美食app功能架构图

设计：

       产品化医疗服务类app

                         

需求描述：

“久氨”App致力于为用户提供蛋白尿检测相关一体化服务，具有检测结果分析，长期数据记录，线上医疗问诊，健康生活规划，产品线上商城，用户线上交流等六大功能。

1. 检测结果分析功能。此款app辅助本公司蛋白尿检测盒使用，提供了详细的使用指导说明，仅需用户拍照上传检测后试剂盒，通过智能扫描，即可精确快速得出用户蛋白尿疾病相关结果，便于用户精确了解检测结果和自身蛋白尿状况，有效避免肉眼识别造成的测试偏误。
2. 长期数据记录功能。对于长期使用本产品的患者，此款app可智能记录每次监测信息，并进行长期蛋白尿的时间线数据分析，得出用户蛋白尿长期发展态势，并给予健康评分，科学预测用户未来发展状况，便于用户记录查看长期状况，结合自身情况调整治疗方案。
3. 线上医疗问诊功能。此款app可科学分析用户具体身体情况，给用户提供科学的用药建议。通过线上医疗问诊，用户可即时获取医师建议。便于用户在非必要线下门诊时，节省前往医院的时间，足不出户即可得到科学的医学建议。还可以与医生语音交流，提高问诊效率。
4. 健康生活规划功能。用户可结合自身情况和app建议，设置检测智能定期提醒。此app还可通过用户自身状况，提供科学的饮食起居等生活建议，为用户构建科学合理的健康生活规划。还有健康科普知识供用户查阅。便于用户定期检测，健康生活，早日康复。
5. 产品线上商城功能。开拓网上购买本公司相关产品专属通道，便于用户即时在网上挑选相关产品。为用户提供一站式服务，不必线下购买试剂盒，极大提升用户使用体验。
6. 用户线上交流功能。用户可通过软件渠道与使用本产品的其他用户进行线上交流，分享个人经验，互相交流心得，助力用户恢复健康。

需求分析：

（0）群聊

（1）购物

（2）数据记录与显示

（3）检测结果“智能”识别+健康规划“智能”提供

架构：

            MVVM：

1. 前后端交互频繁、更新数据和界面频繁
2. 数据和组件分隔。VM更进一步，将数据和组件分隔的更彻底，不同数据组合间互不影响
3. 数据仓库中数据既可以从SQLite数据库获取，还可以从Web等服务端获取

            特点：加入了“分离关注点”的概念，使数据与组件的生命周期无关：

当 Android 系统销毁应用以释放资源时，用户的数据不会丢失。如 Activity 或 Fragment 被销毁后，下一个 Activity 或 Fragment 实例仍能使用 ViewModel 中的数据。当网络连接不稳定或不可用时，应用仍可继续工作。

MVVMHabit：

基于谷歌最新AAC架构，MVVM设计模式的一套快速开发库，整合Okhttp+RxJava+Retrofit+Glide等主流模块，满足日常开发需求。使用该框架可以快速开发一个高质量、易维护的Android应用。

实现：

数据库：

            greenDAO+SQLite：

            （0）greenDAO通过ORM解决方案快速将 Java 对象映射到 SQLite 数据库的表单中

（1）SQLite是嵌入式关系型数据库，实现自包容、零配置、支持事务的 SQL 数据库引擎。特点是高度便携、使用方便、结构紧凑、高效、可靠。与其他数据库管理系统不同，SQLite 的安装和运行非常简单，在大多数情况下 - 只要确保 SQLite 的二进制文件存在即可开始创建、连接和使用数据库。

网络：（聊天、购物等）：

            OkHttp：

（0）get,post请求 

（1）文件的上传下载 

（2）加载图片(内部会图片大小自动压缩) 

（3）支持请求回调，直接返回对象、对象集合 

（4）支持session的保持

Imui：

是极光在GitHub上开源的一个即时通讯库，方便开发者快速使用，完成即时通讯类的对话展示。目前支持Android、iOS、React Native三大平台。

图表：     

MPAndroidChart：

一款强大的 Android 图表库, 支持各种各样图表显示, 能想到的图表样式几乎都有, 图表还支持选择, 拖放和缩放动画效果

图像识别：

OpenCV+JNI

调用openCV中的C++库函数识别出具体颜色，然后和标准比色卡对比，得出健康评估。

技术可行：

 

地图寻找最近线下医生：

             高德地图API

             位置定位+路线规划+导航

生活规划：

             应用AI推荐系统

可拓展的硬件设备和心率实时检测功能：

             硬件层的具体实现不是很清楚，只需要明白接口

             数据流： 设备->网络->app

             涉及到json心电格式数据解析和心率、呼吸数据解析

             Canvas+MPAndroidChart画图实现

模块及App测试：

           开发初期测试方向：

1. 前后端能否实时刷新
2. 数据能否持续化存储SQLite
3. 硬件数据是否可以正确读取
4. 网络是否正常
5. AI识别和推荐是否正常

界面设计：

选用导航、RecyclerView（购物车）、ScrollView（表单等）、MessageList

及ChatInputView（聊天）、等组件。

后期是否可用更漂亮的UI框架？

             由于项目还在设计中，现仅提供预期界面。（注，git中的代码仅仅粗略绘制图片，没有用到设计的组件）