本团队采用人脸识别和多传感器融合以及大数据分析研发了一个便捷、高效和精准的学生体质健康监测与分析系统。系统生产成本低，价格低廉，性能稳定，而且使用放便、可靠性高，满足学生体质健康监测要求。

团队完成了多传感器融合、RFID防碰撞、人脸识别以及健康评价方法等多方面关键技术研究，使系统通过RFID结合人脸识别对学生身份准确匹配，多传感器全方面采集学生锻炼过程以及测试数据，基于大数据平台，采用在线学习对学生体质健康大数据分析挖掘，建立健康状态评价模型。采集终端通信距离不小于100米； 手环终端续航能力等于26.1小时；人脸库识别准确率大于99%，时间等于1秒。此外，获得相关国家发明专利7件，发表相关论文12篇，获软件著作权3项。系统具有人机交互良好、可靠性高以及成本低等优势。

团队已研发出系统样机，攻克了相关数据采集、处理和分析等关键技术，形成系统化设计方法。构建了较为完整的专利技术保护布局，最大限度地为体质健康监测与分析系统提供有力的技术支持。系统的应用能使各级教育管理部门、各学校可随时监测学生体质健康状况，为各级教育管理部门和学校及时、准确的决策提供数据支撑，为学校体育教学改革提供指导。