CN112203229A - 基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种基于蓝牙扫描和社交拓扑网络的短距疫情追踪方法,或理解为传播网络构建方法。利用用户手机、手环等设备基于app的注册绑定,并利用蓝牙扫描的MAC地址或UUID,获取真实的接触人群信息,通过在后端服务器设置包括索引、接触时间戳、接触次数、接触持续时间、接触强度及RSSI等数据字段的接触信息,在疾控中心的前端平台可视化为点线拓扑结构、用于展示人员间接触关系的社交网络图,实现了疾控中心对区域人员的健康状况和区域人员之间接触情况的实时可视化监测,给疾控中心的疫情追踪提供客观的参考标准;可应用于包括但不限于新冠肺炎等多种类型传染病疫情追踪,作为疾控工作的信息化辅助工具。
Description
技术领域
本发明涉及一种移动互联网与计算机数据处理应用,尤其涉及一种基于蓝牙扫描和社交拓扑网络的短距疫情追踪,提供疾控中心查询、构建传播网络的技术解决方案。
背景技术
常规的疫情监测是依靠医护人员在某一行政区域中逐一检测、排查,然后将统计结果上报给疾控中心。这样不仅费时耗力,而且监测不精确、信息更新不及时,对地区流动人员监测效果欠佳。
常规对于与确诊人员或疑似人员接触过的人员追踪方法主要是通过被检查者凭借记忆和手机信号定位将行动轨迹上报给疾控中心,疾控中心再对具体区域的人员进行筛选排查。常规的接触者追踪方法定位区域不精准,需要动员大量人力物力、耗时长、易遗漏有用信息,而且追踪精度低、信息更新不及时。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足,本发明的目的旨在提出一种基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,解决可视化疫情追踪、提供疾控中心客观参考的问题。
本发明实现上述目的的技术解决方案是:基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:通过移动通信网路和互联网将大众用户、后端的服务器、前端的疾控中心平台信号连通,包括步骤:
S1,用户手机通过app注册、登陆及初始化个人信息,并向服务器上传用户ID及个人信息;用户手机保持蓝牙开启,使用app扫描周围的蓝牙设备,采集预设范围内蓝牙设备的蓝牙信号强度RSSI、MAC地址、UUID,并与扫描者本人用户ID及个人信息一起上传到服务器中;
S2,服务器处理扫描者同步上传的信息,建立扫描者与被扫描者的一对多关系,并按行整理得到社交网络中一对一的接触信息,数据字段包括索引、接触时间戳、接触次数、接触持续时间、接触强度及RSSI;
S3,疾控中心平台管理员登陆,输入待查询的用户ID,向服务器发起查看对应用户社交关系及疫情接触状态的请求;
S4,服务器收到并响应请求,根据步骤S3输入的用户ID,检索并获得对应用户预设时段内的所有接触信息;对应每行接触信息分解得出包含两个人的用户ID、RSSI、用户之间的接触强度、接触次数、接触时间戳、接触持续时间及个人信息中健康数据的若干字段;将RSSI换算为设备间距,并与全部行接触信息分解所得的字段回传给疾控中心平台;
S5,疾控中心平台对回传数据可视化为点线拓扑结构的社交网络图,待查询的用户和接触用户单独图示为圆点,接触关系图示为连接两个圆点的直线,圆点颜色与健康程度相关联,圆点的半径与被扫描者的人数成正比。
应用本发明短距疫情传播网络构建的技术解决方案具备突出的实质性特点和显著的进步性:该方法实现了疾控中心对区域人员的健康状况和区域人员之间接触情况的实时可视化监测,给疾控中心的疫情追踪提供客观的参考标准;可应用于包括但不限于新冠肺炎的多种类型传染病疫情追踪,作为疾控工作的信息化辅助工具。
附图说明
图1为本发明方法在用户手机app中进行蓝牙扫描的界面示意图。
图2为本发明方法中在后端服务器存储的用户与接触者实体的接触信息关联示意图。
图3为本发明方法中疾控中心平台之登陆页面示意图。
图4为本发明方法中疾控中心平台之管理界面示意图。
图5为本发明方法中疾控中心平台可视化短距疫情追踪示意图。
具体实施方式
以下便结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详述,以使本发明技术方案更易于理解、掌握,从而对本发明的保护范围做出更为清晰的界定。
本发明针对现有技术的不足,针对性提出了一种基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,通过移动通信网路和互联网将大众用户、后端的服务器、前端的疾控中心平台信号连通,利用这些已然成熟良久的基础硬件,进一步开发拓展各端部设备的功能,使之满足为大数据时代网络终端设备在流行病传播跟踪方面提供参考数据信息。其概述的步骤描述如下。
S1,用户手机通过app注册、登陆及初始化个人信息,并向服务器上传用户ID及个人信息;用户手机保持蓝牙开启,使用app扫描周围的蓝牙设备,采集预设范围内蓝牙设备的蓝牙信号强度RSSI、MAC地址、UUID,并与扫描者本人用户ID及个人信息一起上传到服务器中;S2,服务器处理扫描者同步上传的信息,建立扫描者与被扫描者的一对多关系,并按行整理得到社交网络中一对一的接触信息,数据字段包括索引、接触时间戳、接触次数、接触持续时间、接触强度及RSSI;S3,疾控中心平台管理员登陆,输入待查询的用户ID,向服务器发起查看对应用户社交关系及疫情接触状态的请求;S4,服务器收到并响应请求,根据步骤S3输入的用户ID,检索并获得对应用户预设时段内的所有接触信息;对应每行接触信息分解得出包含两个人的用户ID、RSSI、用户之间的接触强度、接触次数、接触时间戳、接触持续时间及个人信息中健康数据的若干字段;将RSSI换算为设备间距,并与全部行接触信息分解所得的字段回传给疾控中心平台;S5,疾控中心平台对回传数据可视化为点线拓扑结构的社交网络图,待查询的用户和接触用户单独图示为圆点,接触关系图示为连接两个圆点的直线,圆点颜色与健康程度相关联,圆点的半径与被扫描者的人数成正比。
为更清楚地理解上述方案的可实现性并理解其创新核心,以下按更具象化的优选实施例分步骤详细阐述。
作为步骤S1的基础,当今社会每个人至少配置有一个带蓝牙模块和智能操作系统的手机。而为了满足全民监测的抗疫目的,要求普及用户在手机上下载并安装定制功能的app,该app主要用于满足用户通过手机与后端服务器对接,注册、登陆并同步用户ID、身份、健康等个人信息,触发蓝牙扫描操作等功能。众所周知,终端设备在蓝牙扫描模式下,可以扫描周边0~20米范围内开启蓝牙的相关设备,并能采集得到对应设备的蓝牙信号强度RSSI、MAC地址、UUID。这里所采集的MAC地址或UUID唯一映射至被扫描者之一的用户ID。采集信息与扫描者本人的用户ID一起上传服务器。由此可以明确,对于每条存入服务器的信息,包含有扫描者和被扫描者两个用户ID。
细化展开的子步骤如下:
步骤1-1)用户进入手机app完成注册、登录,编辑个人信息等基本操作,用户初次进入app需要绑定手环设备,将用户ID和绑定好的手环信息(MAC地址和其它手环基本信息)上传到服务器。
步骤1-2)如图1所示,用户打开手机蓝牙,使用手机端(android,ios支持)安装的app扫描周围的其它蓝牙设备,发现周边0-20米范围内手环和手机设备的蓝牙信号强度RSSI、MAC地址,UUID等信息并携本人用户ID和个人信息一起上传到服务器。利用蓝牙扫描技术在疫情期间还原感染者在安全隔离时长内的社交网络,可以实现疫情追踪中的短距离定位及接触者身份确认。
步骤1-3)该手环可按预设时间间隔(3~5分钟)采集一次佩戴用户的体温、记步、心率等健康信息,同步上传至服务器,将新上传的健康信息与用户信息进行关联存储(同一张数据表或者关联表)。
步骤S2来看,服务器作为一个数据处理的后台终端,具有一对多的交互属性特征。即服务器持续接收所有注册用户任意时段同步而来的信息,并分解处理信息进行数据库化的存储。服务器存储的用户信息包括用户ID、地理位置、体温信息、MAC地址、UUID、绑定的手环设备相关信息。从服务器所建立的扫描者与被扫描者关系来看,其中按行整理得到社交网络中一个用户与另一个用户的接触信息,即两者关系。如图2所示,该接触信息的数据子段主要用于将两个用户的接触程度用数字化的形式来数据呈现,其包括索引、接触时间戳、接触次数、接触持续时间、接触强度及RSSI。其中索引为扫描者与被扫描者的用户ID组合,且两个用户ID按从小到大顺序排列并以下划线符号相分隔。例如,当用户U1扫描用户U2时,通过MAC地址或UUID能够找到被扫描者的用户ID,在存储时将小的用户ID置前。如U1_U2,此时U1从数值上小于U2,反之则U2_U1。由于该社交网络构建中用户接触关系网无方向性考量,扫描发生并产生关联后用户双方位置等同,因此索引的排列方式旨在避免多次存储相同的两者关系。
步骤S3来看,疾控工作人员输入用户名及密码登录疾控中心平台,登录界面如图3所示。该平台仅限授权人员使用,例如疾控人员、医院医生及政府部门管理员,防止用户关系隐私的泄漏,不具备注册功能。登录成功后的管理界面如图4所示,点击“社交网追踪”功能,输入待查询的用户ID,即可向服务器发起请求,查看该用户的社交关系及疫情接触状态。
步骤S4来看,针对新冠病毒的疫情管控,设置预设时段或安全隔离时长14天。因此该步骤在数据处理中均以14天为时间参考。即检索获得待查询用户14天内的所有接触信息,并分解出待查询用户和接触者两人的用户ID。再从用户信息表中分别获取每个用户的个人信息,包括体温,安全等级等,最终获取的子段包括:两个用户的ID,设备间的RSSI,用户之间的接触强度、接触次数、接触时间戳、接触持续时间及个人信息中健康数据等。再将RSSI换算为设备间距,与查询所得的关系信息(多行),用户信息(多行)一起回传给疾控中心平台。
这里,上述步骤S2或S4中所述接触强度的含义为中心用户i与周边用户j第k次接触的强度 ,与接触持续时间T和阻断信息C相关联,计算公式为:,其中r和μ为通过历史数据拟合的系数,所述阻断信息C与病毒传播的影响因素Ci相关联,如中心用户和周边用户是否佩戴口罩C1,是否存在空间阻隔C2,接触环境是否密闭C3,温度C4,湿度C5,地区安全指数C6等,计算公式为:,其中N为影响因素的个数,i为以N为限的自然数,为各个影响因素的加权系数。
上述数据处理中,所获得的接触信息包含一层以上接触者群体,设步骤S3输入的用户ID为中心用户A,服务器调取中心用户A的接触史,得到直接接触者用户B、用户C、用户D(实际情况下通常远远超过3个),构成群体X={B,C,D},同样对于A的直接接触者(即群体X中任一个)为中心用户,也可以采取相同方式进行追踪,查询得到有接触的更多用户,称之为中心用户A的二级接触者,以此类推可以定位出三级以上接触者。
步骤S5来看,疾控中心平台对回传数据可视化为点线拓扑结构的社交网络图(无方向),该可视化的还原方法包括:将回传数据按节点、关系分别存储在两个数组Node[]、Link[]中。取出中心用户(请求查询的用户)Node[i],遍历所有包含Node[i]的Link。将Node[i]置为中心点,写入Canvas中心坐标。将所有Link中包含的另一个接触用户的Node[j]也写入Canvas(随机坐标),随机坐标Node[j]的位置必须距离中心坐标Node[i]为实际距离的同等比例(Link[k]包含了距离信息),这里Link[k]表示包含Node[i]和Node[j]的一条关系线。将Link[k]以直线写入Canvas中,使之首尾分别与Node[i],Node[j]相连。删除数组中的Link[k]和Node[i],以防止重复“点-线”写入Canvas。逐个对Node[j]进行同样的递归操作。直至当数组Link[]中的数据被清空时,递归结束得到社交网络图。
如图5所示,疾控中心平台以一张社交网络图向疾控人员呈现。在所构建的社交网络图中,待查询的用户和接触用户单独图示为圆点,其中中心用户还可以用戴口罩的表情符号表示,接触的用户则用不同大小的实心圆表示。圆点颜色与对应用户信息中的健康程度(由用户信息多次记录的体温和行动轨迹经区间评定所得安全等级)相关联,具体地,健康显示绿色、危险用户显示红色,黄色显示警告人群,介于两者之间;而圆点的半径与被扫描者的人数成正比,接触关系图示为连接两个圆点的直线,直线的颜色参照中心用户的健康程度。
而且回传数据中,中心用户与任意接触者的双相接触次数大于一次且相隔数天,步骤S5设置社交网络图加载接触信息的优先级为时间高于距离,在横跨数天的情况下加载最近一天的接触信息,在同一天内加载接触距离最短的接触信息。
在疾控中心平台设置对应浏览社交网络图的触发事件,包括当鼠标指针扫过圆点时在旁侧文本框内显示用户ID、14天内扫描到的人数、及该用户的安全指数,当鼠标指针扫过连线时显示两个用户之间以米为单位的距离,接触的距离越长,连接线也越长。
除此之外,该短距疫情传播网络构建方法中,还包括若干人性化的实施方式,举例说明如下:步骤S4中服务器预设M天断链算法,当服务器中存储的中心用户与任意接触者的最新一次接触时间戳距离疾控中心平台发起查看请求时的时间间隔超过M天情况下,接触强度置零,则步骤S5中相应的接触信息在社交网络图中隐藏。这样能够大幅度简化社交网络图的呈现,避免产生繁乱的视觉感受。其中M天为与病毒传播相对应自定义的安全隔离时长,如对于新型冠状病毒的疫情,M=14。
再者,默认状态下,疾控中心平台所呈现的社交网络图仅加载两层,由此防止过多接触者阻塞服务器查询,防止前端加载过多点,线图崩溃,避免防疫人员对过于复杂的社交网络难以处理。而基于步骤S4中多层级接触者追踪的数据处理,在疾控中心平台设置对应浏览社交网络图的懒加载模式及其触发条件。该触发条件为鼠标指针点选接触用户的群体中任意圆点,懒加载模式包括基于被点选的接触用户的用户ID,模拟步骤S3向服务器再次发起查看对应用户社交关系及疫情接触状态的请求,并重复执行步骤S4、步骤S5,完成在疾控中心平台上显示社交网络图的扩展更新。疾控人员点击任意接触者,社交网络在原有图的基础上扩展加载出关于被点击者的社交网络图,实现更深层次,更广泛的疫情追踪。社交网络图理论上可以随意扩展。
综上关于本发明短距疫情传播网络构建方法结合图示的实施例详述可见,其具备突出的实质性特点和显著的进步性。概述而言,该方法实现了疾控中心对区域人员的健康状况和区域人员之间接触情况的实时可视化监测,给疾控中心的疫情追踪提供客观的参考标准;可应用于包括但不限于新冠肺炎的多种类型传染病疫情追踪,作为疾控工作的信息化辅助工具。
除上述实施例外,本发明还可以有其它实施方式,凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案,均落在本发明所要求保护的范围之内。
Claims (10)
1.基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:通过移动通信网路和互联网将大众用户的手机、后端服务器、疾控中心的前端平台信号连通,步骤如下:
S1,用户手机通过app注册、登陆及初始化个人信息,并向服务器上传用户ID及个人信息;用户手机保持蓝牙开启,使用app扫描周围的蓝牙设备,采集预设范围内蓝牙设备的蓝牙信号强度RSSI、MAC地址、UUID,并与扫描者本人用户ID及个人信息一起上传到服务器中;
S2,服务器处理扫描者上传的信息,建立扫描者与被扫描者的一对多关系,并按行整理得到社交网络中一对一的接触信息,数据字段包括索引、接触时间戳、接触次数、接触持续时间、接触强度及RSSI;
S3,疾控中心平台管理员登陆,输入待查询的用户ID,向服务器发起查看对应用户社交关系及疫情接触状态的请求;
S4,服务器收到并响应请求,根据步骤S3输入的用户ID,检索并获得对应用户预设时段内的所有接触信息;对应每行接触信息分解得出包含两个人的用户ID、RSSI、用户之间的接触强度、接触次数、接触时间戳、接触持续时间及个人信息中健康数据的若干字段;将RSSI换算为设备间距,并与全部行接触信息分解所得的字段回传给疾控中心平台;
S5,疾控中心平台对回传数据可视化为点线拓扑结构的社交网络图,待查询的用户和接触用户单独图示为圆点,接触关系图示为连接两个圆点的直线,圆点颜色与健康程度相关联,圆点的半径与被扫描者的人数成正比。
2.根据权利要求1所述基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:步骤S1中与用户相关的设备包括手机和手环,用户登陆app后还包括绑定用户ID和手环的MAC地址并向服务器上传,且手环定时采集关联用户至少包括体温、心率的健康数据。
3.根据权利要求1所述基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:步骤S1中经蓝牙扫描所采集的MAC地址或UUID唯一映射至被扫描者之一的用户ID。
4.根据权利要求1所述基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:步骤S2所述接触信息的数据字段中索引为扫描者与被扫描者的用户ID组合,且两个用户ID按从小到大顺序排列并以下划线符号相分隔。
5.根据权利要求1所述基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:步骤S4中检索并获得对应用户预设时段内的所有接触信息包含一层以上接触者群体,设步骤S3输入的用户ID为中心用户A,服务器调取中心用户A的接触史,得到直接接触者群体X={B,C,D},同样分别以群体X中任一个接触者为中心用户,再次由服务器调取接触史,得到中心用户A的二级接触者,以此类推三级以上接触者。
7.根据权利要求1所述基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:步骤S4中所述服务器预设M天断链算法,当服务器中存储的中心用户与任意接触者的最新一次接触时间戳距离疾控中心平台发起查看请求时的时间间隔超过M天情况下,接触强度置零,则步骤S5中相应的接触信息在社交网络图中隐藏,其中M天为与病毒传播相对应自定义的安全隔离时长。
8.根据权利要求1所述基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:所述回传数据中,中心用户与任意接触者的双相接触次数大于一次且相隔数天,步骤S5设置社交网络图加载接触信息的优先级为时间高于距离,在横跨数天的情况下加载最近一天的接触信息,在同一天内加载接触距离最短的接触信息。
9.根据权利要求1所述基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:步骤S5在疾控中心平台设置对应浏览社交网络图的触发事件,包括鼠标指针扫过圆点在旁侧文本框内显示用户ID、安全隔离时长内扫描到的人数、安全指数,鼠标指针扫过连线显示两个用户之间以米为单位的距离。
10.根据权利要求1所述基于蓝牙扫描的短距疫情传播网络构建方法,其特征在于:步骤S5在疾控中心平台设置对应浏览社交网络图的懒加载模式及其触发条件,所述触发条件为鼠标指针点选接触用户的群体中任意圆点,所述懒加载模式包括基于被点选的接触用户的用户ID,模拟步骤S3向服务器再次发起查看对应用户社交关系及疫情接触状态的请求,并重复执行步骤S4、步骤S5,完成在疾控中心平台上显示社交网络图的扩展更新。
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CB02 | Change of applicant information |
Address after: 215123 unit D1, artificial intelligence Industrial Park, No. 88, Jinjihu Avenue, Suzhou Industrial Park, Suzhou City, Jiangsu Province Applicant after: Zhongke Suzhou Intelligent Computing Technology Research Institute Address before: Unit D1, artificial intelligence Industrial Park, 88 Jinjihu Avenue, Suzhou Industrial Park, Jiangsu Province, 215000 Applicant before: Institute of computing technology, Chinese Academy of Sciences |
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