基于SpringBoot+Vue.js的校园疫情防控系统开发指南和实现步骤

以下是基于SpringBoot+Vue.js的校园疫情防控系统开发指南和实现步骤，主要分为技术实现路线、功能开发重点、系统集成与测试三个核心部分：

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一、技术实现路线 （超详细分步说明）

1. 环境搭建（Day 1-3）

# 后端工程（SpringBoot 2.7）
mvn archetype:generate -DgroupId=com.epidemic -DartifactId=epidemic-system
-DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

# 前端工程（Vue3 + TypeScript）
npm init vue@latest
√ Add TypeScript? Yes
√ Add Pinia? Yes
√ Add Element Plus? Yes
√ Add ECharts? Yes

2. 基础架构搭建（Day 4-7）

核心配置文件示例：

// SecurityConfig.java 安全配置核心类
@Configuration
@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled = true)
public class SecurityConfig {
    
    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return new BCryptPasswordEncoder();
    }

    @Bean
    public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .csrf().disable()
            .authorizeRequests()
            .antMatchers("/api/public/**").permitAll()
            .antMatchers("/api/student/**").hasRole("STUDENT")
            .antMatchers("/api/teacher/**").hasAnyRole("TEACHER", "ADMIN")
            .anyRequest().authenticated()
            .and()
            .addFilterBefore(jwtFilter(), UsernamePasswordAuthenticationFilter.class);
        return http.build();
    }
}

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二、功能开发重点

1. 疫情数据中台（核心技术组合）

// EpidemicDataController.java 数据接口
@RestController
@RequestMapping("/api/epidemic")
public class EpidemicDataController {
    
    @Autowired
    private PythonBridgeService pythonService;

    // 每日定时抓取（嵌入式Python调用）
    @Scheduled(cron = "0 0 3 * * ?")
    @GetMapping("/sync")
    public Result<?> syncData() throws IOException {
        String scriptPath = "python/tencent_crawler.py";
        Process proc = Runtime.getRuntime().exec("python " + scriptPath);
        // 处理数据回传（结合WebSocket推送更新）
        return Result.ok("数据同步成功");
    }

    // 空间地理数据查询
    @GetMapping("/heatmap")
    public Result<List<HeatMapPoint>> getHeatMapData(@RequestParam String cityCode) {
        List<HeatMapPoint> data = epidemicService.getCurrentHeatData(cityCode);
        return Result.ok(data);
    }
}

2. 智能识别接口（关键实现代码）

# 口罩检测模块（Python + OpenCV）
import cv2

def mask_detection(frame):
    net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "mask_detection.caffemodel")
    (h, w) = frame.shape[:2]
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
    
    net.setInput(blob)
    detections = net.forward()
    
    for i in range(0, detections.shape[2](@ref):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
            (x1, y1, x2, y2) = box.astype("int")
            # 添加口罩状态标记逻辑

3. 可视化系统实现（前端重点代码）

<!-- EpidemicMap.vue 疫情地图组件 -->
<template>
  <div ref="mapContainer" class="h-96 w-full"></div>
</template>

<script setup lang="ts">
import * as echarts from 'echarts'
import 'echarts-extension-amap'

const initMap = () => {
  const chart = echarts.init(mapContainer.value)
  chart.setOption({
    amap: {
      center: [116.397428, 39.90923],
      zoom: 11
    },
    series: [{
      type: 'scatter',
      coordinateSystem: 'amap', 
      data: geoData.value // 从后端获取风险点位数据
    }]
  })
}
</script>

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三、系统集成与测试

1. 接口调试方案

# Swagger配置类
@Bean
public Docket apiDocket() {
    return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
        .securitySchemmas(List.of(new ApiKey("JWT", "Authorization", "header")))
        .select()
        .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.epidemic.controller"))
        .paths(PathSelectors.any())
        .build();
}

动态压力测试

# JMeter测试脚本样例配置
线程组配置：
- 线程数：200
- 循环次数：∞
- 持续时间：300s

HTTP采样器：
- Path: /api/health/report
- Method: POST
- Body: {"userId": "${__Random(1,1000)}","temp": 36.5}

病毒式传播预测（SIR模型实现）

# R语言数学建模示例（可在Python中实现）
sir_model <- function(t, y, parameters) {
  beta <- parameters["beta"]
  gamma <- parameters["gamma"]
  S <- y[1]
  I <- y[2]
  R <- y[3]
  
  dSdt <- -beta * S * I
  dIdt <- beta * S * I - gamma * I
  dRdt <- gamma * I
  
  return(list(c(dSdt, dIdt, dRdt)))
}

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四、腐竹式开发建议

1. 技术风险规避：

   • 提前校验第三方API可用性（如地图服务）
   • 对爬虫数据设置本地缓存机制
   • 敏感数据加密存储（AES加密健康码信息）

2. 论文加分素材：

   - 实现对比传统的Excel登记方式，系统效率提升：
     | 功能项       | 传统耗时 | 系统耗时 |
     |--------------|----------|----------|
     | 每日健康打卡 | 45分钟   | 15秒     |
     | 出入审批     | 3天      | 2小时    |
   

3. 答辩应对策略：

   • 准备Docker环境快速展示系统
   • 预先录制核心功能操作视频
   • 绘制系统架构演进图（单体→微服务架构）

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【附】所需依赖清单（重点项）：

<!-- 后端pom.xml关键依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.tensorflow</groupId>
    <artifactId>tensorflow-core-platform</artifactId>
    <version>0.4.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>

<!-- 前端package.json核心插件 -->
"dependencies": {
  "@element-plus/icons-vue": "^2.0.6",
  "vue-router": "^4.0.12",
  "echarts": "^5.3.2",
  "axios": "^0.24.0",
  "mavon-editor": "^3.0.0"
}

jedis

“dependencies”: {
“@element-plus/icons-vue”: “^2.0.6”,
“vue-router”: “^4.0.12”,
“echarts”: “^5.3.2”,
“axios”: “^0.24.0”,
“mavon-editor”: “^3.0.0”
}

全量代码需结合具体院校业务场景进行调整，建议使用金蝶云·苍穹低代码平台快速生成基础CRUD功能，重点攻克核心算法模块的实现。