基于活动轨迹推测的病毒防控方法和计算机可读存储介质与流程

1.本技术一般地涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于活动轨迹推测的病毒防控方法和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.新型冠状病毒传染性强，可通过不同途径传播，包括直接传播、气溶胶传播和接触传播，因此及时合理的防控措施对于阻断新型冠状病毒的传播至关重要，尤其是在医院、学校等人群聚集的场所。
3.以医院为例，现有的医院防控措施主要包括在医院入口、出口、各科室等处设置刷卡设备或者场所码，要求医护人员、病人和家属以及访问人员首先刷卡或扫描该场所码才能进入特定场所；对确诊人员和疑似确诊人员等进行隔离；以及对确诊人员和疑似确诊人员等经过的特定位置进行消杀。
4.然而，医护人员、病人和家属以及访问人员在医院活动过程中因客观原因或主观故意而遗漏刷卡或扫码的情况时有发生。在这种情况下，如果筛查发现新型冠状病毒感染者在某段时间内在医院中有过活动经历，但由于遗漏刷卡或扫码的人员的刷卡或扫码信息缺失或不完整，导致难以准确地确定所述遗漏刷卡或扫码的人员在医院中的时空轨迹，进而无法与该新型冠状病毒感染者在医院中的时空轨迹进行对比，从而给病毒筛查、追踪和防控带来很多不便。因此，亟需一种能够准确地确定遗漏刷卡或扫码的人员在医院中的时空轨迹的方法。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本技术提供了一种基于活动轨迹推测的病毒防控方法和计算机可读存储介质，以期更准确地确定遗漏刷卡或扫码的人员在医院中的时空轨迹，从而为精准病毒筛查、追踪和防控提供更有利的支持。
6.根据本技术的第一方面，提供了一种基于活动轨迹推测的病毒防控方法，包括：获取疑似接触人员在设定时段内在目标区域中的时空轨迹，其中所述疑似接触人员为确诊病例或疑似确诊病例；响应于目标人员在所述设定时段内进入所述目标区域中，采集所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的活动记录信息；根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹；确定所述目标人员的所述推测轨迹与所述疑似接触人员的所述时空轨迹的重合度；根据所述推测轨迹与所述时空轨迹的所述重合度，确定针对所述目标人员和/或所述目标区域的防控措施。
7.在一个实施例中，所述获取疑似接触人员在设定时段内在目标区域中的时空轨迹包括：获取所述疑似接触人员在所述设定时段内特定时刻或子时段所在的位置作为节点；按照时间顺序连接所述疑似接触人员在所述设定时段内不同时刻或子时段所在的节点，得到所述疑似接触人员在所述设定时段内在所述目标区域中的所述时空轨迹。
8.在一个实施例中，所述采集目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的活动
记录信息包括：采集所述目标人员的场所码扫码信息、预约访问信息、预约访问签到信息、预约就诊信息、挂号信息、门诊就诊信息、取药信息、检查信息、缴费信息、自助机操作信息和/或餐厅刷卡或扫码付款信息。
9.在一个实施例中，所述根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹包括：根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内特定时刻或子时段所在的可能位置作为候选节点；按照时间顺序连接所述目标人员在所述设定时段内不同时刻或子时段所在的候选节点，得到所述目标人员在所述设定时段内在所述医院中的至少一条候选轨迹；计算所述至少一条候选轨迹对应的轨迹概率；对所述至少一条候选轨迹对应的所述轨迹概率进行排序，选择最高轨迹概率对应的候选轨迹作为所述目标人员的所述推测轨迹。
10.在一个实施例中，所述计算所述至少一条候选轨迹对应的轨迹概率包括：根据所述至少一条候选轨迹的长度、行动便易性和使用频率，计算所述至少一条候选轨迹对应的所述轨迹概率。
11.在一个实施例中，确定所述目标人员的所述推测轨迹与所述疑似接触人员的所述时空轨迹的重合度包括：确定所述推测轨迹与所述时空轨迹的时空交汇点，其中所述时空交汇点包括时间交汇分量和空间交汇分量；根据所述时空交汇点的数量，计算所述推测轨迹与所述时空轨迹的重合度。
12.在一个实施例中，所述时间交汇分量包括所述推测轨迹与所述时空轨迹的交汇时间长度，所述空间交汇分量包括所述推测轨迹与所述时空轨迹的交汇距离和交汇角度。
13.在一个实施例中，所述根据所述推测轨迹与所述时空轨迹的所述重合度，确定对应的防控措施包括：针对较高的重合度，选择级别较高的防控措施。
14.根据本技术的第二方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现根据本技术的上述第一方面所述的基于活动轨迹推测的病毒防控方法。
15.本技术的技术方案具有以下有益技术效果：
16.在本技术的技术方案中，根据目标人员在设定时段内在目标区域中的活动记录信息推测所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹，并将所述目标人员的推测轨迹与疑似接触人员的时空轨迹相比较，确定两者的重合度，从而判断所述目标区域的风险等级和所述目标人员的被传染风险，进而确定相应的防控措施。通过这种方式，可以更准确地确定遗漏刷卡或扫码的人员在医院中的时空轨迹，从而为精准病毒筛查、追踪和防控提供更有利的支持。
附图说明
17.通过参考附图阅读下文的详细描述，本技术示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本技术的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：
18.图1是根据本技术实施例的一种基于活动轨迹推测的病毒防控方法所应用的医院的示例平面示意图；
19.图2是根据本技术实施例的一种基于活动轨迹推测的病毒防控方法的流程图；
20.图3是根据本技术实施例的根据活动记录信息推测时空轨迹的流程图。
具体实施方式
21.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
22.应当理解，当本技术的权利要求、说明书及附图使用术语“第一”、“第二”等时，其仅是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本技术的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
23.根据本技术的第一方面，本技术提供了一种基于活动轨迹推测的病毒防控方法。
24.图1示出了根据本技术实施例的一种基于活动轨迹推测的病毒防控方法所应用的医院的示例平面示意图。如图1所示，该医院包括三个出入门，分别是南门、北门和西门；10栋主要建筑物，分别是一号楼门诊部、二号楼病房楼、三号楼病房楼、核医学楼、五号楼病房楼、六号楼病房楼、花坛、八号楼病房楼、九号楼病房楼和十号楼病房楼。
25.图2示出了根据本技术实施例的一种基于活动轨迹推测的病毒防控方法200的流程图。如图2所示，所述基于活动轨迹推测的病毒防控方法200包括步骤s201至s205。下面具体说明。
26.s201，获取疑似接触人员在设定时段内在目标区域中的时空轨迹，其中所述疑似接触人员为确诊病例或疑似确诊病例。
27.作为示例，所述目标区域可以是图1中所示的医院，所述疑似接触人员可以是在病毒筛查中发现的确诊病例或疑似确诊病例。具体而言，所述获取疑似接触人员在设定时段内在目标区域中的时空轨迹包括：获取所述疑似接触人员在所述设定时段内特定时刻或子时段所在的位置作为节点；按照时间顺序连接所述疑似接触人员在所述设定时段内不同时刻或子时段所在的节点，得到所述疑似接触人员在所述设定时段内在所述目标区域中的所述时空轨迹。
28.在一些实施例中，所述疑似接触人员在所述设定时段内特定时刻或子时段所在的位置可以由流调人员在流调过程中通过询问所述疑似接触人员的行踪来获取，也可以根据所述疑似接触人员的刷卡或扫码记录确定，本技术对获取所述疑似接触人员在所述设定时段内特定时刻或子时段所在的位置的方式不作特别限定。
29.作为一个实例，2022年10月16日在医院内活动的就诊人员甲被确诊感染新型冠状病毒。根据其当天在医院内的场所码扫码信息和流调信息，其时空轨迹如下：09:20从南门进入，09:25到一号楼门诊楼，09:56到八号楼病房楼，11:06返回一号楼门诊楼，11:40从西门离开。在此实例中，所述设定时段可以设定为2022年10月16日09:00到12:00，所述就诊人员甲在所述设定时段内的节点包括南门(09:20)、一号楼门诊楼(09:25)、八号楼病房楼(09:56)、一号楼门诊楼(11:06)和西门(11:40)。连接所述就诊人员甲在所述设定时段内的各节点，可得到疑似接触人员甲在所述设定时段内在医院内的时空轨迹，如图2中的实线s所示。
30.s202，响应于目标人员在所述设定时段内进入所述目标区域中，采集所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的活动记录信息。
31.在上述实例中，院外访问人员乙在2022年10月16日09:00到12:00期间也进入过医院，但其场所码扫码信息不完整。根据乙的场所码扫码信息，仅能够确定其在2022年10月16日09:37从西门进入医院，11:32从南门离开医院。
32.在一些实施例中，所述采集目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的活动记录信息包括：采集所述目标人员的场所码扫码信息、预约访问信息、预约访问签到信息、预约就诊信息、挂号信息、门诊就诊信息、取药信息、检查信息、缴费信息、自助机操作信息和/或餐厅刷卡或扫码付款信息。
33.在上述实例中，除了院外访问人员乙的场所码扫码信息，还采集到乙的预约信息和预约签到信息，其中所述预约信息指示乙当天的预约访问场所是九号楼病房楼，预约访问时段是10:00至11:00，所述预约签到信息指示乙在09:44在一号楼门诊楼签到。
34.s203，根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹。
35.图3示出了根据本技术实施例的根据活动记录信息推测时空轨迹的流程图。如图3所示，所述根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹包括：
36.s2031，根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内特定时刻或子时段所在的可能位置作为候选节点。
37.在上述实例中，根据院外访问人员乙的上述活动记录信息可以确定乙在2022年10月16日09:00到12:00期间在医院内的可能位置如下：09:37从西门进入医院，09:44到一号楼门诊楼，10:00至11:00在九号楼病房楼，11:32从南门离开医院。相应地，院外访问人员乙的候选节点包括：西门(09:37)、一号楼门诊楼(09:44)、九号楼病房楼(10:00-11:00)和南门(11:32)。
38.s2032，按照时间顺序连接所述目标人员在所述设定时段内不同时刻或子时段所在的候选节点，得到所述目标人员在所述设定时段内在所述医院中的至少一条候选轨迹。
39.在上述实例中，连接该院外访问人员乙的候选节点，得到乙在2022年10月16日09:00到12:00时段内在所述医院中的三条候选轨迹，即候选轨迹a、候选轨迹b和候选轨迹c，分别如图2中三条虚线所示。
40.s2033，计算所述至少一条候选轨迹对应的轨迹概率。
41.在一些实施例中，所述计算所述至少一条候选轨迹对应的轨迹概率包括：根据所述至少一条候选轨迹的长度、行动便易性和使用频率，计算所述至少一条候选轨迹对应的所述轨迹概率。作为示例，可以针对所述候选轨迹的长度、行动便易性和使用频率赋以不同的权重，以计算所述至少一条候选轨迹对应的所述轨迹概率。例如，候选轨迹的长度被赋以权重0.40，行动便易性被赋以权重0.35，使用频率被赋以权重0.25。可以对每条候选轨迹的长度、行动便易性和使用频率进行打分，长度越短，行动便易性越佳，使用频率越高，得分越高。在其他实施例中，还可以根据其他因素和相应权重计算所述至少一条候选轨迹对应的所述轨迹概率，例如候选轨迹对应的道路状况和人流量状况，本技术对此不作特别限定。
42.在上述实例中，候选轨迹a的长度得分是85分，行动便易性得分是81分，使用频率
得分是76分，则候选轨迹a的轨迹概率pa＝85
×
0.40+81
×
0.35+76
×
0.25＝81.35％；候选轨迹b的长度得分是95分，行动便易性得分是92分，使用频率得分是96分，则候选轨迹b的轨迹概率pb＝95
×
0.40+92
×
0.35+96
×
0.25＝94.20％；候选轨迹c的的长度得分是88分，行动便易性得分是85分，使用频率得分是81分，则候选轨迹c的轨迹概率pc＝88
×
0.40+85
×
0.35+81
×
0.25＝85.20％。
43.s2034，对所述至少一条候选轨迹对应的所述轨迹概率进行排序，选择最高轨迹概率对应的候选轨迹作为所述目标人员的所述推测轨迹。
44.在上述实例中，对候选轨迹a、b和c的轨迹概率进行排序，候选轨迹b的轨迹概率最高。因此选择候选轨迹b作为院外访问人员乙的推测轨迹。
45.s204，确定所述目标人员的所述推测轨迹与所述疑似接触人员的所述时空轨迹的重合度。
46.在一些实施例中，所述确定所述目标人员的所述推测轨迹与所述疑似接触人员的所述时空轨迹的重合度包括：确定所述推测轨迹与所述时空轨迹的时空交汇点，其中所述时空交汇点包括时间交汇分量和空间交汇分量；根据所述时空交汇点的数量，计算所述推测轨迹与所述时空轨迹的重合度。
47.其中，所述时间交汇分量包括所述推测轨迹与所述时空轨迹的交汇时间长度，所述空间交汇分量包括所述推测轨迹与所述时空轨迹的交汇距离和交汇角度。作为示例，可以对所述推测轨迹与所述时空轨迹的交汇时间长度、交汇距离和交汇角度进行赋权并打分，其中交汇时间长度越长，交汇距离越长，交汇角度越小，得分越高，相应地，所述推测轨迹与所述时空轨迹的重合度越高。
48.在上述实例中，根据上述候选轨迹b与时空轨迹s的时空信息结合经验和人类平均步行速度等其他因素，确定院外访问人员乙的候选轨迹b与就诊人员甲的时空轨迹s的时空交汇点包括一号楼门诊楼(09:44至09:50左右)、从一号楼门诊楼到八号楼病房楼的道路(09：50左右至10：00左右)和南门(11:00-11:32)。交汇时间长度被赋以权重0.5，交汇距离被赋以权重0.3，交汇角度被赋以权重0.2。候选轨迹b与时空轨迹s的交汇时间长度得分为91分，交汇距离得分为88分，交汇角度得分为84分。基于这些信息，计算候选轨迹b与时空轨迹s的重合度c
bs
＝91
×
0.5+88
×
0.3+84
×
0.2＝88.7％。
49.s205，根据所述推测轨迹与所述时空轨迹的所述重合度，确定针对所述目标人员和/或所述目标区域的防控措施。
50.在一些实施例中，所述根据所述推测轨迹与所述时空轨迹的所述重合度，确定对应的防控措施包括：针对较高的重合度，选择级别较高的防控措施。作为示例，当重合度高于某一阈值时，选择更高级别的防控措施。
51.以上结合一个具体实例描述了本技术的技术方案。在本技术的技术方案中，根据目标人员在设定时段内在目标区域中的活动记录信息推测所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹，并将所述目标人员的推测轨迹与疑似接触人员的时空轨迹相比较，确定两者的重合度，从而判断所述目标区域的风险等级和所述目标人员的被传染风险，进而确定相应的防控措施。通过这种方式，可以更准确地确定遗漏刷卡或扫码的人员在医院中的时空轨迹，从而为精准病毒筛查、追踪和防控提供更有利的支持。
52.根据本技术的第二方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机
可读存储介质存储有计算机程序，在计算机程序被执行时，能够实现本技术第一方面任一实施例所述的基于活动轨迹推测的病毒防控方法。
53.在本技术中，前述的可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，计算机可读存储介质可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器rram(resistive random access memory)、动态随机存取存储器dram(dynamic random access memory)、静态随机存取存储器sram(static random-access memory)、增强动态随机存取存储器edram(enhanced dynamic random access memory)、高带宽内存hbm(high-bandwidth memory)、混合存储立方hmc(hybrid memory cube)等等，或者可以用于存储所需信息并且可以由应用程序、模块或两者访问的任何其他介质。任何这样的计算机存储介质可以是设备的一部分或可访问或可连接到设备。本技术描述的任何应用或模块可以使用可以由这样的计算机可读介质存储或以其他方式保持的计算机可读/可执行指令来实现。
54.根据本说明书的上述描述，本领域技术人员还可以理解如下使用的术语，例如“上”、“下”等指示方位或位置关系的术语是基于本说明书的附图所示的方位或位置关系的，其仅是为了便于阐述本技术的方案和简化描述的目的，而不是明示或暗示所涉及的装置或元件必须要具有所述特定的方位、以特定的方位来构造和进行操作，因此上述的方位或位置关系术语不能被理解或解释为对本技术方案的限制。
55.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
56.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，包括：获取涉疫人员在设定时段内在目标区域中的时空轨迹，其中所述涉疫人员为确诊病例或疑似确诊病例；响应于目标人员在所述设定时段内进入所述目标区域中，采集所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的活动记录信息；根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹；确定所述目标人员的所述推测轨迹与所述涉疫人员的所述时空轨迹的重合度；根据所述推测轨迹与所述时空轨迹的所述重合度，确定针对所述目标人员和/或所述目标区域的防疫措施。2.根据权利要求1所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，所述获取涉疫人员在设定时段内在目标区域中的时空轨迹包括：获取所述涉疫人员在所述设定时段内特定时刻或子时段所在的位置作为节点；按照时间顺序连接所述涉疫人员在所述设定时段内不同时刻或子时段所在的节点，得到所述涉疫人员在所述设定时段内在所述目标区域中的所述时空轨迹。3.根据权利要求1所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，所述采集目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的活动记录信息包括：采集所述目标人员的场所码扫码信息、预约访问信息、预约访问签到信息、预约就诊信息、挂号信息、门诊就诊信息、取药信息、检查信息、缴费信息、核酸采集信息、自助机操作信息和/或餐厅刷卡或扫码付款信息。4.根据权利要求1所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，所述根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹包括：根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内特定时刻或子时段所在的可能位置作为候选节点；按照时间顺序连接所述目标人员在所述设定时段内不同时刻或子时段所在的候选节点，得到所述目标人员在所述设定时段内在所述医院中的至少一条候选轨迹；计算所述至少一条候选轨迹对应的轨迹概率；对所述至少一条候选轨迹对应的所述轨迹概率进行排序，选择最高轨迹概率对应的候选轨迹作为所述目标人员的所述推测轨迹。5.根据权利要求4所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，所述计算所述至少一条候选轨迹对应的轨迹概率包括：根据所述至少一条候选轨迹的长度、行动便易性和使用频率，计算所述至少一条候选轨迹对应的所述轨迹概率。6.根据权利要求1所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，确定所述目标人员的所述推测轨迹与所述涉疫人员的所述时空轨迹的重合度包括：确定所述推测轨迹与所述时空轨迹的时空交汇点，其中所述时空交汇点包括时间交汇分量和空间交汇分量；根据所述时空交汇点的数量，计算所述推测轨迹与所述时空轨迹的重合度。7.根据权利要求6所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，所述时间交
汇分量包括所述推测轨迹与所述时空轨迹的交汇时间长度，所述空间交汇分量包括所述推测轨迹与所述时空轨迹的交汇距离和交汇角度。。8.根据权利要求1所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，所述根据所述推测轨迹与所述时空轨迹的所述重合度，确定对应的防疫措施包括：针对较高的重合度，选择级别较高的防疫措施。9.根据权利要求8所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法，其特征在于，所述防疫措施包括对所述目标区域的消杀任务和对所述目标人员的隔离任务，其中所述消杀任务的级别根据消毒液类型、消毒液浓度和消杀范围确定，所述隔离任务的级别包括核酸检测、居家隔离和集中隔离。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现根据权利要求1至9任一项所述的基于活动轨迹推测的疫情防控方法。

技术总结
本申请涉及一种基于活动轨迹推测的疫情防控方法和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取涉疫人员在设定时段内在目标区域中的时空轨迹；响应于目标人员在所述设定时段内进入所述目标区域中，采集所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的活动记录信息；根据所述活动记录信息确定所述目标人员在所述设定时段内在所述目标区域中的推测轨迹；确定所述目标人员的所述推测轨迹与所述涉疫人员的所述时空轨迹的重合度；根据所述重合度，确定针对所述目标人员和/或所述目标区域的防疫措施。通过本申请的技术方案，能够更准确地确定遗漏刷卡或扫码的人员在医院中的时空轨迹，从而为精准疫情筛查、追踪和防控提供更有利的支持。支持。支持。


技术研发人员：韩斌斌
受保护的技术使用者：赵燕燕 陈永枫
技术研发日：2022.12.31
技术公布日：2023/8/9