基于大数据的高校疫情防控系统研究与实践.pdf

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基于大数据的高校疫情防控系统研究与

实践

摘要随着素质教育的深入发展,为我国高校的教育学带来更多的机遇和探

索的空间,而基于大数据环境下高效的疫情防控也取得了质的突破高效。本身凭

借着群体性、大规模等一系列的特征,更是需要一个全覆盖且填报效率高、采集

精准的信息系统。在分析现有模式的基础上构建的立体化疫情防控系统,则更能

够为高校疫情防控保驾护航。

关键词大数据;高校疫情防控;系统研究

前言为有效遏制疫情的传播,为高校师生营造出一种良好的环境,注重学

生的安全管理将显得至关重要。因此,越来越多的高校纷纷寻求一种便捷、精准

的智能防疫系统,在大数据的背景下中计算运用一系列的数据,在各个领域中都

能够取得理想的效果。而这种基于大数据的校园智能防疫系统,能够针对学生体

温、运动轨迹等等进行监控,更能够保证师生的安全。

一、大数据的高校疫情防控系统工作模式价值分析

(一)工作模式

有大数据模式下的高校疫情防控的工作啊,更多都是基于智能体温位置追踪

手环或是微型信息采集基站,以及云端数据库和后台防疫监测中心等一系列内容

所组成。其中对于智能体温的追踪手环是指通过检测到体温以及内部一系列计算

数据。再转化成可读模式以后,由一系列微小信息采集基站接受,随后上传到云

端的数据库,通过内容的进一步更新,区别原有数据库中授权体温数据之间相互

对比,从而判断学生的体温情况是否出现异常,以及很好的追踪不同学生的运动

轨迹和接触人群等等。

(二)价值分析

目前,基于大数据的高校疫情防控系统能够做到24小时不间断的监控学

生体温状态,从而很好地解决门口测温不持续以及监督监控力度不足等一系列的

情况。再加上在这种多元化的疫情防控系统下,数据处于每秒钟传输一次,再加

上设置如自动报警或电子围栏等一系列的技术功能,可以精准的锁定目标接触群

体,形成一种精准高效的管理模式,更能够降低入校以后体温突发高烧预警不及

时的风险,从而最大程度上减轻不必要的防疫工作负担。除此之外,由于智能防

疫系统所采用的是人工智能热平衡管理算法,区别于当前市场上现存的温感枪等,

这种防疫系统的人工智能体温检测会更加方便灵敏,而云端自动上传学生体温转

变原有人工手动输入存在的精准性不高等问题,一键检测学生当前的提问,没有

更多的繁琐工序,且省时省力。在5G通讯以后,更能够确保大数据量,并上传

一系列数据和下载的过程变得更加可靠稳定。而低成本的全校铺设基站的模块,

锁定具体位置的人员名单时,还能够对于发热人员做到自动追踪。

二、大数据的高校疫情防控系统实践设计

(一)基于云平台防控模式构建

研究团队探索线上集中采集、线上集中汇报的云管理模式并设计了基于北航

私有云平台私有云平台的的新冠新冠疫情防控系统,疫情防控系统,该信息该信息管理系统管理系统还提供了还提供了两两统一统一、、三三监督监督、、

全链全链接接、、可可追踪追踪等多等多项项功能。功能。其中其中的的两两统一统一即:数字信息系统线上数据采

集,将要求信息采集的人身个人信息、卫生个人信息、地址个人信息全面线上化,

系统数据收集法规和技术标准;身份信息联合验证网络平台实名验证,每个客户

经过网络身分验证网络平台实名确认,确保数字信息系统收集客户身份资料的真

实性和资料实性和资料的可的可靠性靠性。。三三监督监督即:基层管理者对每天填报率和准确性督办;二级

管理者对填报情况进行督查;三级三级管理管理者将填者将填报情况报情况进行进行统统计分析并计分析并上报。上报。全链

接接即:通过网络将分布在全国各地的学生和教师全面链接到云网上,打破地域和

时时空限制空限制。。可可跟踪性跟踪性即:对个人的变动采用精准的方式自动获取,从而解决了

个人数据的真实可信问题,便于异常跟踪、一人一策处理。

(二)系统技术框架

系统采用分布式技术架构,应对高并发和高扩展。分布式信息系统是构建于

互联网上的软件系统,有着很高的内聚性和穿透性。所以,在互联网与分布式信

息系统中间最大的区别,更多的就是高层软件系统,而非系统。内聚性管理是指

每一个个数据库系统分配结点的高度自治,并且有自己的内部系统管理。所谓数

据透明化是说,每一个个数据库系统分配节点对客户的所有应用都是公开的,看

不出来自本地或者远程。分布式系统统的架构对业务进行前后端拆分,前端负责

业务交互,后端负责系统业务逻辑处理。底层基础设施为北航私有云平台,可以

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