CN113011746A - 一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统 - Google Patents

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史北祥
杨晓方
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陈代俊
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张晨阳
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Abstract

本发明公开一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，属于疾病传播预警领域；一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统：数据采集模块、数据集成模块、高风险公共场所及人群识别模块以及预警输出模块，该系统根据地块用地类型，识别城市公共场所，并结合LBS数据，构建城市公共场所数字地图；再根据城市公共场所实时人群数量，识别高风险城市公共场所和高风险人群，最后通过公共管理部门、手机运营商和城市公共场所输出风险预警；本发明基于LBS数据的高精度实时定位特征，提供了一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，能够实时预警城市公共场所中的风险，有效降低了疫情防控的难度。

Description

一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统
技术领域
本公开涉及空气传播类疾病高风险场所预警领域，具体涉及一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统。
背景技术
空气传播类疾病一旦暴发，就会危害人群的健康和安全。空气传播类疾病一般通过呼吸道飞沫或接触途径在人际之间进行传播，城市公共场所由于环境封闭、人群密集，加快了疾病的传播，是传染的高发场所；城市公共场所的高风险人群识别对于空气传播类疾病防控十分必要，而由于城市规模大、城市公共场所数量庞杂，识别预警面临着严峻的挑战。
目前的高风险人群识别预警方法，一种是在建筑入口处进行红外体温监测，识别体温异常人群，但这种方法由于设备分散在不同建筑或场所，城市管理者难以快速掌握城市整体的风险情况；另一种是借助视频监控设备对疾病感染者进行追踪，再识别与其接触的潜在高风险人群；这种方法在感染者的行动轨迹简单的情况下效果较好，但如果感染者的活动涉及城市中多个建筑或场所，识别步骤将变得十分繁琐，存在成本高效率低的问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本公开的目的在于提供一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，解决了现有技术对高风险场所预警不够及时的问题。
本公开的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、数据集成模块、高风险公共场所及人群识别模块以及预警输出模块。
进一步地，所述数据采集模块根据目标城市的用地规划获取城市公共场所地块数据，并以每分钟一次的频率获取实时LBS数据；所述LBS数据包括用户ID、时间以及位置点地理坐标。
进一步地，所述数据集成模块中包括：统一数据格式与坐标、城市公共场所数字防疫地图构建；
进一步地，在地理信息平台中，根据所述LBS数据的更新频率实时统一城市公共场所地块数据和实时LBS数据的数据格式和坐标，再根据地理位置关系，将城市公共场所地块数据与其对应的实时LBS数据进行空间匹配，生成所述城市公共场所数字防疫地图。
进一步地，所述高风险公共场所及人群识别模块包括：统计城市公共场所的实时人群数量、判定是否为高风险城市公共场所及高风险人群；
进一步地，所述判定是否为高风险城市公共场所及高风险人群中，将实时人群数量Ni和持续时长Ai分别与人群数量警戒值Pi和感染作用发生时长Z进行比较，当Ni>Pi且Ai>Z时，则标记城市公共场所i为高风险城市公共场所，标记持续时长Ai内在高风险城市公共场所i停留的所有用户为高风险人群。
进一步地，所述人群数量警戒值Pi＝用地面积Si*人群密度警戒值ρ，其中人群密度警戒值ρ＝单位人群数量/(密切接触距离)2，Pi取整数。
进一步地，在所述预警输出模块中，通过公共管理部门、手机运营商和城市公共场所的扩音设备输出风险预警。
本公开的有益效果：
1、基于LBS数据的实时更新特征，能够实时识别高风险公共场所和高风险公共人群，并进行实时预警，确保空气传播类疾病暴发时城市管理部门的及时响应。
2、应用城市公共场所地块数据和LBS数据，能够在物质空间层面和人群活动层面精确把握城市公共场所人群密度特征，提高了高风险城市公共场所的识别精度，确保高风险人群识别预警的准确性。
3、通过信号传输端口向手机运营商和城市公共场所的扩音设备输出风险预警，采用多方式对高风险人群进行管控，能够通过政府、社会多方主体的参与，确保疫情防控措施的有效落实。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明识别预警系统流程图；
图2是本发明城市公共场所数字防疫地图数据集成界面；
图3是本发明城市公共场所数字防疫地图高风险预警界面。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
如图1所示，一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统：数据采集模块、数据集成模块、高风险公共场所及人群识别模块以及预警输出模块；
其中数据采集模块，用于根据目标城市的用地规划获取城市公共场所地块数据，并以每分钟一次的频率获取实时LBS数据(其中所述的LBS数据包括用户ID、时间、位置点地理坐标)。将城市公共场所地块数据输入至地理信息平台中，按照顺序将城市公共场所依次编号为1，2，3，……，i。再将实时LBS数据按照每分钟更新一次的频率输入至地理信息平台中。所述城市公共场所地块数据包括地块地理坐标、地块边界、地块面积、用地类型和城市公共场所编号i。
获取城市公共场所地块数据，其具体操作步骤为基于《城市用地分类与规划建设用地标准》(GB50137-2011)，在城市所有地块中筛选用地类型为A2(文化设施用地)、A3(教育科研用地)、A4(体育用地)、A5(医疗卫生用地)、B1(商业用地)、B3(娱乐康体用地)、G1(公园绿地)、G3(广场用地)的地块。
数据集成模块，用于在地理信息平台中，根据LBS数据的更新频率实时统一城市公共场所地块数据和实时LBS数据的数据格式和坐标。再根据地理位置关系，将城市公共场所地块数据与其对应的实时LBS数据进行空间匹配，如图2所示,生成城市公共场所数字防疫地图。
高风险公共场所及人群识别模块，用于每分钟统计一次各个城市公共场所的实时用户数量，根据公共场所实时用户量，测算公共场所实时人群密度，判定是否为高风险城市公共场所及高风险人群；
制定特定空气传播类疾病的高风险人群识别方法，其具体操作步骤为基于世界卫生组织公布的《2019冠状病毒病的接触者追踪》指导文件中的传播条件，制定感染该空气传播类疾病的高风险人群识别方法：在密切接触距离1米内与新冠患者面对面超过该疾病感染作用发生时长15分钟的人(群)，即为该类疾病的高风险人群。
判定高风险城市公共场所及高风险人群，其具体操作步骤为基于高风险人群识别方法，如果城市公共场所i的实时人群数量(标记为Ni)大于人群数量警戒值(标记为Pi),且持续时长(标记为)大于该疾病感染作用发生时长z，则将该城市公共场所i标记为高风险城市公共场所,再将持续时长Ai内，在高风险城市公共场所i停留的所有用户，标记为高风险人群。
其中，所述实时人群数量Ni，为每分钟统计一次城市公共场所i的实时用户数量。所述人群数量警戒值Pi，为在新冠发生的情况下，城市公共场所i的人群数量最大限度，其计算公式为:人群数量警戒值Pi＝单位人群数量/(密切接触距离)2；其中，人群数量警戒值Pi取整数。
预警输出模块，用于在城市公共场所数字地图上，对高风险城市公共场所边界加粗，对高风险人群采取高亮显示(如图3所示)，并通过公共管理部门、手机运营商和城市公共场所的扩音设备输出风险预警，实时预警疫情高风险人群并标记高风险城市公共场所。
通过公共管理部门、手机运营商和城市公共场所的扩音设备输出风险预警，其具体操作步骤为将实时高风险公共场所及其高风险时段信息通过信号输出端口发送至公共管理部门，提示公共管理部门采取相应的管控措施；将实时高风险人群信息通过信号输出端口发送至手机运营商，向高风险人群在高风险时段分批次发送预警短信，进行信息提示；将高风险公共场所及其高风险时段语音信息通过信号输出端口发送至城市公共场所的扩音设备，在高风险时段进行疫情预警实时播报。
说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (6)

1.一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、数据集成模块、高风险公共场所及人群识别模块以及预警输出模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，其特征在于，所述数据采集模块根据目标城市的用地规划获取城市公共场所地块数据，并以每分钟一次的频率获取实时LBS数据；所述LBS数据包括用户ID、时间以及位置点地理坐标。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，其特征在于，所述数据集成模块中包括：统一数据格式与坐标、城市公共场所数字防疫地图构建；
在地理信息平台中，根据所述LBS数据的更新频率实时统一城市公共场所地块数据和实时LBS数据的数据格式和坐标，再根据地理位置关系，将城市公共场所地块数据与其对应的实时LBS数据进行空间匹配，生成所述城市公共场所数字防疫地图。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，其特征在于，所述高风险公共场所及人群识别模块包括：统计城市公共场所的实时人群数量、判定是否为高风险城市公共场所及高风险人群；
所述判定是否为高风险城市公共场所及高风险人群中，将实时人群数量Ni和持续时长Ai分别与人群数量警戒值Pi和感染作用发生时长Z进行比较，当Ni>Pi且Ai>Z时，则标记城市公共场所i为高风险城市公共场所，标记持续时长Ai内在高风险城市公共场所i停留的所有用户为高风险人群。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，其特征在于，所述人群数量警戒值Pi＝用地面积Si*人群密度警戒值ρ，其中人群密度警戒值ρ＝单位人群数量/(密切接触距离)2，Pi取整数。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，其特征在于，在所述预警输出模块中，通过公共管理部门、手机运营商和城市公共场所的扩音设备输出风险预警。
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