基于疫情防控的人员监测分析系统

夏 炎，夏 明，陈思旭，陈久顺，赵建翔，连 辉

（1.西南民族大学 计算机科学与工程学院，四川 成都 610041；2.西南民族大学 电子信息学院，四川 成都 610041；3.西南民族大学 电气工程学院，四川 成都 610041）

0 引 言

2019年末新型冠状病毒（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情在武汉爆发，并迅速蔓延至全国各地。近一年来，在全国人民的不懈努力下，新增病例数持续下降，国内疫情得到良好的控制，总体疫情形势相对平稳，各地也已经开始复工、复产、复学，但上亿的人口流动成为疫情防控的新一轮难题。

根据目前的确诊数据发现，无症状或者症状轻微患者的比例在感染者中占有30%～60%。因此，更应该注意无症状患者的隔离以及检测。在日常的社会生活中，获取人们的体温是最容易的检测方式，并且在救治与康复阶段，体温监测也是对患者进行生理评估的重要参数之一，所以体温检测仍然是一些公众场合的主要防疫措施。鉴于体温检测的重要性和人工检测体温的繁杂性，需要对现有防疫措施进行高效化和智能化的改变。针对疫情防控的体温监测问题，本文提出了将体温检测、疑似病例的筛查与高速网络相结合的智能互联设备，可以有效解决疫情防控期间体温监测以及在疫情发生后对数据处理时存在的问题。

1 系统功能设计

在疫情发生时，为了能够对与感染病毒患者接触或在同一场所停留的相关人员进行追踪和隔离，各地在人流量较多的地方设立体温监测站并对出入人员做好个人信息记录。人工记录体温的缺点也随着疫情工作的开展慢慢展现出来。第一，人工检测体温耗费较大的人力资源，后勤人员需要在各个点位进行体温检测，无法及时发现未进行测温以及测温数据造假的人员，制约了体温监测在早期防疫工作中的作用。第二，在进入者需要填写体温表时，耗费时间较长，并且容易造成人员聚集，增大感染病毒的风险。第三，仅在需要的时间点检测体温，无法呈现体温的连续和总体情况，可能会丢失很多体温变化的“过程信息”。当疫情发生时，对疑似病例的追踪存在一定的阻碍。在一些需要封闭的场所，如学校和公司，防疫措施要求会更高。假如疫情在校园里爆发，学校一般会选择停课来缓解病毒的传播。但是如果大面积停课和隔离，可能会造成经济损失甚至群众恐慌。在类似于学校这种封闭环境中，更需要注意加强疫情防控，避免大面积停课。为了简化和改进此措施，综合运用体温检测和数据分析，本系统做出如下功能设计。

1.1 体温异常警报

本设备本质上还是一台测量人体手腕体温的仪器，所以也具备体温测量功能。传感器将测量后的体温数据上传至后台服务器后，系统会对温度数据进行比对和分析。当人体表面温度超过37.5 ℃时，会触发设备外部警报以及系统后台的内部提醒。系统会在网页端和手机端弹出消息提示，提醒相关后勤人员对体温异常人员进行必要的复查或者隔离。

1.2 网页端和手机端实时监测

设备通过无线网络与服务器建立通信连接，服务器接收到设备上传的体温、个人信息、时间、地点等信息后，会实时展示在网页端和手机端。管理人员可以随时通过检测网页端和手机端，监测人员录入的情况和信息，并通过客户端跟踪被检测人员的活动轨迹。这样可以大大减少人力资源，充分体现设备的高效化。

1.3 后台分析与检索

每台设备都会通过网络连接至后台服务器，系统也会对上传的体温、个人信息、时间、地点等信息进行筛选和储存，管理人员可以在后台利用关键字进行人员查找。通过对新冠病毒相关数据的观察，科研人员发现了病毒在人体里的潜伏期为14天左右。针对此次疫情，后台录入数据的储存时间可达15天。假如有一人确诊为新冠肺炎病毒感染患者，系统首先会将与此人同一时段出入同一场所的人员进行第一次筛选，然后进行后续分析。利用大数据算法对与其出入同一场所次数较多的同伴进行第二次筛选，然后以网页端和手机端的形式展示，管理人员可以对两次筛选的人员进行针对性的隔离和检测，有效避免了大面积的人员隔离。

2 系统结构设计

本设备通过非接触式设备获取传感器终端采集到的体温、身份等基本信息，并对采集点的时间和地点进行准确记录。记录后的信息会实时上传到后台服务器，在这些数据量的基础上，后台系统则可对指定的人员进行分析和追踪。服务器管理人员可根据系统给出的反馈信息实施相应的措施，达到疫情防控的目的。系统结构设计的技术路线如图1所示。

图1 技术路线示意图

2.1 数据采集与存储

在智能传感器方面，采用非接触式红外测温模块获取人体体温数据，RFID射频识别模块识别学生身份信息，以ESP8266作为网络通信模块，实现WiFi通信和数据传输；通过TCP/IP协议以Socket方式将硬件传感器与服务端连接，实现了未采集模块联网的功能，将体温、身份信息、地点数据上传至云端数据库，对数据进行实时存储。要求存储数据持久化且达到15天以上，则采用MySQL数据库存储；同时使用阿里云OSS存储，可用于存储照片信息等小容量文件。

2.2 系统后端整体架构

为便于后勤人员对系统的操作，建立相应数据库，对数据进行收集和处理。分析系统整体的微服务架构，其后端采用SpringBoot进行开发，同时也使用了Nacos、OpenFegin、Hysiotrx去实现服务间的调用协调；采用GateWay进行请求路由的转发，登录板块采用单点登录；将token值存储至Redis缓存数据库中并用于之后的认证对比；在注册板块中使用了阿里云短信服务，通过短信验证码绑定手机号完成注册；对于大量数据的导入，则使用了EasyExcel技术读取Excel文件，并对文件内容进行筛选，最终实现将数据导入数据库；同时对于数据的删除采用逻辑删除，且便于恢复；使用SpringSecurity进行权限认证、权限分发等功能。

2.3 数据分析

对数据的分析过程使用Python基于朴素贝叶斯分类算法来实现，对上传的数据进行整理分类筛选，最终实现可通过指定人员ID获取与其同一时间段出入同一地点的其他人员信息等功能。对于需要导入的人员数据，使用EasyExcel技术读取Excel文件，并对文件内容进行筛选，最终导入数据库。

2.4 系统前端整体结构

前端基于Node.js，主要采用Vue+ElementUI开发，通过Axios发送请求向后端接口请求数据；使用Echarts插件对部分数据进行渲染，以图表的形式展现在网页端及其他平台。

3 系统应用及优势

3.1 应用对象

设备需要被检测人员配备含相应芯片的ID卡，如学生校园卡，以此来识别被检测人员的身份信息。所以设备可以有效针对学校、公司和社区等相对封闭且人员固定的生产生活范围，利用物联网的特性为需要暂时封闭和隔离的社会群体服务。

3.2 技术优势

目前，针对疫情的辅助筛查系统仍然处于试用甚至开发阶段。与其他体温检测仪器相比，如人像体温检测仪，体温监测分析系统不仅结合了数据库、后台处理、身份证明等功能，而且造假的可能性更低。在大型隔离环境中，对人员的监控和排查具有高效性和准确性，同时本体温监测系统还具有较高的可靠性和可扩展性。

3.3 综合评价

近年来，随着物联网技术的飞速发展，物联网设备的使用频率也大大提升，智能化和高效化成为其显著优势。本系统将物联网技术与疫情防控措施相结合，既符合国家疫情防控要求，又能大大减少体温检测和体温数据化处理的时间。疫情防控期间，能够有效地完成基本体温检测任务，并对数据进行长时间地储存。疫情突发时，可以对传染源进行有效地分析和对被感染者准确地筛查，解决了学校、公司等相对封闭场所的疫情防控难题，使防控措施简化，并且具有针对性。

4 结 语

本文基于疫情防控的措施，提出了一种将体温检测、数据处理与物联网技术相结合的基于疫情防控的健康分析系统，介绍和分析了本设备的功能和实用性。同时，在原有的体温检测措施中，加入了体温异常分析和数据化追踪。物联网智能系统在疫情防控中的应用不仅解决了体温监测的繁杂性问题，还能有效控制病毒的蔓延，对感染人群进行针对性隔离；通过网页端和手机端，可以快速查找和查看体温记录的详细情况。当然，体温监测分析系统还可以进一步完善，使设备具有更多价值。