污染权重分析，尽量减少用户在出行过程中暴露于高污染区域的时间，适用于步行、骑行等对空气质量较敏感的场景。
系统支持用户在地图中自由选择起点与终点，并通过后端智能路径规划服务生成污染暴露更低的路线。用户可在地图中实时查看路线结果、污染热力覆盖区域以及导航路径。
核心功能包括：
1. 香港区域地图浏览与定位
基于 Mapbox 实现高性能地图渲染，支持地图缩放、拖拽、定位及路径展示。
2. 自定义起点终点选取
用户可自由点击地图选择任意地点作为导航起点与终点。
3. 污染规避路径规划
系统综合道路长度、区域污染浓度等多维数据进行路径计算，而非简单采用最短距离算法。
4. 污染热力数据可视化
通过自定义 Tile 图层将污染数据叠加至地图，实现污染区域可视化展示。
5. 后端路径计算服务
所有路径规划逻辑均运行于服务端，移动端仅负责交互与结果展示，便于后续扩展复杂算法。
该系统适用于智慧城市、绿色出行、健康导航、环保监测等相关领域，也适合需要自定义路径规划逻辑的地图类应用场景。
项目实现
项目整体采用“Flutter 前端 + Supabase 云后端”的前后端分离架构设计。
移动端基于 Flutter 开发，实现 Android/iOS 跨平台统一代码架构。地图部分采用 Mapbox SDK 进行渲染，并封装了地图交互、路径绘制、污染图层叠加等模块。
后端使用 Supabase 提供数据库与接口能力，并结合 PostgreSQL + PostGIS + pgRouting 实现地理空间路径计算。系统通过构建香港道路拓扑网络，将道路长度、污染浓度等数据作为路径权重参与计算，实现污染规避导航算法。
本人独立负责了整个系统的架构设计、移动端开发、后端接口开发、路径规划算法实现以及地图数据处理工作。
项目中的主要技术难点包括：
1. 大规模地理空间数据处理
需要处理香港区域大量 GeoJSON 路网数据，并完成道路拓扑构建与路径节点生成。
2. 污染权重路径规划
传统导航仅计算距离，而本项目需要动态结合污染数据进行路径代价计算，对 pgRouting 的路径权重算法进行了定制化处理。
3. Flutter 与地图渲染性能优化
地图存在大量路径点与污染图层数据，需要优化渲染逻辑，减少卡顿与重复刷新问题。
4. 前后端职责解耦
将复杂路径规划逻辑完全放置于后端，移动端仅负责展示，提高系统可维护性与后续扩展能力。
5. 自定义 Tile 污染图层实现
实现了基于地图瓦片的污染热力图叠加方案，支持不同区域污染等级可视化。
项目最终完成了完整移动端应用与后端服务搭建，具备实际运行能力，并形成了可扩展的智慧城市导航系统基础架构。
移动端基于 Flutter 开发，实现 Android/iOS 跨平台统一代码架构。地图部分采用 Mapbox SDK 进行渲染，并封装了地图交互、路径绘制、污染图层叠加等模块。
后端使用 Supabase 提供数据库与接口能力，并结合 PostgreSQL + PostGIS + pgRouting 实现地理空间路径计算。系统通过构建香港道路拓扑网络，将道路长度、污染浓度等数据作为路径权重参与计算，实现污染规避导航算法。
本人独立负责了整个系统的架构设计、移动端开发、后端接口开发、路径规划算法实现以及地图数据处理工作。
项目中的主要技术难点包括：
1. 大规模地理空间数据处理
需要处理香港区域大量 GeoJSON 路网数据，并完成道路拓扑构建与路径节点生成。
2. 污染权重路径规划
传统导航仅计算距离，而本项目需要动态结合污染数据进行路径代价计算，对 pgRouting 的路径权重算法进行了定制化处理。
3. Flutter 与地图渲染性能优化
地图存在大量路径点与污染图层数据，需要优化渲染逻辑，减少卡顿与重复刷新问题。
4. 前后端职责解耦
将复杂路径规划逻辑完全放置于后端，移动端仅负责展示，提高系统可维护性与后续扩展能力。
5. 自定义 Tile 污染图层实现
实现了基于地图瓦片的污染热力图叠加方案，支持不同区域污染等级可视化。
项目最终完成了完整移动端应用与后端服务搭建，具备实际运行能力，并形成了可扩展的智慧城市导航系统基础架构。
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教育安全风险防控云平台
一、项目背景
校园安全是教育事业高质量发展的底线与基石，关乎广大师生生命财产安全、校园和谐稳定以及社会公共安全秩序。
目前，多数校园安全管理存在明显短板：一是安全教育流于形式，线下宣讲、主题班会等传统模式趣味性、互动性不足，师生安全素养提升效果有限；二是安全管理流程不规范，人员、隐患、物资、制度等管理数据分散，台账统计繁琐、更新滞后，缺乏统一的数字化管理载体；三是应急处置体系不完善，突发事件预警不及时、处置流程不清晰、协同联动效率低；四是风险监测缺乏智能化手段，对校园各类安全隐患无法实现实时监测、提前预判；五是安全风险评估缺乏标准化、数字化依据，隐患分级、风险定级主观化严重，无法实现精准管控。
在数字校园、智慧教育建设的大背景下，依托大数据、互联网技术赋能校园安全治理，构建智能化、全流程的校园安全风险防控体系，已成为中小学、高校安全管理工作的必然趋势。基于此，本项目依托.NET Core 3.1与MySQL数据库，搭建校园安全风险防控云平台系统，整合安全教育、日常管理、应急处置、风险监测、智能评估全业务场景，打破传统安全管理壁垒，实现校园安全从“人工粗放管理”向“数字精准管控”的转型升级。
二、核心功能模块介绍
2.1 安全教育系统
该模块是校园安全前置防控的核心载体，聚焦师生安全素养提升，打造线上常态化、多元化安全教育体系，解决传统安全教育形式单一、覆盖面有限、效果难以考核的问题。系统支持分类搭建安全教育资源库，涵盖消防安全、交通安全、防欺凌、防诈骗、食品安全、应急避险、网络安全、心理健康等各类校园安全专题，可上传科普视频、图文资料等多元化学习素材。
2.2 安全管理系统
该模块是校园日常安全管控的核心基础模块，覆盖校园安全日常运营全业务场景，实现校园安全管理标准化、规范化、台账化。模块聚焦校园日常安全治理痛点，涵盖人员安全管理、场地设施管理、安全巡查管理、隐患台账管理、制度文件管理、值班值守管理等核心功能。
2.3 应急管理系统
该模块专注于校园突发事件全流程处置管控，构建“预案储备-应急响应-协同处置-复盘总结”的完整应急管理体系，解决校园突发事件处置混乱、响应滞后、协同低效的问题。模块核心包含应急预案管理、应急资源管理、突发事件上报、应急指挥调度、应急处置记录等功能。
2.4 风险监测预警系统
该模块是平台智能化防控的核心核心，依托数据采集与智能分析技术，实现校园安全风险动态监测、实时预警、提前干预。模块可对接校园各类安全相关数据，涵盖日常隐患排查数据、人员流动数据、环境安全数据等多维度信息。
2.5 安全风险评估系统
该模块是校园安全精准管控、科学决策的核心支撑，基于标准化评估规则，实现校园安全风险智能化、数字化、科学化评级与研判，解决传统风险评估主观化、不规范、无依据的问题
在线学习平台
1. 全流程业务闭环
- 课程模块：课程包、班级、教师、章节管理，按课程包组织学习内容。
- 学习模块：视频学习（支持 HLS 流媒体）、学习进度实时追踪、详情记录、导入导出。
- 考试模块：试卷与题库管理、在线答题、自动评分。
- 证书模块：考试通过后自动/手动发证，证书统一管理。
- 统计模块：首页实时/学习概况、学习统计详情，多维度数据可视化。
2. 考试安全与过程监管
- 人脸识别：学习与考试环节接入人脸识别，防止代学、替考。
- 行为监控：考试中实时上报异常行为，监控切屏、离开等操作，并对接第三方学习行为监控系统。
- 数据留痕：全过程行为数据可追溯，满足审计要求。
3. 多角色分级权限
- 平台按运营管理端 / 机构端 / 学员端三类角色动态生成菜单与路由，按钮级权限控制，数据按组织隔离。
4. 安全与工程化
- 登录密码 RSA 加密传输，接口统一鉴权（Token）。
- 动态路由权限、多页签、响应式布局，适配 PC 与移动端。
ai聊天应用
一个基于 **Flutter + Rust 混合架构**的 AI 智能体桌面客户端。前端用 Flutter 构建界面，通过 flutter_rust_bridge 与 Rust 引擎（`rust_lib_agent`、`code_forge`）通信。
应用围绕 AI 聊天展开：支持多智能体管理、流式输出、富文本编辑、MCP 服务接入、工具调用权限控制；内置 PTY 终端面板和独立文件编辑器窗口，并提供模型供应商管理、本地大模型推理（llamadart/llama.cpp）、检查点、技能与命令系统。状态管理使用 signals，支持跨窗口与跨进程同步，覆盖 Windows、macOS 及 Android/iOS 移动端。
整体上是一个"聊天 + 终端 + 编辑器"一体的 AI 编程工作台，前端负责交互，Rust 引擎驱动智能体执行，前后端通过统一事件流协作。
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