伴随硬件高度集成工艺的成熟，传感器技术快速的发展，为基于智能移动终端的人体运动状态的研究提供了物质基础，成熟的模式方法理论为研究提供理论研究基础。最近出现的穿戴式设备，将运动计算从智能手机的后台处理中分离，以独立的硬件设备的形式对运动状态进行识别与监测，同时，将智能移动终端作为中转站和网络后台作为服务器端。本文分别在Android与iOS两个平台提出了基于智能移动终端的人体行为监测系统的设计与实现：(1) Android平台中，从两个方面对人体运动状态实现了监测：第一，基于三轴加速度传感器的人体运动状态监测，它负责监测全天运动状态，记录各个时间段的运动数据，计算运动步数、运动消耗能量和运动路程，可以进行久坐检测和融合地位置信息求救的跌倒检测，统计每天运动运动类型。同时，对运动数据进行定时的保存，确保数据不易掉失。第二，基于GPS传感器的运动轨迹跟踪，除了可以定位当前位置，还可以SQLite数据库记录用户运动经过的路线，并且可以根据智能手机内部安装的分享平台进行网络分享，同时借助第三方的离线地图API，使用户在地图中浏览运动轨迹更省流量。另外，抓住静止状态这个特殊的运动状态，自适应调节加速度传感器的采样频率，使电池电量从原来一直需要消耗5%电量每小时，降低到1%至5%电量每小时。(2) iOS平台中，用Objective-C语言实现的人体运动状态识别算法，该算法对运动状态进行了运动类型细分，同时也具有跌倒检测的功能。在UI界面设计中，以storyboard架构体系实现各个界面之间的友好交互。整个主界面采用的底部标签形式的导航设计，可让用户在任意两个界面进行快速地切换。