基于移动端GPS和传感器的运动打卡APP-中国软件杯.DOCVIP

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基于移动端GPS和传感器的运动打卡APP-中国软件杯

第七届“中国软件杯”大学生软件设计大赛 赛题名称: 基于移动端GPS和传感器的运动打卡APP 组类:B 高职组 赛题简介:介绍整个赛题的思路和整体要求 思路:? ?????? 随着软件技术的发展,人们生活的各个方面都与科技有着紧密的联系,因此也给人们的生活、学习、工作的方式带来新的改变。目前全国正在广泛开展全国亿万学生阳光体育运动,随之而来对运动过程的监督,效果评估,数据管理成为一个问题,本项目提出一种利用手机端定位的特点实现上述功能的解决方案。 目前学生移动端设备比较普及,包括手机和智能手表。特别是高校的手机覆盖率接近100%,本项目已跑步运动为切入点,高校为目标用户群体,利用手机的GPS和传感器采集运动数据,对学生的运动过程进行无人值守化的管理。 整体要求:? ? 基于移动端GPS和传感器的运动打卡APP,通过采集学生的运动数据,这样就形成学生一次运动的完整记录。基于这些数据,开发数据分析系统和管理系统,数据分析系统用于自动检测作弊行为、指定个性化运动计划等数据决策功能;数据管理功能主要是用于对运动结果的评估,比如与学校教务系统的灵活对接,体育课程的成绩评定结合,能够达到智能化监督和评定的效果。 赛题业务场景:描述赛题相关的真实企业业务背景。从真实场景中,适当简化或者提炼出适合比赛的赛题场景 基于移动端GPS和传感器的运动打卡APP,把应用场景运用在大学生的阳光体育活动中主要是用于积极推动阳光体育计划,同时也是通过锻炼增强体质的一个信息化解决手段。具体功能具有以下特点: 使用快捷简单:系统部署简单,无需额外人工或硬件成本,即可掌握学生运动数据。基于互联网技术,利用智能终端,就可以参与到运动中,并且可以实时回查记录和成绩。 智能检测作弊:基于GPS和传感器技术,精准记录轨迹、里程、配速、步数等数据,自动统计分段里程的配速信息,能够直观展示学生运动全过程;利用数据分析技术,对轨迹和步数等数据进行自动分析,有效判断作弊行为。 运动结果排名:可实时查看个人排名情况,并且分学校、院系、班级进行不同维度的排名,相应名次可获得一定的积分,积分可用于平台内进行购买或者互动。 学校端数据管理:学校可设置特定的运动区域,在该区域内的跑步运动才是有效成绩;并且各个学校间的数据隔离,互不影响。并且能够对运动记录、成绩、规则进行管理,并能生成相应的数据报表。数据管理灵活可配置,能够快速对接学校其他系统,实现数据的自动上报。 数据支持决策系统:将采集到的学生数据,按照不同的区域级别,比如省、市、区、学校、院校、班级、个人,能够分析对应区域级别的运动特点,并且能给出相应的合理化建议,并且系统能够按照计划自动提醒学生按照计划进行运动,实时跟踪学生运动活跃度,跟踪计算学生的“健康度”。(表示是否达到健康状态的度量值,由管理员设置) 功能性需求 主要是实现三个方面的功能:一是通过GPS和传感器采集学生用户数据;二是开发管理后台,包含学校管理、学生管理、课程管理、数据管理、积分商城等功能模块;三是针对系统用户产生的运动数据,能够分析用户兴趣爱好,并制定运动计划,在取得用户同意只有能自动提醒用户执行。系统应具备以下功能: 制定运动计划和路线 学校可以制定固定运动路线,个人可以调整,最终生成每个学生周和月度运动计划,包含跑步、步行、爬山、游泳等多个类别。学生每天按照计划在约定的时间内进行锻炼,学生可提前根据天气和个人时间调整计划,但必须保证足够的运动量。(15分) 运动监测 基于GPS和传感器技术,精准记录轨迹、里程、配速、步数等数据,自动统计分段里程的配速信息,能够直观展示学生运动全过程。在运动开始、运动结束记录打卡,在运动过程中随机要求2-3打卡,会提前5分种语音提示,需在5分钟内手工打卡,必须打卡时记录定位信息、录音、拍摄照片或视频,以证明是学生自己在某位置打卡(20分) (3)管理后台 管理端功能包括学校管理、学生管理,数据的录入支持批量导入;对于课程管理,包含课程信息管理和成绩管理,可以通过管理后台向管理的学生分配作业,可以限定运动区域、时间、及格线等属性;针对学生的成绩后台可以手动修改策略,和其他成绩进行综合评定;对应的运动数据有实时排行榜,在后台用户可以查看相应名次(需要考虑数据权限的区域级别);同时也支持学校针对该学校发布相应的通告信息和知识推送。(15分) (4)运动社区 基于学生的运动成绩,能够有相应的积分,相应积分能够确定不同级别,能够在社区中进行消费;并且在社区中,学生之间可以相互交流,社区信息也包含学校发布的知识专题、赛事活动,学生可以在社区中选择自主参与,针对赛事并有实时进度和排名。(10分) (4)数据管理 对于用户运动数据支持本地缓存,不需要运动过程中实时联网上传数据;数据能够与其他系统对接,数据实现共享;基于运动数据能够分

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