基于5G与边缘计算的发热病人智能排查系统.pdf

【基于5G与边缘计算的发热病人智能排查系统】 本文主要探讨了如何利用5G技术和边缘计算构建一个智能排查系统，以应对发热病人的快速、准确筛查，特别是在人流密集场所。该系统旨在提高检测效率，减少安检人员的感染风险，并降低人力资源需求。 5G网络的特性，如高带宽和低延迟，为智能系统的实施提供了基础。5G网络能够支持高速的数据传输，对于需要实时响应的紧急应用，如发热病人的排查，提供了理想的解决方案。与云计算相比，边缘计算在延迟方面具有显著优势，能够在靠近数据源头的地方进行计算，减轻云端负载，同时降低数据传输延迟，适合处理时间敏感的任务。 在本文中，作者提出了一个智能机器人系统，该系统利用红外体温检测技术进行初步筛选，通过虹膜识别或身份证读取来确认身份，并利用5G网络将信息快速传递至边缘计算服务器。边缘计算服务器可以迅速判断个体是否来自重点疫区，从而决定是否需要进一步隔离或观察。这个系统能够显著提高检测速度，减少人工干预，降低工作人员的感染概率。 智能机器人的运用具有以下优点： 1. 减少感染风险：智能机器人能进行非接触式的体温检测，避免了工作人员与潜在感染者的近距离接触。 2. 提升效率：机器人可以持续工作，无需频繁更换，减少了人力资源的需求。 3. 快速身份验证：机器人配备虹膜识别和身份证查询功能，即使佩戴口罩也能识别身份，且可以与大数据平台联动，确认人员是否来自疫区或为在逃嫌疑人。 此外，智能机器人还具备自我供电能力，能够在没有外部电源的情况下维持运行，增强了系统的灵活性和适用性。这个系统的设计和实施对于在大规模公共场所进行急性传染病防控具有重要意义，能够有效提升公共卫生安全水平。 总结来说，本文介绍的基于5G和边缘计算的智能排查系统，通过集成先进的通信技术、计算技术以及生物识别技术，为应对急性传染病的快速筛查提供了一种高效、安全的解决方案，展示了未来智能系统在公共卫生领域的广阔应用前景。