為助力疫情管理單位提高疫情防控與監(jiān)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(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段，依托疫情防控大數(shù)據(jù)平臺，推出大華疫情防控及監(jiān)測解決方案，助力用戶打造“數(shù)據(jù)在線、計(jì)算在線、異常在線、資源在線、管理在線、監(jiān)督在線”長效的疫情防控與監(jiān)測方案，助其掌控疫情防控主動(dòng)權(quán)。

五看知明細(xì)，開啟疫情數(shù)據(jù)研判力

➢看趨勢：有效整合學(xué)校、醫(yī)院、社區(qū)、機(jī)場、車站等各類場所的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，形成全省“一盤棋”整體性、系統(tǒng)性可視化態(tài)勢展示，幫助用戶對疫情態(tài)勢作出有效評價(jià)及預(yù)測。

（圖片為演示素材，供參考）

➢看總量：監(jiān)測區(qū)的測溫總數(shù)、異�？倲�(shù)區(qū)分顯示，一目了然，便于明確防控重點(diǎn)區(qū)位。

➢看異常：疫情之下，對于各場所人體體溫、未戴口罩、居家隔離、前端設(shè)備等異常情況實(shí)時(shí)監(jiān)測，異常時(shí)可實(shí)時(shí)報(bào)警，便于第一時(shí)間干預(yù)、處理。

➢看變化：體溫異常趨勢、測溫人數(shù)趨勢、感知體系建設(shè)趨勢等一圖掌握，讓用戶及時(shí)知曉關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)變化，有針對的進(jìn)行疫情管控。

➢看現(xiàn)場：測溫防控現(xiàn)場、居家隔離現(xiàn)場、疫區(qū)醫(yī)用廢品處置現(xiàn)場等疫情相關(guān)場所實(shí)現(xiàn)可視化管理，疫情前線和“后方”兩手抓，輔助科學(xué)決策，提升指揮效率。

四控達(dá)目標(biāo)，大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)防疫

➢控源頭：科技手段和人工復(fù)核相結(jié)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(xiǎn)，以防疫情擴(kuò)散蔓延。

➢控隔離：依托互聯(lián)網(wǎng)+AI手段，助力社區(qū)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(shù)等信息，無異常人員做到及時(shí)解除隔離，還可督促社區(qū)進(jìn)行個(gè)性化關(guān)懷舉措。

➢控接觸：融合社區(qū)、各場所、社會(huì)面等多維數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析挖掘，還原人體特征、歷史軌跡、車輛軌跡等訊息，加快對接觸人員的核查，及時(shí)排查隱患。

➢控輸入：針對機(jī)場、車站、高速公路等重點(diǎn)輸入場所，對來自疫情嚴(yán)重地區(qū)的車輛、人員實(shí)時(shí)預(yù)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(jiān)測方案進(jìn)行疫情防控管理，全面接入西藏機(jī)場、火車站、醫(yī)院等場所的疫情防控?cái)?shù)據(jù)，構(gòu)建嚴(yán)密的疫情風(fēng)險(xiǎn)防控網(wǎng)，將各類疫情防控工作做實(shí)做細(xì)，形成防控疫情風(fēng)險(xiǎn)的合力和快速高效的反應(yīng)機(jī)制，破解碎片化、單點(diǎn)式的防疫防控管理難題，保證疫情監(jiān)管工作高效、有力。據(jù)西藏3月13日最新通報(bào)，連續(xù)43天無新增新冠確診病例，無新增疑似病例，大華積極助力西藏做好疫情防控監(jiān)管工作。