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      疫情當前,物聯網如何助力災區進行布局防控

      2020-02-05 2770來源:中億物聯網 分類: 物聯網

      一場涉及全人類的致命災難猝不及防的席卷我國,造成我國多個領域的重大損失,對國內經濟與民生產生巨大的沖擊力度。時至今日,雖然在新型冠狀病毒防控方面還不能全面阻隔其傳播趨勢,但我們也看到了值得肯定與樂觀的方面,尤其是利用大數據、物聯網與人工智能技術等高新技術進行疫情防控時,通過這些技術在醫療與物資運送方面的利用,極大提高了整體的疫情防控布局。那么在疫情防控上,我們是如何通過物聯網技術進行感知防控的呢?

       

      疫情當前,物聯網如何助力災區進行布局防控


      作為多項技術集成的物聯網直到目前還一直被民眾當做前沿科技概念來談,但是在這次疫情發生后,物聯網迅速轉變成“養兵千日,用兵一時”的角色。

       

      “封城”中物聯網的防控

       

      首先要明確一下,各地采取“封城”的強硬措施會帶來什么問題?很明顯,那就是物流,而物流直接關系到醫療物資、生活物資的配送。恰不逢時,春節又是我國各行業產能最薄弱的時期,以地方能力來解決疫情產生的醫療、生活資源高爆發的需求明顯是不現實的。所以對于全國甚至全球資源的調度成為疫情防控的前提。

       

      我們可以在朋友圈看到很多關于XX醫院需求信息,但是這些信息分散化程度較大,不利于統籌和監測。而湖北作為重災區,更需要一些信息管理平臺對于這些醫院進行有序對接和記錄,目前各路志愿者已經根據公開的數據,利用大數據技術建立了“湖北醫療物資需求信息平臺”,將醫療資源需求按照城市、醫院、類別等維度分類呈現,通過數據抓取等技術手段,展示需求物資名稱、需求數量、聯系方式及物資運輸方式等信息,并支持信息查詢和統計,根據需求變化不斷更新。

       

      這些信息平臺的建立,給各地區資源配置、調度提供了高效的手段。此外,物聯網硬件設備產生、采集的數據可以為政府和國家機構提供大數據分析、人群熱力圖等數據技術,在災后救援方案、人群撤離路線等方面提供數據支持。

       

      既然說到醫療,那就不得不提醫療物聯網。前些天,李蘭娟院士在接受采訪的時候,在回答“為何武漢的新型肺炎死亡率比其他地區高很多”的問題時表示,其中一個原因就是,武漢的醫療資源相當緊張,經常是一個醫生對接好幾個、甚至幾十個病人,這對于醫生的效率要求太高了。所以,優化醫護人員生產力的需求是推動醫療物聯網發展的另一個關鍵因素,通過物聯網設備網絡的拓展,使得醫護人員能夠快速完成遠程患者監測、病情走勢預測,進而對癥下藥。

       

      不僅如此,據了解,武漢很多醫院的醫護人員目前都是直接住在醫院里面的,離辦公區只幾十米,兩點一線,可見忙碌程度。所以在繁忙之中,醫護人員難免會忘記洗手,基于此,武漢部分醫院已經利用RFID技術來記錄醫護人員的洗手數據,醫護人員的工牌芯片與洗手盆的接收器交互來判斷哪位醫生洗手了,然后再通過水龍頭出水口的流量傳感器獲取水流時間、大小等數據了解每天洗手的情況。

       

      同時,23日,阿里云宣布為了支援抗疫,已經對全球醫療檢測類設備免費開放了接入物聯網平臺的能力,這一舉措將會對醫療資源的充分利用,防疫數據的互聯互通提供支持,這無疑給現在的疫情防控和未來的智慧醫療提供了強有力的助力。

       

      感知復工途中的人間冷暖

       

      根據專家發布的權威消息來看,復工后將會是疫情再次爆發的一個時間點,各地出臺的政策也是不約而同的一致,江蘇多地、浙江各地、廣東各地等都選擇在210日(暫定)復工。

       

      擺在我們面前最大的困難就是如何對復工時期大量的流動人口進行實時監測,就像今年年初那樣,因為沒有對武漢500萬流動人口的監控,造成了現在全國各省和自治區都全部淪陷,病毒隨之被攜帶散播在全國。

       

      尤其是人口密度較高的北上廣深杭等一二線城市,措施的實施顯得更為重要。近日,眾多城市分別推出了測溫系統。

       

      22日,北京清河火車站利用百度AI多人體溫檢測技術進行人流監控,這里也使用了熱成像的測溫系統,可以從人群中發現體溫異常的人員。據悉,目前,該系統能夠對單通道200人級別的單波次旅客進行實時的快速檢測。自128日上線測試以來,這套多人體溫檢測技術已完成了1.4萬人的檢測,發現160人次體溫異常。

       

      23日,青島西站首臺紅外熱成像自動測溫儀已調試安裝完畢并投入使用。

       

      24日,中國聯通在全國提供5G+熱成像人體測溫方案,例如,福建聯通提供的體溫篩查平臺在福州火車站投入使用。

       

      目前,在北京首都機場、北京大興機場等京津冀、長三角的機場、車站、醫院等人員流動密集區域已經投入使用。

       

      這里所說的熱成像自動測溫儀其實外表上和普通攝像頭區別不大,但是另有玄機。紅外成像自動測溫儀由熱成像攝像頭、測溫黑體、智能控制終端組成,通過紅外探測和可見光攝像頭輔助來輔助人體測溫,一般測溫精度在±0.3℃。

       

      其主要是利用了黑體輻射的原理,即在自然界,任何高于絕對零度(-273)的物體都會發出紅外輻射,而紅外線測溫儀可以被動地接收物體發出的紅外輻射從而轉變為熱圖像,熱圖像的上面的不同顏色代表被測物體的不同溫度。

       

      在獲取人員的熱成像圖像和人臉圖像后,會迅速將數據傳輸至計算機,如果出現溫度過高的異常情況,系統將會自動報警,同時由于獲取了人臉圖像,所以在后續的“定點尋人”上也高效不少。

       

      這里所使用的紅外熱成像自動測溫儀有別于手持的便攜式測溫儀最大的特點就是直觀、無需接觸并且24小時不間斷工作,降低了接觸傳染以及漏測等問題。

       

      以上便是中億物聯網在此次疫情救助中所看到物聯網技術所發揮的一些作用。其實,物聯網在此次疫情中的作用并不只有以上幾點,還有許許多多領域也都在依靠物聯網發揮作用,通過物聯網來進行疫情的數據收集與分析,以及通過物聯網來維持當前工作的正常進行,使得一些重要崗位與物品維持正常工作運轉。

       

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