楊呈永， 肖博懷， 謝曉蘭， 黎秋艷， 張琰霖

（1.桂林理工大學(xué)a.網(wǎng)絡(luò)與信息中心；b.信息科學(xué)與工程學(xué)院；c.外國語學(xué)院，廣西桂林 541004；2.桂林信息科技學(xué)院外貿(mào)與外語系，廣西桂林 541004）

0 引 言

2020 年5 月起，國內(nèi)疫情得到有效控制，各行各業(yè)陸續(xù)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，但復(fù)工復(fù)產(chǎn)后需要保持疫情常態(tài)化防控不能放松，各行各業(yè)在復(fù)工復(fù)產(chǎn)后如何科學(xué)精準(zhǔn)、全力以赴做好常態(tài)化疫情防控依然是一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。實(shí)驗(yàn)中心是高校實(shí)驗(yàn)室匯聚和開展實(shí)踐教學(xué)和科研創(chuàng)新的重要場所，承擔(dān)著高校人才培養(yǎng)的重要任務(wù)［1-2］，同時(shí)存在人流量大、潛伏因素多等原因使得防疫工作更具有挑戰(zhàn)性。所以，在疫情管控期間充分利用先進(jìn)技術(shù)研發(fā)系統(tǒng)保障好高校實(shí)驗(yàn)室的正常運(yùn)行同時(shí)又要做好防疫工作，是高校實(shí)驗(yàn)中心管理的重要工作。本文以物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)為技術(shù)手段，設(shè)計(jì)了一個(gè)疫情防控下實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)。

1 現(xiàn)狀分析

隨著近幾年高校的發(fā)展，很多高校都建設(shè)了大規(guī)模高校實(shí)驗(yàn)中心。以我校現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)中心為例，建設(shè)科創(chuàng)實(shí)驗(yàn)中心40 間，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)中心48 間，計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)中心24 間，外語語音室中心28 間，虛擬仿真實(shí)訓(xùn)中心12 間，工程實(shí)訓(xùn)中心8 間。

由于受疫情影響，原有管理方式面臨眾多問題。

（1）缺乏防疫經(jīng)驗(yàn)。在當(dāng)下疫情的環(huán)境下，大部分高校的實(shí)驗(yàn)中心缺少防疫經(jīng)驗(yàn)。教師亦缺乏自我防護(hù)、秩序維護(hù)、學(xué)生追蹤等操作經(jīng)驗(yàn)；學(xué)生缺乏信息認(rèn)證、突發(fā)情況等經(jīng)驗(yàn)；場所本身缺乏檢測、預(yù)警、殺毒等防疫經(jīng)驗(yàn)。

（2）防疫設(shè)備不充足。要保障疫情防控下安全上實(shí)驗(yàn)課，實(shí)驗(yàn)中心必須有充足的新型防疫設(shè)備支持，而目前大部分高校的新型防疫設(shè)備相對(duì)匱乏，這就導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)不能得到全面發(fā)展。

（3）技術(shù)復(fù)雜。一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)，需要物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、新一代人工智能等新興技術(shù)［3］，并把這些技術(shù)與實(shí)驗(yàn)中心現(xiàn)有的技術(shù)結(jié)合，再結(jié)合疫情防控業(yè)務(wù)，技術(shù)層面要求的較為復(fù)雜，開發(fā)相對(duì)不易。

（4）信息資源缺乏開放平臺(tái)，無法開放共享。由于歷史建設(shè)原因一些類似大型儀器設(shè)備實(shí)驗(yàn)室建設(shè)相對(duì)獨(dú)立，對(duì)于設(shè)備場地要求過高，沒有集中到對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)中心，資源管理相對(duì)獨(dú)立，無法實(shí)現(xiàn)資源共享［4］。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

經(jīng)過調(diào)研分析，實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)采用分層架構(gòu)［5］。該系統(tǒng)通過實(shí)驗(yàn)室預(yù)約、每天出入等龐大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，這就需要通過各種接口來采集數(shù)據(jù)并且存儲(chǔ)到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫中；采集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)雜亂無章，這就需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；處理過后的數(shù)據(jù)通過算法和各種數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)化成信號(hào)作為預(yù)警信息；處理過后的數(shù)據(jù)服務(wù)各種功能，如數(shù)據(jù)可視化等。另外，系統(tǒng)需保留各種應(yīng)用終端的平臺(tái)接口。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)的框架具體分為五大層，如圖1 所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

2.1 數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層

數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層的數(shù)據(jù)源主要有3 個(gè)：高校大數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)中心調(diào)用的數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)采集的學(xué)生行為數(shù)據(jù)、智能終端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。采集與存儲(chǔ)的方案見圖2。

圖2 數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)方案

Zookeeper是一個(gè)具有容錯(cuò)性和高可用性的分布式協(xié)作組件。在zk 集群的基礎(chǔ)上，可以配置Hadoop高可用模式。該模型具有雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN 節(jié)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)容災(zāi)。另外，結(jié)合F1ume、Kafka、Hbase等技術(shù)，通過F1ume實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，采集的數(shù)據(jù)緩存在Kafka模塊中，最后存儲(chǔ)在Hbase、MongoDB、Spark SQL 等數(shù)據(jù)庫中［6］，供數(shù)據(jù)預(yù)處理層提取。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理層

數(shù)據(jù)預(yù)處理層主要包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成。對(duì)于數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行四步驟處理：①將數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層中感興趣的數(shù)據(jù)源進(jìn)行抽??；②將抽取的部分感興趣的數(shù)據(jù)源進(jìn)行糾正，包括數(shù)據(jù)一致性、處理無效值和缺失值等；③將糾正好的數(shù)據(jù)源進(jìn)行轉(zhuǎn)換或歸并，從而構(gòu)成一個(gè)適合數(shù)據(jù)處理的描述形式；④再把處理好的數(shù)據(jù)根據(jù)業(yè)務(wù)的需要有機(jī)地集中，從而為實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)提供全面的數(shù)據(jù)共享［7］。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)警信號(hào)生成層

該層是一個(gè)信號(hào)輸出、模型優(yōu)化、預(yù)警模型、觸發(fā)規(guī)則相互循環(huán)的一個(gè)流程。推理規(guī)則和本地構(gòu)建構(gòu)成的本體庫為預(yù)警模型提供了數(shù)據(jù)源［8］，知識(shí)庫、案例庫、應(yīng)急庫等疫情的數(shù)據(jù)庫不斷建模用來優(yōu)化模型，而本體庫則是用來推理規(guī)則和本地建構(gòu)，如疫情信息、學(xué)生信息等數(shù)據(jù)的建構(gòu)與推理。

2.4 數(shù)據(jù)服務(wù)層

（1）實(shí)驗(yàn)預(yù)約。學(xué)生可通過系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)課前實(shí)名預(yù)約，系統(tǒng)通過該學(xué)生的行為數(shù)據(jù)和算法實(shí)現(xiàn)個(gè)人疫情風(fēng)險(xiǎn)分析，判斷有無實(shí)驗(yàn)預(yù)約的條件。

（2）數(shù)據(jù)可視化。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)目前主要的可視化功能模塊如圖3 所示，包括全國疫情監(jiān)測可視化，實(shí)驗(yàn)室預(yù)約可視化，學(xué)生行為數(shù)據(jù)可視化，智能預(yù)警可視化，門禁系統(tǒng)可視化等。

圖3 可視化功能模塊圖

通過公共衛(wèi)生事件應(yīng)急數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)中心開放接口，對(duì)接口提供的疫情全國分布、每日新增數(shù)量等數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化；通過學(xué)生預(yù)約實(shí)驗(yàn)室的情況進(jìn)行可視化；通過各個(gè)終端對(duì)學(xué)生行為如進(jìn)出某個(gè)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行可視化；通過建模以及優(yōu)化算法對(duì)智能預(yù)警信息進(jìn)行可視化；通過門禁設(shè)備對(duì)門禁系統(tǒng)進(jìn)行可視化?？梢暬瘍?nèi)容展現(xiàn)在大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中心智慧屏和后臺(tái)管理中。

（3）預(yù)警信息查詢。教師和學(xué)生可通過實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)獲取公共衛(wèi)生事件應(yīng)急數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)中心的數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)警信息查詢。

（4）數(shù)據(jù)錄入管理。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)可把通過門禁和測溫系統(tǒng)把人員的信息、體溫、從何處來等數(shù)據(jù)封裝成數(shù)據(jù)包和接口，供其他平臺(tái)使用。

（5）預(yù)警決策推薦。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)采用樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹等算法。其中，樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)普通模式為實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)加上已有疫情數(shù)據(jù)經(jīng)過計(jì)算后得出決策信息；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有高修復(fù)性、高自適應(yīng)性以及高多維度函數(shù)學(xué)習(xí)型［9］。

（6）檢測數(shù)據(jù)開放。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)采用XMA整合協(xié)同平臺(tái)，XMA 相對(duì)于其他數(shù)據(jù)接口管理的平臺(tái)，優(yōu)勢在于其具有高并發(fā)、高可靠、高效率的優(yōu)點(diǎn)。XMA整合協(xié)同平臺(tái)由部署在專用的服務(wù)器上，改服務(wù)器與數(shù)據(jù)接口共享系統(tǒng)共同組成該平臺(tái)，解決數(shù)據(jù)收集、并發(fā)、調(diào)用、同步性等問題。各個(gè)實(shí)驗(yàn)中心的設(shè)備都可通過XMA整合協(xié)同平臺(tái)向數(shù)據(jù)中心共享數(shù)據(jù)。具體流程見圖4。

圖4 數(shù)據(jù)共享流程圖

在如今疫情仍未完全平息的時(shí)間下，全國疫情防控?cái)?shù)據(jù)變得尤為重要，全國數(shù)據(jù)都要相通［10］。實(shí)驗(yàn)中心要完全開放疫情數(shù)據(jù)，可以把采集到的疫情大數(shù)據(jù)打包封裝，對(duì)外暴露開放的接口供各大防疫平臺(tái)使用，為疫情防控做出一份微薄的力量。

2.5 應(yīng)用終端層

常見的應(yīng)用終端包括Web 端、移動(dòng)終端，實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)的應(yīng)用終端也使用這兩種常見的終端以及預(yù)警信息發(fā)布平臺(tái)，可采用ZigBee［11］的無線通信技術(shù)，它具備短距離、低功耗、高可靠的特性。ZigBee 的每個(gè)分支傳感器在識(shí)別并接受大數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)通過通信的無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給數(shù)據(jù)采集協(xié)調(diào)器，接著把該項(xiàng)目與互聯(lián)網(wǎng)連接，然后通過有線網(wǎng)絡(luò)向已連接的服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)和電子信號(hào)，最終可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)雙向通信，并進(jìn)行智能化管理。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)的防疫數(shù)據(jù)也可對(duì)接在公共平臺(tái)上，比如預(yù)警信息發(fā)布平臺(tái)、公共衛(wèi)生事件應(yīng)急平臺(tái)等。

3 實(shí)驗(yàn)中心管理的物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)計(jì)

3.1 門禁系統(tǒng)

實(shí)驗(yàn)中心將大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有機(jī)結(jié)合［12］，將來訪人員的身份信息等數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中，并上傳到大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)。

（1）門禁分控器。分控器增強(qiáng)了門禁系統(tǒng)在單機(jī)情況下的正常運(yùn)作。分控器確保在網(wǎng)絡(luò)或者主控器發(fā)生故障的情況下，門禁依然正常運(yùn)作。

（2）讀卡器。選用PK-R35X/W34 讀卡器，應(yīng)用了Mifare1 技術(shù)。此讀卡器功能強(qiáng)大，容錯(cuò)率高，具有免實(shí)體接觸、防水防電、使用壽命高的特點(diǎn)，是實(shí)驗(yàn)中心門禁系統(tǒng)的最佳選擇。

（3）電控鎖。電控鎖是門禁系統(tǒng)中必不可少的零件之一，選用了通CE 等認(rèn)證的電控鎖，確保系統(tǒng)穩(wěn)定。①單扇木門：一般選用機(jī)械鎖，要注意內(nèi)門把手為標(biāo)準(zhǔn)型，可開鎖；外門把手可以空轉(zhuǎn)但只能用鑰匙開門。②90 度開玻璃門、防盜門或雙開門（消防通道等）。

（4）紅外線防盜。紅外線防盜采用熱成像技術(shù)，若在實(shí)驗(yàn)中心非開放時(shí)間或者未通過門禁系統(tǒng)進(jìn)來的人員，會(huì)被防盜系統(tǒng)檢測，管理員將第一時(shí)間知道并選擇是否報(bào)警。

（5）指紋門禁傳感器。記錄進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室的人員的指紋情況，并上傳到大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)中［13］。具體拓?fù)淙鐖D5 所示。

圖5 門禁系統(tǒng)拓?fù)鋱D

3.2 智能預(yù)警

對(duì)實(shí)驗(yàn)中心的設(shè)備進(jìn)行觀察，如遇到故障，比如電壓異常、電量、內(nèi)部溫度等故障，立即發(fā)出警告，并立即通知管理員，具體如下：

（1）溫度預(yù)警。當(dāng)溫度傳感器感應(yīng)到設(shè)備溫度超過正常溫度，就會(huì)通過語音系統(tǒng)發(fā)出警告，并第一時(shí)間通過公眾號(hào)或者APP通知實(shí)驗(yàn)中心管理員。

（2）防盜預(yù)警。當(dāng)紅外線傳感器感應(yīng)到非開放時(shí)間并未通過門禁系統(tǒng)的人員闖入實(shí)驗(yàn)中心，就會(huì)第一時(shí)間通過公眾號(hào)或者APP通知實(shí)驗(yàn)中心管理員。

（3）門禁管理。管理員可通過公眾號(hào)遠(yuǎn)程查看門禁情況，并可遠(yuǎn)程控制門禁進(jìn)出來控制進(jìn)出成員。

以上的預(yù)警都有分預(yù)警程度，管理員可通過不同的預(yù)警程度來做出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，小到自己通過設(shè)備來管理預(yù)警，大到一鍵報(bào)警，這樣可以有效避免各種情況的發(fā)生，大大地提高了管理員的管理效率。

3.3 防疫措施

（1）AI 人臉識(shí)別。疫情原因下進(jìn)出實(shí)驗(yàn)中心必須得佩戴口罩，這就需要對(duì)佩戴罩的人員進(jìn)行AI人臉識(shí)別，以辨別進(jìn)出人員的身份。實(shí)驗(yàn)中心調(diào)用百度AI人臉識(shí)別接口，該接口開放、免費(fèi)，可以在戴口罩的情況下通過AI技術(shù)識(shí)別人員身份，并與高校學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行核對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)人身份驗(yàn)證。

（2）溫度檢測。在大自然中，每個(gè)物體都會(huì)受到紅外線的輻射。紅外線是一種電磁波，可根據(jù)不同溫度對(duì)不同物體造成輻射，又稱紅外輻射的電磁波。系統(tǒng)防疫的體溫監(jiān)測是通過紅外線的照射，對(duì)進(jìn)出人員的體溫進(jìn)行熱紅外成像。斯特藩-玻爾茲曼定律［14］得出物體的紅外線輻射量與物體表面上的溫度的四次方成正比例，由此可見物體表面的溫度即使微弱波動(dòng)，紅外線輻射量也會(huì)發(fā)生巨大的變動(dòng)，這就是本系統(tǒng)體溫測試紅外線熱成像的原理，工作流程見圖6。

圖6 體溫測試流程圖

（3）自動(dòng)消毒。當(dāng)進(jìn)入成員經(jīng)過溫度檢測后顯示正常溫度，仍需要對(duì)雙手進(jìn)行消毒殺菌。消毒液采用濃度為80%的乙醇?xì)怏w，并利用紫外線照射增強(qiáng)殺菌效果。

（4）異常報(bào)警。在人體測溫高于正常閾值時(shí)，實(shí)驗(yàn)中心會(huì)第一時(shí)間通過公眾號(hào)或者APP 來通知管理員，并第一時(shí)間報(bào)警。

4 基于大數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)分為四大層，見圖7。

圖7 實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

（1）第一層為前端UI 層。這層需要用到HTML，CSS，JS等常用的Web技術(shù)。

（2）第二層為展示層。使用ajax 用于數(shù)據(jù)發(fā)送、緩沖和獲取，本實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)使用了Vue 框架和Echars組件，并用了ElementUI框架渲染頁面。

（3）第三層為服務(wù)層。本實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)使用了SpringCloud的技術(shù)，將實(shí)驗(yàn)室的主要功能分為用戶服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、可視化服務(wù)和分析服務(wù)。

（4）第四層為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算層。實(shí)驗(yàn)中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySql 數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)分析的文件會(huì)通過hadoop集群存儲(chǔ)到存儲(chǔ)平臺(tái)。

實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)通過訪問瀏覽器網(wǎng)頁來實(shí)現(xiàn)。網(wǎng)頁所加載的數(shù)據(jù)通過ajax 緩沖得來，并通過json 數(shù)據(jù)解析，構(gòu)造成html頁面顯示。

部分代碼如下：

＜script type ＝＂ text/javascript＂ src ＝＂ js/jquery.js＂ ＞＜/script ＞

＜script ＞

＄（document）.ready（function（）｛

＄.ajax（｛

type：＂ GET＂，

async：false，url：＂ json/GetJson_readerinf.action＂，

dataType：＂ json＂，success：function（data）｛

//讀取進(jìn)出人員信息、預(yù)警信息、防疫信息等

＄（＂＃readername＂）.html（data.readerinf［0］.AirStatus）；

實(shí)驗(yàn)中心大數(shù)據(jù)預(yù)警平臺(tái)界面如圖8 所示。

圖8 實(shí)驗(yàn)中心大數(shù)據(jù)預(yù)警平臺(tái)界面圖

5 結(jié) 語

在疫情防控期間，充分利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的高校實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)課前實(shí)名預(yù)約進(jìn)行個(gè)人疫情風(fēng)險(xiǎn)分析、在實(shí)驗(yàn)中心入口實(shí)現(xiàn)個(gè)人身份驗(yàn)證和溫度預(yù)警，為公共衛(wèi)生防疫系統(tǒng)提供準(zhǔn)確個(gè)人軌跡分析數(shù)據(jù)，有效輔助學(xué)校做好疫情的防控工作，保障高校實(shí)驗(yàn)教學(xué)順利進(jìn)行，對(duì)常態(tài)化疫情防控下高校實(shí)驗(yàn)中心管理具有重要借鑒意義。