核酸检测签到APP上线

1.项目背景

目前酸检验出入口登记工作是采用网线+电脑+识别卡机的方式，每次核酸均需要重新部署电源、网线、电脑，工作起来不方便。还需要注意雨天、高温等对设备的影响。为了提高工作效率、减轻工作人员的工作压力。提出利用手机NFC功能识别身份证技术快速完成无接触识别通关工作。项目主要包括入口、出口登记，对非站内人员进行识别、放行。充分使用手机NFC、拍照等技术，实现身份证自动识别，自动检测放行等功能。

2.系统概述

本系统旨在通过手机NFC和OCR技术实现核酸检测登记及信息查询功能。用户只需将手机靠近NFC读头即可完成身份验证和信息录入，同时系统后端会实时更新并返回检测结果。整个流程简洁高效，有效提高了核酸检测工作的效率。

3.双识别技术

为了确保系统的稳定运行和高效性，我们采用了双识别技术，即NFC识别和OCR识别。NFC识别主要用于身份验证，而OCR识别则用于从NFC标签上提取文本信息。这种双重验证机制可以有效提高系统的识别准确率和安全性。

4.本地缓存策略

为了解决网络不稳定导致的系统响应慢的问题，我们引入了本地缓存机制。具体来说，我们会将频繁访问的数据（如用户信息、核酸检测结果等）存储在本地内存中，而不是每次都去请求后端服务。当有新的数据需要更新时，我们会先检查本地缓存是否有最新的数据，如果有就会直接返回，否则就会去请求后端服务并将新数据存入本地缓存。这种方式可以大大降低后端服务的负载并提高系统的响应速度。

5.问题分析

在实际应用过程中，我们发现虽然引入了本地缓存机制可以有效提高系统的响应速度但仍然存在一定的问题。首先，由于用户的频繁操作（如上下滑动列表查看核酸检测结果等），本地缓存的数据很快就会被清空导致无法获取到最新的数据。其次，在高并发情况下，多个用户同时请求后端服务会导致服务器压力过大从而影响系统的响应速度。最后，由于NFC标签的格式和内容不一致导致OCR识别的准确性和稳定性难以保证。

6.优化方案

针对上述问题我们可以采取以下优化方案：

（1）增加本地缓存的大小

为了解决本地缓存数据被清空的问题我们可以通过增大本地缓存的大小来存储更多的数据。具体来说我们可以采用LRU（最近最少使用）算法来管理本地缓存的数据结构。这种算法会将最近最少使用的数据淘汰出去从而为新的数据腾出空间。

（2）优化后端服务的负载均衡

为了解决高并发情况下服务器压力过大的问题我们可以通过优化后端服务的负载均衡策略来提高系统的响应速度。具体来说我们可以采用Nginx等负载均衡器来分发客户端的请求从而提高后端服务的吞吐量。

（3）增加OCR识别的稳定性和准确性

为了解决OCR识别的准确性和稳定性问题我们可以通过增加OCR识别引擎的种类和数量来提高识别的准确性和稳定性。具体来说我们可以采用多种OCR识别引擎来分别对NFC标签进行识别并取最优的结果。此外我们还可以通过人工审核等方式来进一步提高OCR识别的准确性和稳定性。

6.结束语

本文主要介绍了利用手机NFC和OCR技术实现核酸检测登记及信息查询功能的系统设计及优化方案。通过引入本地缓存机制我们可以有效地提高系统的响应速度并降低后端服务的负载。同时我们还可以通过优化后端服务的负载均衡策略以及增加OCR识别引擎的种类和数量来提高系统的稳定性和准确性。

项目界面截图