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浸大推新冠個案分布地圖 實時數據 演算法分析染疫風險

By on November 15, 2022

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室

香港浸會大學團隊近日開發「香港新冠病毒熱點分析圖」,以直觀、實時及動態的方式,呈現新冠病毒感染個案位置的分布資訊。公眾可放大或縮小網上地圖,方便了解自身面對的健康風險,亦有助相關部門採取感染控制措施,以及分配醫療資源應對疫情;研究成果在今年舉行的「國際數據管理會議」與「國際超大型數據庫會議」上發表。

「香港新冠病毒熱點分析圖」的實時數據,來自政府的香港互動地圖儀表板,系統會就感染個案的數據作自動、實時的更新及計算。除了浸大計算機科學系系主任徐建良,該系副系主任蔡冠球、研究助理教授陳梓楠,澳門大學、香港大學等,亦有份共同開發地圖。

徐建良(中)指出,新開發的演算法及解決方案,可支援更多時空大數據分析工作;左為陳梓楠,右為蔡冠球。(浸大提供圖片)

紅色範圍最「危」

團隊新開發的時空大數據分析演算法,令地圖解像度提高至1376乘960像素,並能以少於0.5秒的計算時間,處理100萬個數據點。至於不同地區的感染風險,會根據新冠病毒個案多寡,以不同顏色顯示出來,最低風險為紫色,最高風險則為紅色;地圖上不同顏色範圍的動態移動,代表過去7天確診者到訪地區風險水平的變化。

「核密度可視化」(Kernel Density Visualisation)計算工具,現時應用於時空數據分析層面上。徐建良指出,新開發的演算法及解決方案,可支援更多以「核密度可視化」為基礎的時空大數據分析工作,其應用令「香港新冠病毒熱點分析圖」功能大為提升,使之成為監察社區新冠病毒傳播風險的有用工具。

地圖實時呈現本港新冠病毒個案的地區分布,並以顏色顯示健康風險,紫色為最低風險,紅色則為最高。(浸大提供圖片)

簡單而言,研究團隊開發的新演算法,配合漸進式可視化框架,產生持續的局部成像,以減少「核密度可視化」的運算時間。資料顯示,運用大規模數據集做實驗後,顯示新演算法的運算時間,較現有最先進方法快100倍。

資料處理速度快百倍

團隊有意把支援「核密度可視化」新演算法,應用於交通熱點偵測、景區人流控制、樓價可視化分析、實時氣象資源管理等其他範疇上。

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