用户可填写自身相关生活习惯及接触人群和过往病史等信息，然后由医生帮助填写相关检测数据，之后通过平台最新更新的算法来计算相关感染风险率与治愈率等信息以供防治参考

系统利用固定的高清摄像头和移动的巡视机器人搭配定期执行巡视任务，代替人工巡检，通过图像识别来完成表计读数的读取，设备缺陷和异物的识别，生成巡检报告和告警信息

系统旨在建设一套云、边协同的变电站智能图像分析体系，厂站和云端进行实时的协同分析，厂站端对站端图像进行初筛分析，该过程要求误检率足够低，将可疑的图像尽可能告警，同时将告警图像推送至云端；云端对图像按预先部署的多个供应商的算法进行集群化分析，并对分析结果进行综合评判，在云端构建运行图像仓库，并通过对可疑图像的人工判定及标注，形成训练样本数据集；基于训练样本对算法模型进行训练，并在训练结果达标时归档并发布新的模型到各厂站端。 通过以上过程的反复迭代，不断扩充图像仓库，不断优化图像分析的模型的精度，将极大的提高算法模型的更新效率，促进变电站图像智能分析的应用效果不断提升。