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2020年新冠肺炎疫情突袭我们祖国，全国各地都启动了公共卫生一级应急管理响应，各地管理部门积极采用信息化疫情防控方案，帮助疫情在最快最有效的防制措施下，得到了很好的控制。中国测绘学会智慧城市工作委员会于2月11日向行业各单位征集信息化应用案例百余项，现陆续向行业进行公开宣传，希望让更多的管理部门了解到最前沿的管理技术和方案，共同为疫情防控而努力。

应用案例

一

案例背景

党的十九大提出构建全民共建共治共享的社会治理格局，加强和创新社会治理，推进社会治理体系和治理能力现代化，其重心和难点均在基层。当前基层社会治理存在的突出问题一是服务能力相对不足，各部门数据分割，跨部门协作困难，导致服务能力不足；二是安全防控压力不但增大，对于基层社会公共安全风险缺乏有效的预防预警手段；三是治理方式创新不足，缺乏由管向服务转变意识，未能牵引多方力量，实现多元共治共享。通过利用大数据、物联网、人工智能等技术，构建智慧基层社会治理平台，能有效解决基层社会治理存在的问题，更好的发挥基层社会组织作用，形成社会治理人人参与、人人尽责的良好局面。

特别是在本次新型冠状病毒防控阶段，为解决社区实有人口底数不清、疫情防控手段薄弱、治安防范支撑不够和社区治理工作量大等问题，以国家卫健委《加强新冠肺炎疫情社区防控工作通知》为主要依据，通过信息化手段，利用物联网、大数据和人工智能相关领域信息技术，建设一张物联感知网络、一个数据共享中心和一个社区防控云平台，实现社区疫情监测云图、重点人群管理、人员异常流动管控、健康信息报送、疫情宣传教育和困难帮扶等功能模块，高效支撑基层开展防疫宣传、加强密集人口流动管理，有效遏制疫情扩散，助力社区打好疫情防控攻坚战。

二

案例内容

智慧基层社会治理解决方案运用物联网泛在接入技术，实时采集社区、园区、医院、学校、商圈、道路等城市神经末梢的物联网感知数据，与公安、综治、民政、城管、市场监督等政务数据融合后形成基层社会治理大数据中心，运用大数据、人工智能等新一代信息技术进行大数据挖掘、分析、应用，为基层政府、派出所、居委会等多方提供集“态势感知、决策分析、事件管理、监测预警、专题应用、应急指挥”为一体的基层社会治理大数据应用支撑服务。方案整体架构如下图所示：

图1 整体架构图

方案整体架构分为数据采集层、数据整合层、处理分析层、业务应用层、应用表现层、用户层以及两大保障。

数据采集层：采集层的数据是智慧基层社会治理平台的基础数据支撑，主要由社区、园区、商圈、学校的门禁子系统、视频监控子系统、停车管理子系统及其他物联网子系统等自动采集人、车、证、卡、用水用电等信息，也包括物业、网格员或社区民警通过人工手段收集然后通过平台上传的其他信息，同时通过第三方子系统，采集公安、民政、人社等部门的业务数据，包括警力、重点人员、案件数据、社会团体、流动人口等。

数据整合层：针对数据类型的差异，采取不同的计算和存储引擎。非实时性数据计算，选择MapReduce计算引擎；实时性数据计算，选择Spark计算框架；对时序不可分的流媒体数据处理，选择流媒体计算引擎。对于结构化或键值对数据，采用HBase存储，兼容Oracle和MySQL等关系型数据库；对于日志、多媒体等半结构化和非结构化数据，采用HDFS存储。

处理分析层：利用知识图谱、机器学习、深度学习等人工智能技术对基础数据进行处理分析。对于结构化数据的处理主要包括内容清洗、统计分析、关联分析等；对于半结构化数据的处理涉及模板分类、字段检索、关键字段提取等；对于非结构化数据的处理涉及音视频内容的结构转化、文本内容的挖掘与分析、语义理解等。通过大数据、人工智能等技术的综合运用，实现视频、人脸、车辆、人口等结构化、半结构化以及非结构化数据的融合关联处理，构建以“人”为中心的基层社会治理大数据中心。

业务应用层：满足多元用户需求，提供态势感知、决策分析、事件管理、监测预警、应急指挥等基层治理总体功能，提供专题应用功能，包括疫情防控、智慧综治、智慧党建、红色物业、安全管理、计生板块、民政板块、城市管理以及市场监督。

应用表现层：通过全局驾驶舱、统一门户、手机App、微信公众号以及自助终端等多种途径提供功能访问入口。

用户层：本平台的用户包括居民、物业保安、网格员、政务机构、志愿组织等。

两大保障：强化安全保障体系和标准规范体系，满足基层社会治理各项建设要求。

三

应用效果（以PC浏览器为例）

智慧基层综合解决方案已在湖北省武汉市东湖高新区佛祖岭B社区、青海省西宁市金座小区等多地投入应用，针对放疫情工作主要有疫情相关信息多维发布、社区人员信息精准掌控、居民健康状态高效采集、防控对象动态自动预警跟踪、特殊人群重点关怀、无接触开门降低感染风险、高传染风险行为智能预警等七大防控功能。以下以武汉市东湖高新区佛祖岭B社区典型样本为例，介绍社区防疫工作痛点和应用成效。

01

武汉市东湖高新区佛祖岭B社区基本情况与防疫工作痛点

武汉东湖高新区佛祖岭B社区是佛祖岭街道办下辖社区，共有住户1315户，辖区人口4000多人。作为武汉东湖高新区大型农民还建小区，社区人口组成结构复杂，其中40%左右为流动人口，大量出租外来户租住于此，返乡流动人口管理难度大，各类安全隐患突出。除了流动人口以外，常住人口多以本地村居为主，其中老幼人群近1000人，都是此次疫情防控的重点人群。

面临住户密集、人口流动多、居民情绪不稳定、社区防疫力量不足等现状，如何快速高效的完成宣传教育、居民健康排查、防疫对象管理和人口流动风险预警等任务，从而及早发现隐患，有效遏制疫情扩散和蔓延，是当下社区防疫工作面临的重大难题。

02

应用效果

在武汉佛祖岭B社区的疫情防控工作中，智慧基层社会治理综合解决方案为社区防疫宣传教育、健康信息报送、社区疫情监测、困难帮扶、人口流动风险预警等工作提供了技术支撑，通过“线上+线下”、“大数据+智能化+网格化”多措并举，做到“入网入格入家庭”、“管人管车勤宣传”，从严做好社区防疫。

Ø 疫情信息多维立体发布，确保宣传到户到人

借助综治中心信息化平台，通过小区智能化设备（信息发布屏、公共广播）与居民手机（APP、微信、短信）实时推送政府疫情防控相关通知公告，确保信息传达到每户居民。目前“便民之家”APP下载量达到2000多人，基本覆盖社区青中年人群，月均活跃度在60%。APP提供的疫情宣传、爱心蔬菜和出行申请等疫情严管期间高频应用功能，日均点击量超过1500次。

Ø 居民健康状态线上采集，降低感染风险、提高排查效率

通过平台消息推送，引导居民利用微信小程序或者居民APP自助上报健康状态，通过网格员APP直拨户主电话采集，减少入户排查工作量。目前以户为单位，通过线上微信小程序和便民之家APP上报的比例达到40%，减轻了网格员电话摸排的工作量，降低了网格员入户接触感染风险。

Ø 人脸识别无接触开门，降低感染风险

特殊时期，通过调低门限提高戴口罩人脸识别率，方便居民在不摘口罩情况下实现人脸识别快速开门，出入小区与单元楼人脸识别方式占比超过90%，降低了感染风险。

Ø 鲜活的社区人口数据库，精准支撑疫情防控

借助日常人脸识别发现与网格员核实采集录入，平台数据库保存有鲜活的社区常住人口、实有人口、流动人口、业主、租户等信息，且人与房实现关联。网格员使用“综治助手”APP，能够快速查看整个社区38栋、1315户所有人员信息。社区实有人员信息数据每月更新率达10%。常态更新的人员信息为社区疫情防控提供了重要支撑。

Ø 防控对象动态自动预警，针对性防控提升工作质量与效率

基于小区出入口、单元门及主要路口布设的人脸识别探头，对确诊患者、疑似病例、密切接触者、春节返乡人员等重点防控对象的异常动态实时告警并推送给网格员、社区工作人员；利用平台查阅防控对象在小区内的行动轨迹，支撑基层防控工作。

Ø 特殊人群重点关怀，避免情绪失控

对于平台数据库中的老弱病等特殊人群，基于平台关注其小区内动态与行动轨迹，主动电话关怀叮嘱、特殊情况入户关怀。平台数据库中共有22名重点帮扶人员，社区工作人员有针对性进行周期性电话慰问调查与入户送温暖，目前22名特殊人员情绪稳定，安全感提升。

Ø 高传染风险行为智能预警，精准防控提高工作质量与效率

利用出入口门禁、车辆道闸和人脸识别卡口高可用分布式集群技术，实现社区内人员、车辆出入数据的动态感知，提高了社区人口流动管控能力。社区工作人员说：“基于活动轨迹大数据行为分析模型，我们能实时掌握人车夜间出入、小区久出未归、频繁出入小区、外来车辆滞留、人员异常聚集、串门和密切接触者行踪等多种异常行为，支撑社区工作人员开展疫情管控，有效遏制疫情扩散”。

通过信息化手段支撑，街道办与区驻点干部实现了用数据决策；社区基层工作人员工作针对性强、工作量减少、工作效率提高、工作成果显著；社区居民特别是特殊人群的安全感、获得感均有所提升。

四

创新点

01

非受限环境下人脸识别技术

创新性的提出了非受限环境下人脸识别技术，通过提高在非受限环境下（如：人脸遮挡、光线不足等）人脸识别准确率，通过人脸识别门禁，实现无接触开门，降低感染风险，同时针对重点人员在社区内的运动轨迹进行跟踪，实现人员的精细化管控；

02

实时多源异构大数据融合技术

创新性的提出了时多源异构大数据融合技术，通过视频监控、智能门禁、车辆出入等智能子系统以及政务第三方子系统，实时采集各业务条块数据，搭建Hadoop+Spark+sqoop+hive+hbase高可用分布式集群的大数据处理平台，实现多源异构异步数据的融合处理。非实时数据采用MapReduce计算引擎，实时数据采用Spark计算框架，流媒体数据采用流媒体计算引擎。结构化数据采用Hive或Hbase存储，日志、多媒体等半结构化与非结构化数据采用HDFS存储。通过数据抽取、过滤，数据标签等技术，实现多源异构数据处理、建模、存储，构建基层社会治理大数据中心，实时多源异构大数据融合处理方案如图2所示：

图2 实时多源异构大数据融合方案

03

基于人机混合的公共安全风险监测预警技术

创新性的提出了基于人机混合的公共安全风险监测预警技术，通过专家经验以及历史案件，总结风险预警模型，预警模型包括身份特征、异常行为特征，通过预警模型的建立高可用分布式集群技术，来实现风险的识别与预警。

通过采集的历史治安案件数据，利用机器学习算法，进行训练、聚类分析，推演出新的预警模型，以此不断的完善预警模型库，从而极大的提高了公共安全风险预警的准确性、完备性。

利用预警模型库，实现风险的实时预警，通过对人员实时监控、重点人员身份识别、异常行为特征判断，利用风险预警模型进行规则匹配，实现各类风险的主动预警。公共安全风险监测预警流程如图3所示：

图3 公共安全风险监测预警流程

04

基于网格融合的社区风险防范与处置技术

创新性提出利用网格+公共安全风险防范与处置技术，通过融合城市管理、社区公共安全、社区服务等多网格的资源信息，形成社区资源融合网格，实现资源的统一管理、统一调配。通过多网格融合的融合机制及信息化手段，解决风险处置时力量分散、处置不及时、处置结果不量化考核的弊端。

05

社会价值

（1）我国社会主要矛盾的新变化,对各项工作提出更高要求。党的十九大作出的“七大战略三大攻坚战”决策部署，对创新驱动、防控风险、社会治理等作了重要强调，从战略和全局高度看,无论是完善社会治理体系、夯实社会治理基础，还是防范安全风险、破解瓶颈难题、满足人民美好生活需要，智慧化基层社会防控体系建设都具有重大现实意义。社区、园区、商圈等是社会的细胞,是社会治理的基石，智慧基层社会治理承担着源头风险防控、就近服务群众的综合功能，对提升社会治理能力、维护社会和谐稳定产生重大积极作用和长远带动效应。充分发挥数据采集、基层管理、矛盾排查、日常服务和社会管理等功效，把管理和服务的末梢触角延伸到社区、园区等末梢前沿，推进到居民家中，破解了制约基层社会综合治理工作人员分散、机制不健全等诸多问题，实现了社会信息更准确、维护社区公共安全更有效、服务实战更显著的良好格局。

（2）在新型冠状病毒防控阶段，本项目通过利用物联网、大数据和人工智能相关领域信息技术，实现社区疫情监测云图、重点人群管理、人员异常流动管控、健康信息报送、疫情宣传教育和困难帮扶等功能模块，解决社区实有人口底数不清、疫情防控手段薄弱、治安防范支撑不够和社区治理工作量大等问题，高效支撑基层开展防疫宣传、加强密集人口流动管理，有效遏制疫情扩散，为社区打好疫情防控攻坚战提供助力。