本申请实施例适用于呼吸道传染病防范技术领域，提供了一种呼吸道传染病防范意识测评方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取社区街道或路口的行人视频监控数据；调用呼吸道传染病防范意识测评模型，根据所述行人视频监控数据对社区群众的呼吸道传染病防范意识进行测评，得到测评结果，所述测评结果包括未保持安全距离的行人比例、未佩戴口罩的行人比例以及呼吸道传染病防范意识等级；将所述测评结果发送至终端设备，以便终端设备展示所述预测结果。通过上述方法，可以分析出社区群众的呼吸道传染病防范意识等级，有利于工作人员及时加强防范意识宣传和更好地调整防范措施，有效地从物理层面阻断呼吸道传染病病毒的传播。毒的传播。毒的传播。
【技术实现步骤摘要】
呼吸道传染病防范意识测评方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及呼吸道传染病防范方法
，特别是涉及一种呼吸道传染病防范意识测评方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]呼吸道传染病是指病原体从人体的鼻腔、咽喉、气管和支气管等呼吸道感染侵入而引起的有传染性疾病。常见的呼吸道传染病有流行性感冒、麻疹、水痘、风疹、流脑、流行性腮腺炎、肺结核等。呼吸道与外界相通，受各种病原体的侵袭机会比较多。
[0003]呼吸道传染病防范意识是预防呼吸道传染病的基础，对于每一个群众来说具备较强的防范意识极其重要。群众的呼吸道传染病防范意识，是每个人对日常生活中所有可能造成呼吸道传染病传播的行为的警觉的心理状态，是一个城市、一个地区能否有效预防呼吸道传染病的关键。呼吸道传染病常态化防范措施中，出行正确佩戴口罩以及保持一定距离的间隔是最常见的防范方式，是呼吸道传染病防范意识具体化的表现。依据大数据和流调分析显示：当与呼吸道传染病病毒携带者相距较远，并且双方都佩戴了口罩，感染病毒的风险为0；当两者相距较近，并且双方都未佩戴口罩，感染风险高达90%以上。在现有的呼吸道传染病防范方法中，虽然能够利用大数据对已发现呼吸道传染病病例的区域进行准确防控，但往往忽略了平常未大面积感染时的防范意识。因此，在呼吸道传染病常态化防范管理中，需要一个呼吸道传染病防范意识测评方案，以便及时加强防范意识宣传和调整防范措施。
技术实现思路
[0004]本申请实施例适用于呼吸道传染病防范
，提供了一种呼吸道传染病防范意识测评方法、装置、计算机设备及存储介质，可以分析出社区群众的呼吸道传染病防范意识等级，有利于工作人员及时加强防范意识宣传和更好地调整防范措施，有效地从物理层面阻断呼吸道传染病病毒的传播。
[0005]本专利技术的目的通过如下技术方案来实现。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种呼吸道传染病防范意识测评方法，包括。
[0007]获取社区街道或路口的行人视频监控数据。
[0008]调用呼吸道传染病防范意识测评模型，根据所述行人视频监控数据对社区群众的呼吸道传染病防范意识进行测评，得到测评结果，所述测评结果包括未保持安全距离的行人比例、未佩戴口罩的行人比例以及呼吸道传染病防范意识等级。
[0009]将所述测评结果发送至终端设备，以便终端设备展示所述预测结果。
[0010]第二方面，本专利技术实施例提供了一种呼吸道传染病防范意识测评装置，包括。
[0011]视频监控数据调取模块，用于获取社区街道或路口的行人视频监控数据。
[0012]呼吸道传染病防范意识测评模块，用于调用呼吸道传染病防范意识测评模型，根
据所述行人视频监控数据对社区群众的呼吸道传染病防范意识进行测评，得到测评结果，所述测评结果包括未保持安全距离的行人比例、未佩戴口罩的行人比例以及呼吸道传染病防范意识等级。
[0013]输出模块，用于将所述测评结果发送至终端设备，以便终端设备展示所述预测结果。
[0014]第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括。
[0015]输入设备、存储器、处理器和输出设备，所述输入设备、所述存储器、所述处理器和所述输出设备相互连接，其中，所述输入设备用于输入所述行人视频监控数据，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如第一方面所述的方法，所述输出设备用于将所述程序指令产生的结果发送至终端。
[0016]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面所述的呼吸道传染病防范意识测评方法。
[0017]本专利技术实施例的技术方案，可以分析出社区群众的呼吸道传染病防范意识等级，有利于工作人员及时加强防范意识宣传和更好地调整防范措施，有效地从物理层面阻断呼吸道传染病病毒的传播。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0019]图1是本专利技术实施例提供的一种呼吸道传染病防范意识测评方法的流程示意图。
[0020]图2是本专利技术实施例提供的一种呼吸道传染病防范意识测评模块的结构示意图。
[0021]图3是本专利技术实施例提供的一种呼吸道传染病防范意识测评装置的结构示意图。
[0022]图4是本专利技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0024]另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。
[0025]请参阅图1，为本专利技术实施例提供的一种呼吸道传染病防范意识测评方法的流程示意图。具体地，该方法可以包括以下步骤。
[0026] S101、获取社区街道或路口的行人视频监控数据。
[0027]其中，获取社区街道或路口的行人视频监控数据，包括以下至少一项：获取行人较多的社区街道或者路口的行人视频监控数据、获取居民经常经过的社区街道或者路口的行人视频监控数据。
[0028] S102、调用呼吸道传染病防范意识测评模型，根据所述行人视频监控数据对社区群众的呼吸道传染病防范意识进行测评，得到测评结果，所述测评结果包括未保持安全距离的行人比例、未佩戴口罩的行人比例以及呼吸道传染病防范意识等级。
[0029]其中，呼吸道传染病防范意识测评模型为预训练的机器学习模型，所述机器学习模型是基于卷积神经网络构建的。
[0030]其中，安全距离必须大于飞沫传播距离。
[0031]其中，调用呼吸道传染病防范意识测评模型，根据所述行人视频监控数据对社区群众的呼吸道传染病防范意识进行测评，得到测评结果，包括以下步骤。
[0032] S1021、将所述行人视频监控数据转换为图像帧序列，按照时间戳顺序，对每一张图像帧进行目标检测，得到目标检测信息。
[0033]其中，目标检测信息，包括：口罩检测状态信息、无口罩检测状态信息、行人检测状态信息。
[0034] S1022、根据所述行人检测状本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种呼吸道传染病防范意识测评方法，其特征在于，包括：获取社区街道或路口的行人视频监控数据；调用呼吸道传染病防范意识测评模型，根据所述行人视频监控数据对社区群众的呼吸道传染病防范意识进行测评，得到测评结果，所述测评结果包括未保持安全距离的行人比例、未佩戴口罩的行人比例以及呼吸道传染病防范意识等级；将所述测评结果发送至终端设备，以便终端设备展示所述预测结果。2.根据权利要求1所述的一种呼吸道传染病防范意识测评方法，其特征在于，所述获取社区街道或路口的行人视频监控数据，包括以下至少一项：获取行人较多的社区街道或者路口的行人视频监控数据；获取居民经常经过的社区街道或者路口的行人视频监控数据。3.根据权利要求1所述的一种呼吸道传染病防范意识测评方法，其特征在于，所述呼吸道传染病防范意识测评模型为预训练的机器学习模型，所述机器学习模型是基于卷积神经网络构建的。4.根据权利要求1所述的一种呼吸道传染病防范意识测评方法，其特征在于，所述调用呼吸道传染病防范意识测评模型，根据所述行人视频监控数据对社区群众的呼吸道传染病防范意识进行测评，得到测评结果，包括：将所述行人视频监控数据转换为图像帧序列，按照时间戳顺序，对每一张图像帧进行目标检测，得到目标检测信息；根据所述行人检测状态信息，统计每一张图像帧中违反安全距离的行人比例，对所述违反安全距离的行人比例求取平均值，得到所述行人视频监控数据中未保持安全距离的行人比例；对所述行人视频监控数据进行行人轨迹跟踪，在此过程中结合所述目标检测信息，得到带有标记的行人跟踪轨迹，统计所述行人跟踪轨迹中带有未佩戴口罩标记的行人跟踪轨迹条数，计算所述行人视频监控数据中未佩戴口罩的行人比例；根据所述未保持安全距离的行人比例和所述未佩戴口罩的行人比例进行测评，得到呼吸道传染病防范...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵元龙，袁杰，赵康迪，田柯，贾焦予，郭振宇，马圣山，刘强，
申请(专利权)人：新疆大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。