疫情防控阶段主要是外防输入、内防扩散、群防群治、联防联控,堵住病毒的源头,截停人员流动的六大措施是守进口、管人车、控外出、禁违规、群抗疫、抓巡查。社会化的防控除了借助人员动员的力量,还需利用政府和公安手中的科技手段,基于视频AI技术和大数据融合分析的疫情防控应用,就是通过整合城市内的视频监控、热红外测温相机、人脸抓拍、卡口过车、城市人口信息、各类社会数据、公安数据等,实现“视频智能、大数据分析、落地防控”三位一体的城市疫情综合防控战“疫”,减轻基层工作人员的防控压力,解决防控过程中的漏洞和难点。

1.基于AI图像识别技术和红外热成像技术的应用

通过城市范围内的视频感知,并结合视频识别技术、人群分析技术、AI红外体温检测等实现疫情防控期间的异常人员的主动发现和预警、人流密度监测,指导基层工作人员对异常人员或者事件及时提醒、劝阻和处置。

(1)未戴口罩识别

通过人员佩戴口罩的检测,主动发现人员在公共场所或者户外区域活动时,未配戴口罩或者未正确佩戴口罩(如遮挡部位不正确、遮挡面积不足)的人员,系统及时通知管理人员进行纠正,或者通过语音广播智能提醒人员佩戴口罩。

(2)戴口罩人脸识别

戴口罩的人脸识别经过大量的深度学习训练之后,识别准确度上正在不断提升,解决了疫情时期人们佩戴口罩后人脸识别的问题,尤其在疫情期间出现违法犯罪案件时,犯罪嫌疑人佩戴口罩、身穿防护服伪装成社区工作者,戴口罩的人脸识别为侦破此类案件也打下了坚实基础。

(3)外来人员识别

疫情防控紧张时期,往往采用封闭式管理减少区域的人员流动,大到城市、街道,小到社区、村镇,对于全面掌握实有人口的社区、村镇,可以直接使用人脸比对技术实现抓拍人脸和社区、村镇实有人口库进行比对,对于未比中身份的人员实时预警。

(4)AI红外人体体温检测

伴随着国内疫情有效控制的同时,国际社会感染人数却形成爆发式增长,面对国内的生产生活日趋常态,人们复产复工、校园复课、境外人员流入、公共场所恢复运营,需确保人员有序流动的同时,防控措施不松懈。尤其是在火车站、汽车站、机场、商场、校园、园区、办公楼宇等各类人员密集场所,如果增加监测人员,对进出人员进行逐一体温检测,耗时耗力,但是通过在场所的关键部位出入口架设AI红外测温仪,实现人员体温监测预警,既可减少监测人员的感染风险,又解决了传统体温检测效率低下、预警响应慢、全局掌控难等弊端。通过人体测温和人脸识别结合,精准定位体温异常人员,从而实现无感测温、快速放行。

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红外体温检测及处理

(5)人员聚集驱散

人员聚集往往具有病毒快速传染的风险,疫情防控期间要坚决杜绝人员长时间聚集的行为,通过对视频区域中的人群人数分析,输出显示实时人数和人群密度数据。系统一旦分析发现单位范围内人员的数量超过一定阈值,及时向管理人员发出预警,并对聚集情况确认后,快速安排附近管理人员现场核实,对聚集人员进行驱散。

(6)隔离人员活动预警

确诊、疑似人员、隔离观察人员都具备病毒高风险传播的可能性,需要避免此类人员不遵守隔离规定,私自在公共区域活动,并与正常人员频繁接触,造成病毒传播扩散。对于此类人员一律纳入系统管控,通过戴口罩的人脸识别定位是否为隔离人员,一经发现此类人员出现,及时进行预警推送并进行快速确认,对于治愈或者排除感染人员进行劝阻,拒不配合者采取必要强制措施。

(7)疫区车牌识别

私家车出行以及汽车运输已经成为了城市间人口流动的重要途经,通过排查车辆从而达到排查随车人员,管住车是减少人员流动的必要且有效手段,也成为疫情防控的重要一环。通过车辆卡口抓拍的车辆信息,实时对疫区的车牌进行比对预警,如鄂籍、鄂A籍车辆进行布控,快速进行线下核查。

(8)禁行车辆识别

部分疫情爆发的中心城市采取交通管制措施,对除抗疫车辆、公务用车、公共交通、医护人员用车、运输生活必需品车辆和救护、消防、抢险、环卫、警车等特种车辆,以及办理过通行证的车辆外,其它车辆一律禁止通行。系统可以将允许通行的车辆加入通行白名单,通过城市卡口监控对禁行车辆禁行预警提醒,通过视频AI技术帮助交管部门进行车辆管制。

2.基于视频智能及多数据融合的大数据应用

随着疫情局势的有效控制,人们生活恢复正常秩序,但是仍然可能出现感染病例,一旦发现人员确诊,以及境外输入型确诊病例出现,感染者的密切接触人员仅仅依靠人为排查将极其复杂和效率低下。感染者提供的接触人员仅限于周边熟知的,如果辅以视频智能结合大数据进行关联关系分析和深度挖掘技术,智能化筛查将极大提升效率和相关信息的支撑,能够迅速帮助公安、社区等各级部门锁定更多的关注和排查目标。

(1)人员轨迹追踪

确诊人员的确诊前的活动轨迹掌控,可通过人脸抓拍记录智能追踪人员轨迹,另外可辅以确诊人员的订票出行轨迹,完整掌握人员确诊前的活动情况和活动范围。

(2)外来人员筛查

利用人脸聚类技术形成视频人员身份库,通过大数据比对分析的方式,将实时采集的人脸与历史视频人员库进行差异比对,及时发现哪些人员是初次采集到视频的人员,基本可以判定为外来人员。管理人员对外来人员及时核对,从而采取拒止进入、隔离观察、体温检测等有效管控措施。

(3)同行人员分析

利用人员视频轨迹分析,可以高效、智能的帮助公安民警快速找出感染人员确诊前时间内的社会活动同行人员,并通过人脸识别确认人员身份,民警以及社区工作者可以对同行人员的健康情况进行调查,或者对其下达隔离观察通知,并提醒工作人员或者待观察人员密切关注自己的身体健康变化,做好每日体温和健康情况上报。

(4)车辆同乘分析

疫情防控期间城市出入口和各个小区均加强了对进出车辆的人员实名登记,一旦有人出现确诊或者疑似病例,可通过车辆驾乘人员情况,系统快速分析出关联的同乘人员,进行人员健康情况排查。

(5)交通同乘分析

确诊人员的历史活动轨迹中,跨境、跨城所乘坐的航班、汽车、火车,由于空间密闭更易出现感染的情况,通过确诊人员的订票信息,快速分析出同航班、同汽车、同火车(同车厢)的人员以及邻座人员,通知各地民警对人员进行健康情况摸排,甚至采取隔离观察措施。

(6)人流量分析及控制

监测火车站、地铁、汽车站候车区域,商业街、政府办事大厅等流动区域,站台、闸机、电梯、通道出口入口实时客流,通过大数据分析区域范围内的人群人数,输出显示实时人数和人群密度数据,避免疫情防控时期区域人群过于拥挤、人员无法保持相对安全的病毒传播距离。将当前实时的监测状态提供给安全管理者,包括实时画面与数据,当人流密度达到监测阈值时,及时报警,提醒管理人员快速反应和指挥疏导客流,并进行限流,给安全指挥、调度提供及时可靠的手段。

(7)外来车辆筛查

通过对城市车辆卡口采集的过车历史数据分析,找出疫情发生前城市的保有车辆信息,从而分析出在疫情防控前期新进入的车辆,追踪车辆的落脚地,从而找到车主跟踪登记相关情况。

(8)疫区车辆筛查

除了实现疫区车辆车牌的识别外,为了更加精准管控,需要通过对疫情管控前的历史过车数据再分析,排除是疫区车牌但是未在疫区活动的车辆;另外,通过跨城跨域的车辆过车记录(车辆抓拍、ETC)数据共享,分析出那些在涉疫区域活动过但是非疫区籍车牌的车辆,及时核对车辆信息和车辆驾乘人员,核实人员情况,做好健康检查,并进一步采取隔离观察或者疑似病例送医检测。

(9)接触人员关系图谱

借助视频AI和公安大数据的各种手段,通过包括上述的各种智能化的分析,可以帮助公安快速筛查出确诊人员在社会各个层面的密切接触人员,智能形成同户、同行、同驾乘、同航班、同汽车、同火车等的接触人员关系图谱,并通过这类大数据的分析结果提供一份需要排查的人员名单,由公安民警或者相关管理人员对名单上人员逐一确认,核实人员健康情况,对于其中密切频繁接触的人员采取对应防范措施。

3.疫情防控的大数据决策指挥应用

面向各级防疫指挥部、公安、综治、社区管理部门,动态监测城市或者社区的疫情分布和变化趋势,做好疫区人员、车辆、涉疫人员管理、防疫物资、防疫力量统计、涉疫事件处置、涉疫情预警实时推送,出入口测温实时监测,群防群治等全面的社会疫情防控大数据分析和监测,实时掌控城市各个区域的疫情指数,为防疫工作的预案处置和指挥调度提供信息化的决策。

目前,我国的疫情防控形势发生积极向好的变化,多地的疫情局势趋于稳定,取得了一定的成果,但是境外疫情仍在不断蔓延发展,这也是疫情防控的关键阶段,如何在逐级降低防控级别的前提下,做到长效、智能防控,并积极完善重大疫情防控体制机制,逐渐建立起以城市为中心、以社区为单位细胞的公共卫生应急防控管理体系,是我们要继续研究的方向。同时有理由相信随着5G、物联网等新技术的出现和发展,今后将有更多智能安防融合大数据的技术将会不断地在公共卫生应急防控管理体系中得到应用和推广。

作者:杨臻 徐型平 周忠运 东方网力科技股份有限公司

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