原创 赵衍 高校信息化应用 6月3日
"新冠"病毒传染性强、传染速度快，因此，防治要点一是防止出现人员大规模聚集，二是出现疫情后能快速"复盘"，找到密集接触者，及时阻断传染链。
随着各高校毕业生陆续返校，以及学校各项工作逐步恢复正常，校区内人员流量逐步增加，"防疫"工作在今后相当长的一段时间里将成为常态工作。
如何在保障各项日常工作顺利开展的情况下，对疫情进行有效管控，成为各高校面临的一个重要问题。
上海外国语大学信息技术中心基于数据中台系统，综合利用各种计算机软硬件技术，在较短的时间内实现了人员进出校区管理、公共场所人流量实时监测和报警、密集接触人员及时回溯查找等功能，有效支持了学校的"抗疫"工作。
一、人员进校管理
经过梳理，需进校人员主要有五种类型：
（1）学校在编在岗在沪教职员工及长期聘用人员。
（2）在校区内办公的校属各类公司员工。
（3）返校的毕业班学生。
（4）临时返校的非毕业班学生和退休教职员工。
（5）其他临时进校人员。
五类进校人员情况比较复杂，按照进校频率，将上述人员分为两大类，采用不同的方式管理：
（1）"长期进校，偶尔不进校"人员，用黑名单管理
因工作需要，上述的第1、2、3类人员每周都需频繁进出校园，这些人员也是长期在沪人员，频繁申报信息，既浪费时间，也无必要，其信息经人事管理部门详细梳理后，存于长期有效人员名单中。
正常情况下，此类人员刷校园卡、虚拟校园卡（二维码）或身份证，并展示健康码、测体温合格后即可进校。
对于偶尔因出差等原因，在一段时间内不能进出校区的人员，由二级部门人事管理员在基于工作流引擎开发的黑名单提交系统中，勾选本部门相应人员，并设定黑名单有效期，提交给部门领导审核。审核通过，名单即自动进入黑名单。
在此期间，如刷卡进校，系统会自动报警。有效期过后，名单自动从黑名单中移除。
图1：长期有效人员进校流程
（2）"长期不进校，偶尔进校"人员，用白名单管理
上述第4、5类人员一般情况下不需进校，但第4类人员有时偶尔需要进校办事（拿个人物品、去医务室开药等），第5类人员偶尔需要进校工作（业务交流、维修、工程建设等），通过在工作流引擎中开发校外人员进校和审批流程，由二级部门领导审核通过后，人员信息进入白名单，相关人员刷校园卡或身份证，并展示健康码、测体温合格后即可进校。
为保证疫情管控的实时性，临时进校人员进校期限最长为7天（与健康码有效期相同），且同一人不可连续提交多个周期的进校申请，同一人新的进校申请获批后，进校时间会自动覆盖前一个申请。
图2：临时进校人员进校流程
为了应对可能出现的刷卡设备出现异常造成刷不了卡的情况，本系统还为保安开发了当日可进校人员名单查询功能，保安可以方便地在手持刷卡设备上查询单日进校人员姓名、联系单位等信息，以备不时之需。
二、校区楼宇内人流量监测
校区内各教学楼、图书馆、食堂等很容易成为人流量密集区域，需要对这些公共场所的人流量进行实时监测，及时发现人员聚集、及时疏导，并能在发现疫情后，通过时间切片数据，"复盘"当时的密集接触者。
考虑到具体情况的复杂性和多变性，综合考虑数据的可得性、成本和开发周期等因素，采用进出楼宇扫码、人流量统计硬件设备、WIFI登录日志和刷卡数据等多种方式收集人员进出各场所的信息。
（1）楼宇扫码进出系统
在各教学楼出入口张贴二维码，此二维码作为本楼的唯一标识。校内人员通过已绑定的企业微信扫码，扫码后，企业微信自动带出人员的相关信息，并把人员信息、进出楼宇信息和进出时间等传递给后台数据库。
校外人员用微信扫描校外人员专用二维码，如果是第一次扫码，则需填写个人有关信息，系统会自动将微信号与个人信息绑定。
再次扫码后，系统自动弹出已填写过的个人信息，用户点击确认即可，系统将有关信息传递给后台数据库。所有人员进入和离开楼宇时都需扫码，便于后台统计楼宇内实时人数。
（2）双目人流统计系统
由于食堂在就餐高峰期人流量大，采用扫码进出，容易造成人员集聚，因此，采用人流量统计系统进行实时人流量监控。在食堂门口安装双目3D人流量统计设备，设备会自动计算出入食堂的人员数量，并将数据实时上传到服务器的数据库中，开发人员通过API采集数据库的实时数据。
（3）WIFI日志和刷卡数据采集
以上两种方案存在固有缺陷，无法采集进出楼宇的所有人员信息：由于存在管理漏洞，并不是所有人员的每次进出楼宇都会扫码（例如频繁进出的保洁人员、维修人员等）；而人流统计设备只能统计进出人员数量，无法确认身份。
因此，还需通过采集WIFI日志和刷卡数据，对楼宇内人员身份进行确认，对未登记人员进行识别，尽量采集到最全、最实时的人流量数据和人员数据。
以上信息来自多个数据源，存在重复，因此，在进行数据汇总时，需进行数据清洗，去掉重复数据。
再按照场所分布，展示各场所的实时人流量，并能在疫情发生后，通过时间切片数据，找到密集接触者。
图3：校园人员实时管控系统前端
三、数据中台的应用
在整个系统的设计、开发过程中，学校前期建设的数据中台发挥了重要作用。
数据中台要解决的是对业务的快速支持和响应，需要预先定义若干模型供业务快速抽取和配置。
而传统的关系型数据和设备日志数据都比较零散和碎片化，数据间关系的建立涉及到多个数据表之间的关联和数据清洗，工作量大且繁琐，还需要开发人员对各类型数据表和日志记录都比较熟悉，因此，很难在短时间内形成对业务的有力和有效支撑。
在传统系统中，学生的姓名、学号、手机号、手机MAC地址、一卡通号、微信号、班级号、辅导员、辅导员手机号等信息零散分布在学工、教务、portal、上网认证记录等多个系统中，这些系统之间的数据格式不一，数据关系繁琐复杂，且存在不一致、甚至自相矛盾的情况。
在数据中台建设时，学校已经完成了对学生的完整画像，把与学生相关的各类实体信息进行了有效聚合，并在逻辑上拆分为个人基本信息模型、个人活动特征模型、持卡人模型等子模型，方便各应用快速抽取和调用。
此外，学校内各设备台账数据和设备日志数据也存在格式不统一、存储零散等问题，很难快速调用。设备台账和设备日志数据散落在设备管理系统、交换机日志、AP登录日志、AC认证日志、一卡通系统、GIS等多个系统中。
这些数据包含设备号、设备名称、设备存放地点、设备MAC地址、设备IP地址、登录设备的MAC地址、登录时间、登录设备IP地址、登录设备号等多种类型。
在数据中台建设时，学校已经完成了较为完整的设备画像，并在逻辑上拆分为设备管理模型、设备使用模型、设备预警模型等多个子模型，方便各应用快速抽取和调用。
图4：基于数据中台的校区人员管控系统架构图
次疫情期间校区人员管控系统建设中，充分使用了前期数据中台的建设成果，将楼宇扫码系统和个人基本信息模型结合，通过企业微信快速识别人员，并获得其相关信息；
将AP登录日志数据和设备管理模型、个人活动模型相结合，通过设备MAC快速识别人员，并获取相关信息；
将刷卡数据与持卡人模型结合，通过卡号快速定位人员，并获取相关信息。
系统将这些信息进行整合，去除重复数据，从而计算出楼宇内实时人流量。
其中，食堂的实时人流量还参照双目人流统计设备给出的数据及刷卡就餐记录数据进行修正。
此外，这些数据还被进行时间切片，保存为数据仓库，方便出现疫情后，快速、精准、全面地找出密切接触者。
项目开发团队在短短2天的时间里就完成了整个系统架构的搭建和demo版的开发，在一周的时间里实现了系统的完整功能开发和测试，及时、有效的支持了我校"抗疫"工作顺利开展。
（作者：上海外国语大学信息技术中心 赵衍）
