24、对抗 COVID-19 的边缘智能：智能大学校园案例研究

对抗 COVID-19 的边缘智能：智能大学校园案例研究

1. 系统部署与平台选择

1.1 自动化部署

系统的部署可通过 YAML 配置文件实现，一旦写好这些文件，部署过程将自动进行。此特性可与持续集成和部署管道结合，实现整个栈的自动化部署。系统的云层部署采用了容器化技术，特别是 Docker。由于应用程序是无状态的，可将其负载转移到数据库和数据存储容器，因此能运行多个提供相同服务的容器，实现高可扩展性。

1.2 DigitalOcean 平台

DigitalOcean 是一个流行的云平台，用户可创建完全自定义的虚拟机（Droplets）。该服务与 Docker machine 兼容，可设置基于 Docker 引擎的本地和远程虚拟机。借助 DigitalOcean，能搭建面向微服务的无状态容器化基础设施，该基础设施坚固耐用，可同时承受大量用户访问，这对于餐厅用户集中使用系统的场景尤为重要。

2. 相关工作

2.1 终端设备层监测

终端设备层常见的存在检测或用户注册方案多利用 RFID 技术。例如，有基于 RFID 的系统结合人工智能技术识别人员并通知个人距离不足的危险情况，还可与湿度和温度传感器结合，根据温湿度动态调整人际距离。此外，也有利用电磁场自动识别和跟踪人员或物体标签以创建实时定位系统的方案。为避免使用静态 RFID 读取器，可使用移动终端设备进行非接触式监测，但会带来能耗和额外硬件（如红外摄像头）成本增加的问题。还有方案使用 QR 码来证明人员健康状况并实现占用监测。在智能餐厅中，终端设备层仅负责传感和执行任务，不进行复杂数据处理，选择基于 QR 码的占用监测，因为智能手机能