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大數據如何助力精準防疫,且看科技谷“互聯網+防疫”模式

   2020年春節期間,新型冠狀病毒肺炎席卷而來,并迅速傳播覆蓋至全國各省市,甚至擴展到亞洲、歐洲、北美洲、大洋洲幾十個國家。目前確診感染人數已達數萬人,疫情形勢嚴峻。這是一場沒有硝煙的戰役,社會各界團結一致,眾志成城。科技谷作為一家大數據及AI領域的國家高新技術企業,積極響應工信部號召及社會需求,經過仔細梳理分析,研發出一套智能化科學防疫系統。運用大數據支撐服務疫情防控,助力政府部門科學開展工作,國家精準施策。

   科技谷智能化科學防疫系統主要包括三大應用方案:1。工業資源供需對接服務平臺;2.大型活動疫情安保系統;3。交通多源數據疫情分析洞察系統。分別針對嚴峻疫情帶來的工業企業復工難,活動場所及交通出行人員密集帶來的涉疫人員排查難三個需求點,進行梳理研發。系統主要利用TOC制約算法、人員畫像分析、關系圖譜挖掘等關鍵技術,結合民航、鐵路等交通各部門及國家衛健委等數據,形成系列可視化分析報告指導決策,助力防控部門協調公共資源,甄別疫情,緩解疫情危機。



1)工業資源供需對接服務平臺

嚴峻疫情導致的復工難,讓各地企業面臨著現金流問題,紛紛夭折,然而還有一些企業卻能實現成功逆襲,比如中石化、富士康等各行業企業“跨界”轉產口罩,而這些正是疫情緊缺物資。如何處理工業企業的供給與疫情地區物資的需求平衡,不僅能最大程度恢復企業生產作業,也能緩解疫情地區醫療物資、生產物資等緊缺危機。另一方面,在疫情影響下,企業能夠實現在線協同并且高效辦公,顯得尤為重要,工業企業急需各種數字化解決方案,助力企業盡早實現成功數字化轉型。

針對企業當前所面臨的原材料緊張、物流倉儲資源不足、亟待轉產等問題,搭建“工業資源供需對接服務平臺”,解決制造企業復工復產所需生產資源、解決方案等相關信息發布、匯聚和對接。

①“復工生產資源助力工業供需匹配

提供針對于企業恢復生產急需的疫情防護物資、生產原材料、物流倉儲等資源的需求發布,同時融合華為云、浪潮云及紫光工業互聯網平臺等各大平臺,構建物資生態鏈,利用大數據采集能力提供社會上相關物資供給清單,結合第三方企業在線提交供給清單,形成物資庫,共同創建相關物資供給。最終運用大數據及人工智能技術精準匹配,協調疫情供需平衡。

②“數字化解決方案推動企業轉型

國內工業企業如何尋找合適的解決方案,助力企業實現高效、便捷、在線、協同的工作模式,降低疫情影響。平臺搜集匯總工業軟件及APP、工業智能裝備、工業自動化、工業互聯網平臺、工業互聯網網絡、工業互聯網安全、系統解決方案(醫療產線改造等)等類型的數字化解決方案,企業可通過各類方案評估制約其生產效率的多維度因素,匹配最適合的解決方案,滿足企業快速實現數字化轉型需求。

③“復工統計”預測復工態勢

平臺提供各大供需企業填報企業基本信息及復工返崗信息,通過搜集各行業企業總人數、復工及返崗總人數,統計企業整體及重點企業的平均復工率、平均返崗率等信息,從而預測各行業復工情況,利用大數據分析技術形成整個工業復工態勢,探索當下經濟發展趨勢。最終形成可視化報告,指導相關主管部門科學決策。


2)大型活動疫情安保系統

受疫情影響,20205月以前已擱置的全國各地確定及預籌備展覽及會議有近千場,這些活動90%明確選擇了延期舉辦,因此預計今年下半年各地(特別是北、上、廣、深等)會展活動較多的城市,展館排期將現嚴重堰塞湖現象。大型活動參與者可達數百萬,密集的人流不僅給安保工作帶來了極大的壓力,也給疫情的防控提出了挑戰。

科技谷利用大數據手段分析疫情未來發展趨勢,打造智慧安保態勢感知系統,作為安全指揮決策的重要輔助手段,助力活動管理信息化、智能化。

①人員態勢:對重點人員進行畫像,展示人臉識別數據、人員背審數據、人員入場情況等。一方面,結合人員交通出行數據對政治敏感區域、疫區流入人員進行核驗和預警,另一方面,利用熱成像快速檢測儀,通過人臉識別綁定體溫數據,可溯源到每一張人臉,實現大面積快速檢測體溫、體溫過高提醒等,整個活動場館提供溫度態勢感知,第一時間篩查出體溫異常者,助力疫情監控及響應機制執行。

②現場態勢:構建場所全景3D風險評估,快速感知和監控現場態勢,可對接場所重點部位視頻監控和視頻風險識別,對突發事件、警情事件進行態勢展示,實時預警,為科學指揮調度提供決策依據。

③車輛態勢:對進入活動區域的車輛進行車牌識別、車輛信息記錄,對入場車輛進行畫像,通過對接交警視頻流和停車場及車輛入口視頻流可對活動現場周邊實時交通態勢進行展示,為維護穩定良好的活動進出場交通秩序做決策。

④警力態勢:對接活動警力部署及警員基礎信息庫,通過地圖及圖表方式展現部署情況,對現場警力人員態勢、人員位置態勢進行分析展示,對活動現場的警力進行全局把控。


3)交通多源數據疫情分析洞察系統

交通運輸部表示,隨著春節的陸續返崗、學生回校,返程客流高峰陸續到來,客流量會高于日常水平。機場、火車站、汽車站、地鐵、公交等這些重要交通站點,將會帶來高密度人流,這也給疫情的擴散埋下隱患。因此這些地方的涉疫人員篩查工作至關重要。

科技谷利用自身交通行業優勢,通過交通各部門、公安機關與國家衛健委等多源疫情數據,結合現場監測數據進行采集、匯總、整理,構建密切接觸人群的關系網絡圖譜,進一步做疫情溯源和傳播趨勢分析,篩選確診、疑似、一級密接三類人群,及時阻斷疫情傳染源。

①大數據精準排查——底數清

應用大數據排查,依靠系統服務群眾,實現全民戰爭。

基礎分析:因出行感染的病例占比、火車相距多少排感染風險最高、易感人群年齡段等各類數據。

出行密接:根據確診以及疑似病例火車、民航、長途客運車座位信息確定密接。

相伴密接:根據手機基站定位數據判斷相伴,確定密接。

家庭密接:根據公安家庭人口關系確定密接。

群眾自助:依托上述手段獲取精準的密接為群眾提供服務,為密接群眾提供數據自助上報通道。

②大數據主動防御——情況明

通過大數據分析技術,實現由人工被動核驗轉向依托大數據主動防御。

密接返程:所有密接返程的鐵路、民航、交通預售票信息。

密接監測:利用手機基站定位數據判斷是否居家隔離,輸出未居家隔離清單下發各地核查。

物資調配:按照病例發展趨勢預測,通過城市、醫院等維度預置調配應急醫療物資。

③大數據全面布控——防控準

密接布控無范圍,僅依靠群眾自覺,存在流動性風險。通過密接監測,利用系統為當地醫務工作者、執法者提供核查,快速核驗密接人群,密接布控,為當地政府、公安、民航、鐵路、交通下發系統密接人清單,實現全面密接防控。



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