[发明专利]一种校园传染病智能通行防控方法及系统

权利要求书

1.一种校园传染病智能通行防控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：采集校园师生的相关传染病数据；

步骤S2：将所述传染病数据通过互联网传输至云端处理平台，对所述传染病数据进行整合和存储；

步骤S3：通过所述云端处理平台对所述传染病数据进行传染病判断；

步骤S4：根据传染病判断结果，对校园通行系统、传染病决策系统和传染病预警系统输出相应指令。

2.如权利要求1所述的校园传染病智能通行防控方法，其特征在于，在步骤S1中，通过包括线上信息采集方式和线下信息采集方式，所述线上信息采集方式为师生通过防控信息填报平台进行自身信息的填报，所述线下信息采集方式为利用体征监测设备对师生在校园或者家庭进行体征监测，其中体征监测设备将所获得的各师生相关传染病数据上传至所述防控信息填报平台。

3.如权利要求2所述的校园传染病智能通行防控方法，其特征在于，在线上信息采集方式中，包括以下步骤：

步骤S101：采用在线问卷调查的方式对师生进行传染病调查，分别记录师生每道题的填写时间；

步骤S102：在线采集学生在每道题的填写时间内的面部表情图像序列；

步骤S103：对所述面部表情图像序列进行特征提取，提取出面部表情图像序列中的关键帧，将关键帧特征向量按照时间序列组成表情特征序列；根据所述表情特征序列进行表情变化分析，识别出表情，判断是否疑似隐瞒；

步骤S104：筛选出师生第一次作答时填写时间超过设定时间或通过表情分析判定为疑似隐瞒的题目，将对应的题目推送给学生进行第二次作答；

步骤S105：将第二次作答结果与第一次作答结果比对，如果结果不一致，判定存在隐瞒情况；如果结果一致，对于第一次作答时通过表情分析判定为疑似隐瞒的题目，计算第一次作答时的表情特征序列和第二次作答时的表情特征序列的运动矢量之间的相似度，若所述相似度高于设定阈值，判定存在隐瞒情况。

4.如权利要求3所述的校园传染病智能通行防控方法，其特征在于，在所述防控信息填报平台中，绑定每一位师生对应的身份信息，所述身份信息包括姓名、性别、身份ID、年龄、年级、班级和家庭情况。

5.如权利要求1至4任一项所述的校园传染病智能通行防控方法，其特征在于，在步骤S4中，若传染病判断结果为达到感染标准，将对应的身份信息通过微信消息和/或手机短信通知疑似感染人员和/或管理人员，并发送相应关闭指令至校园通行系统，关闭校园通道；并发送相应提醒指令至与所述疑似感染人员有密切接触的人群；

若传染病判断结果为未达到感染标准，发送相应开启指令至校园通行系统，开启校园通道。

6.如权利要求5所述的校园传染病智能通行防控方法，其特征在于，通过防控信息填报平台向基站发送定位信号，判断位于两个不同终端的防控信息填报平台之间的防控距离，若所述防控距离小于设定距离，则判定所述两个不同终端为密切接触关系。

7.如权利要求6所述的校园传染病智能通行防控方法，其特征在于，若传染病判断结果为达到感染标准，同时发送对应的疑似感染人员身份信息至外部计算机系统。

8.一种应用于如权利要求1至7任一项所述的校园传染病智能通行防控方法的系统，其特征在于，包括：

信息采集模块，所述信息采集模块被配置为采集校园师生的相关传染病数据；

信息归集模块，所述信息归集模块被配置为将所述传染病数据通过互联网传输至云端处理平台，对所述传染病数据进行整合和存储；

云端处理平台，所述云端处理平台被配置为对所述传染病数据进行传染病判断；

结果输出模块，所述结果输出模块被配置为根据传染病判断结果，对校园通行系统、传染病决策系统和传染病预警系统输出相应指令。

9.如权利要求8所述的一种校园传染病智能通行防控系统，其特征在于，所述信息采集模块包括线上信息采集单元和线下信息采集单元，所述线上信息采集单元包括防控信息填报平台，所述线下信息采集单元包括体征监测设备。

10.如权利要求9所述的一种校园传染病智能通行防控系统，其特征在于，所述防控信息填报平台包括身份验证单元和定位单元，所述身份验证单元用于对参与在线问卷调查的用户进行身份ID验证、人脸验证和健康码验证，所述定位单元用于向基站发送定位信号。