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解读丨阿里云AIoT社区防疫解决方案

阿里云IoT智能地产业务部解决方案架构师敖波

编者按

阿里云IoT智能地产业务部解决方案架构师敖波老师分享了《阿里云AIoT社区防疫解决方案》,针对社会关注的社区疫情防控带来深入解读。

面对社区防疫存在的体温检测易感染、健康摸查成本高、重点人员监管难和疫情防控宣传难到位等问题,阿里云方案针对业主、访客、物业、政府等需求端应用场景,由社区支付宝小程序和AIoI云平台,连接社区、家庭边缘网关及测温摄像头、测温黑体、手持测温仪等感知设备。为物业生成社区小程序,实现居民智能打卡与访客快速登记,结合出入人员红外热成像被动测温,可实时追踪、异常警报和快速摸排。在此基础上,还可以延伸针对办公园区、商业场景差异化应用。

阿里云IoT智能地产联合支付宝推出了AIoT社区防疫解决方案。通过支付宝小程序以及红外热成像被动测温来实时掌控居民以及出入人员的健康状况,同时也适用于办公园区、商场、学校等空间场景,帮助各类空间做好疫情防控工作。

在新冠疫情爆发后,国家从国务院到卫生健康委员会、疾病预防控制局、交通运输部、教育厅等多部门也都在积极落实体温测量等联防联控。

目前,人群重点活动的场所主要有以下几类:社区、企业园区、医院、机场、火车站等区域。大部分筛查和管理手段分为四种类型。第一,人群的体温检测。对于人群密集的空间场所所有人员,都需要体温测量和跟踪,确保所有人员的健康。第二,要以社区以及办公园区为单位,进行健康档案管理,来统计出每个区域的人口总数,实时的健康情况,并且重点对外来人员管控和安排。

第三,对重点人员的监控。主要包括已经感染的患者、疑似感染人员以及密切接触者。实时监控他们的行为轨迹,身体状况。第四,在监控的同时,做好防护。避免监管人员和医护人员二次交叉感染。

传统防疫防控手段有哪些痛点?

方案结合园区和社区防疫这两大居民办公以及居住和核心场景进行了痛点分析。我们发现,第一个核心痛点是在体温检测以及掌握的过程中,大部分用的是接触性体温检测。一线所有检测人员接触病毒的概率特别高。同时,对于出入口人员的体温检测外,怎么实时掌握每一个居民,每一个员工的健康状况,也是当前很大的难点。

第二个核心痛点是在社区以及园区的出入口,目前大部分还需要大家排队、签字,容易产生排队聚集,同时供应品容易产生接触传播风险。所有的信息录入,通过纸张和系统,数据的真实情况无法保证,人员的出入记录也无法追溯。

第三个核心痛点是针对重点人员的监测,实际上我们很难发现谁是重点人员。在通过传统的打电话和微信方式,是很难快速筛选出重点人员。

第四个核心痛点是,疫情防控宣传工作,在园区或者社区,一般是采取微信以及电话的方式,通讯不及时,传达不到位是普遍现象。人力参与度较高,导致交叉感染变大,主要体现在以上四个方面。而通过智能,可以有效解决以上痛点。

本次阿里云IoT和支付宝紧急推出社区防疫解决方案,架构图中包含人脸闸机、测温摄像头、测温仪、测温贴、门磁。通过社区和家庭边缘网关连上阿里云AIoT云平台,在云平台当中对于设备的物模型和领域服务统一建立后,传输给支付宝平台。核心重点是业主、访客、物业、政府来提供四个层面的应用。

第一,居家观察打卡,业主可以在支付宝小程序端进行健康打卡。同时对于自己的异常进行申报,在PC端和钉钉端进行信息汇总和及时通知。

第二,对于人员出入的管理。在支付宝小程序,扫码登记,快速记录人员出行情况。通过红外热成像的测温方式,减少人员接触,对他们被动测温,进行通行放行以及禁止通行。

第三,对于所有隔离人员,将通过一些智能化硬件,来对他们的体温进行监测,同时对他的出入情况进行异常报警。

第四,通过支付宝小程序快速做疫情防控和宣传。疫情防控的政策要求以及面向居民的建议和指导。这样的整体解决方案可以有效对疫情防控提高效率。

AIoT社区防疫解决方案如何快速解决防控相关问题?

接下来我们从居家观察打卡、人员出入管理、隔离管控、疫情防控宣传这四个层面分别来剖析我们是如何提供一套软硬件一体的方案来帮助所有的这些场景快速的去解决防控的相关问题。那除了这四个层面在社区应用之外,在园区和商场场景当中会有哪些差异点是跟这个在应用过程当中可以进行个性化适配的?

第一部分——居家观察打卡。当前大部分的物业跟社区其实也有自己的APP,但是居民在应用的时候效果都是比较差的,主要因为它的成本和运营能力要求比较高。想要快速地解决信息传递到业主端能够快速的采集到健康信息的目的,那么物业可以在支付宝的管理后台开通阿里数字社区物业跟社区,只需要在后台入驻之后,就可以零开发一键生成自己社区的小程序。

这个小程序也可以添加到支付宝的首页,快速让所有的业主较低的成本去接触到对应的信息并进行使用。后台现在支付宝有60多万个物理世界当中的社区,基本覆盖了我们目前所居住的大部分的实体空间当中的社区。

物业注册生成小程序之后居民是怎么使用的呢?现在居民所有的这些信息包括他的体温、出入信息基本上是通过上门手动登记或者是电话记录的方式来进行采集。

这样普遍面临着信息汇总难,管理不及时的问题,同时也增加了采集人员与业主的接触。采用这套方案之后,就可以在小程序端快速打卡,所有的业主在小程序端打卡结束之后,在PC端的后台,可以看到所有打卡记录。

除此之外,如果使用了钉钉,那么也可以把每一次打卡的数据情况,反馈到钉钉端,实现智能汇总,实时推送。减少了所有防疫工作人员与业主之间接触的频率,降低了交叉感染的风险。另外一方面也可以相对快速实时地去掌握到所有居民的健康状况。

第二部分——人员出入管理。目前,大部分的园区社区的出入管理都面临着排队聚集、手工填写这样两个核心的问题。那么在以这套方案进行落地过程当中,我们将通过支付宝小程序扫码的方式进行一个信息的填报,来监控到每一个人员出人社区和园区的行为路径。

同时在支付宝小程序端,还有临时放卡的功能。这样的好处也大大降低了,因为人员聚集而产生的交叉传染风险。另外一方面也把所有人员通行记录进行了留痕,入股他未来健康打卡的数据发生异常,就可以实时地去寻找到他的出行情况。

此外,我们也和合作伙伴共同提供红外热成像被动测温的方案,核心分成几种:

第一,本地管理。包括有手持测温仪,红外测温摄像头,测温黑体以及本地监控等。可以快速落地,不需要联网,及时输出。应对返工潮对于大体量人员体温监测的需求,是可以进行快速落地方案。

第二,联网型。我们会把所有的这些设备通过交换机连到边缘智能服务器上,通过人脸识别算法将每一个人的体温检测结果和他的人脸的比对结果进行统一。在云端就可以去监测具体每一个人体温的台账是否有异常,以及他的一些人物关系做统一的展现。

第三,在实现了这样的功能之后,我们也可以实现闸机联动。比如说可通行人员且体温正常进行自动放行等等。

这一套整体的方案在业务落地的时候,会保证社区人员不需要进行排队,快速通过,快速筛查发现异常,进行人工复核。然后再进行相应的预案。红外热成像被动测温方案在加入了aibox边缘智能服务器之后,就可以进行人员温度的检测、追踪、记录以及报警,对于一些重点人员,也可以做一些专门的预控,对于他的人员关系也可以进行筛查。

第三部分——隔离人员的管控。通过被隔离人员佩戴测温贴来去密切地监管人员的体温状况,我们可以看到测温贴的数据会统一传输到蓝牙中继网关上,然后统一代理上云,我们在云端的支付宝小程序以及管理的软件上就可以实时监控出所有人员当前的体温状况以及是否有异常,这样就可以帮助社区以及园区工作人员远程监控所有患者,减少被传染的机会,同时也提升整个监控的效率。

除了对人员的体温进行实时监测之外,现在有很多区域都采用了贴封条的方式对一些待管理的人员进行控制,业主的隐私争议比较大。但是防疫解决方案,通过lora的门磁和网关,去采集是否有开门和异常记录。这样对隔离区进行智能管理。

第四部分——社区疫情管控和对外宣传。我们可以通过支付宝小程序端快速的进行信息的发布,以及多层消息的快速传达。

AIoT防疫解决方案在办公园区的应用

除了社区应用,办公园区和商业也有一些差异化的应用,主要体现在三个方面:第一,大部分的企业对于返岗职工的健康情况非常重视。也是政企核心管控的点。在这方面,我们替代掉支付宝小程序端,而是采用钉钉的方式进行输出,做上情下达,下情上传这样的通道来实现对于职工健康状况管理和实时摸排。

第二,在整个健康数据监控过程当中有些异常的实时监测。包括比如说整个园区当中有哪些疑似的人员,分布在哪些位置,隔离的情况怎么样等等。

第三,我们看到,在园区和商业这种人群密集的场景当中,像厕所这样的公共区域是使用频率比较高,而且更容易产生传播的这样的一个空间场景。那么,我们在方案当中提供了整个工区疫情监测以及治理的方案。那除了在传统的厕所中坑位实时检测这些应用的基础,我们增加了红外紫外线消毒,快速清理污染源这些功能来确保所有使用厕所的人员,以及维护厕所卫生的工作人员都能够减少或者避免与病毒接触。同时加强数据的统一监管来掌握它的一个整体情况。

除了办公园区和商业场景,红外无感测温,云封条条等等这些应用使用的面也是非常多。希望能通过阿里云IoT和支付宝联合推出的这套防疫解决方案来帮助大部分的社区、园区做好整个疫情阶段的防控工作。

本文整理自CSHIA智能家居微课堂

《阿里云AIoT社区防疫解决方案》课程

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