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　　隨著(zhù)疫情在國內得以控制，各地復工復產(chǎn)的有序推進(jìn)，全國的經(jīng)濟發(fā)展正在逐步復蘇。在經(jīng)濟好轉但疫情并未完全結束的關(guān)鍵時(shí)刻，運用大數據、5G、物聯(lián)網(wǎng)等科技手段做好疫情防控工作的預測與預防，構建嚴密的疫情風(fēng)險防控網(wǎng)絡(luò )，提高疫情防控的質(zhì)量和水平，控制疫情再發(fā)風(fēng)險，是后疫情時(shí)期疫情管控的重點(diǎn)和關(guān)鍵。

　　為助力疫情管理單位提高疫情防控與監管工作的精確性和高效性，大華股份基于前端豐富的智能感知數據，結合大數據、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段，依托疫情防控大數據平臺，推出大華疫情防控及監測解決方案，助力用戶(hù)打造“數據在線(xiàn)、計算在線(xiàn)、異常在線(xiàn)、資源在線(xiàn)、管理在線(xiàn)、監督在線(xiàn)”長(cháng)效的疫情防控與監測方案，助其掌控疫情防控主動(dòng)權。

　　五看知明細，開(kāi)啟疫情數據研判力

　　?看趨勢：有效整合學(xué)校、醫院、社區、機場(chǎng)、車(chē)站等各類(lèi)場(chǎng)所的數據，并進(jìn)行大數據分析，形成全省“一盤(pán)棋”整體性、系統性可視化態(tài)勢展示，幫助用戶(hù)對疫情態(tài)勢作出有效評價(jià)及預測。

　　(圖片為演示素材，供參考)

　　?看總量：監測區的測溫總數、異?？倲祬^分顯示，一目了然，便于明確防控重點(diǎn)區位。

?看異常：疫情之下，對于各場(chǎng)所人體體溫、未戴口罩、居家隔離、前端設備等異常情況實(shí)時(shí)監測，異常時(shí)可實(shí)時(shí)報警，便于第一時(shí)間干預、處理。

?看變化：體溫異常趨勢、測溫人數趨勢、感知體系建設趨勢等一圖掌握，讓用戶(hù)及時(shí)知曉關(guān)鍵指標數據變化，有針對的進(jìn)行疫情管控。

?看現場(chǎng)：測溫防控現場(chǎng)、居家隔離現場(chǎng)、疫區醫用廢品處置現場(chǎng)等疫情相關(guān)場(chǎng)所實(shí)現可視化管理，疫情前線(xiàn)和“后方”兩手抓，輔助科學(xué)決策，提升指揮效率。

　　四控達目標，大數據助力精準防疫

　　?控源頭：科技手段和人工復核相結合，篩查到異常體溫及時(shí)進(jìn)行核查，從源頭切斷感染風(fēng)險，以防疫情擴散蔓延。

　　?控隔離：依托互聯(lián)網(wǎng)+AI手段，助力社區落實(shí)居家隔離政策，及時(shí)了解居家隔離對象的隔離狀態(tài)、隔離天數等信息，無(wú)異常人員做到及時(shí)解除隔離，還可督促社區進(jìn)行個(gè)性化關(guān)懷舉措。

?控接觸：融合社區、各場(chǎng)所、社會(huì )面等多維數據，通過(guò)大數據技術(shù)分析挖掘，還原人體特征、歷史軌跡、車(chē)輛軌跡等訊息，加快對接觸人員的核查，及時(shí)排查隱患。

?控輸入：針對機場(chǎng)、車(chē)站、高速公路等重點(diǎn)輸入場(chǎng)所，對來(lái)自疫情嚴重地區的車(chē)輛、人員實(shí)時(shí)預警，落實(shí)國家疫情防控工作要求，提高輸入性疫情管理效率。

　　典型案例

　　大華助力西藏某廳部署疫情防控及監測方案進(jìn)行疫情防控管理，全面接入西藏機場(chǎng)、火車(chē)站、醫院等場(chǎng)所的疫情防控數據，構建嚴密的疫情風(fēng)險防控網(wǎng)，將各類(lèi)疫情防控工作做實(shí)做細，形成防控疫情風(fēng)險的合力和快速高效的反應機制，破解碎片化、單點(diǎn)式的防疫防控管理難題，保證疫情監管工作高效、有力。據西藏3月13日最新通報，連續43天無(wú)新增新冠確診病例，無(wú)新增疑似病例，大華積極助力西藏做好疫情防控監管工作。

　　大華股份充分發(fā)揮大數據、視頻物聯(lián)技術(shù)在疫情防控態(tài)勢、測溫管控、資源調度、輔助決策及效果評估等方面的作用，構筑更高效、更普適、更全面的疫情防控及監測解決方案，無(wú)論是疫情之下，還是平時(shí)監測，幫助提高疫情風(fēng)險防控工作的科學(xué)性和精細度，助力防疫防控“最后一公里”。