一、案例简介

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。

二、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。

三、案例介绍

（一）关键技术

智慧基层社会治理解决方案主要关键技术包含“非受限环境下人脸识别技术、多源异构大数据融合处理技术、基于大数据分析的风险监测预警技术、基于网格融合的社区风险防范与处置技术等

（1）本项目利用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；

（2）本项目利用实时多源异构大数据融合处理技术，实现对结构化、半结构化以及非结构化数据的处理，构建面向社区公共安全防控的大数据中心，将孤岛化的社区基础数据进行有效的融合关联处理，通过对公共安全防控大数据的分析和应用，为社区公共安全风险的预测预警、警情分析、预警研判、指挥决策等方面均能提供多方位、深层次的实时信息支持。

（3）本项目利用基于专家经验以及机器学习相结合的方式，构建公共安全风险预警模型。通过对历史治安案件的数据抽取，以及专家的经验，建立由静态信息（身份信息、治安标签等）、动态信息（异常行为特征集）以及公共安全风险类型三大部分组成的公共安全风险预警模型，通过不同种类的公共安全风险预警模型，构建公共安全风险预警规则引擎。通过基于支持向量机的机器学习方法，不断完善预警模型，并提升预警准确率。

（4）本项目利用网格+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。

（二）平台架构

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）数据资源

智慧基层社会治理综合解决方案的数据资源主要由社区、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、用水用电等信息组成，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数据资源，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。

（四）功能特点

智慧基层社会治理综合解决方案满足多元用户需求，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。

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• 态势感知：感知一张图，全面感知基层社区、园区、人口、车辆、治安、党建、综治、城管、民政服务、人居环境等综合运行情况。

  
  

• 决策分析：多维数据分析，为社区和基层党组织调整、公共安全防控、网格整合、停车管理、施工现场管理、规划管理、市容整治等提供决策支撑。

  
  

• 监测预警：实现社会公共安全（疫情、气象灾害、事故灾害等）、生态环境、网络舆情等基层社会风险实时监测预警。

  
  

• 应急指挥：通过可视化应急指挥调度，实现各类应急资源的管理、调度，实现风险事件的闭环管理。

  
  

• 专题应用：满足多元需求，提供疫情防控、智慧综治、智慧党建、红色物业、安全管理、城市管理等9大业务模块。

（五）目标用户

智慧基层社会治理中和解决方案目标用户包括社区居民、社区物业保安、社区网格员、街道各政务机构、志愿组织等。

四、典型经验提炼

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。

（一）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。

（二）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。

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• 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。

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• 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。

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• 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。

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• 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。

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• 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。

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• 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。

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• 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，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。