核酸报告统计汇总表(含OCR截图识别)
由于学校疫情防控需要,为便利核酸报告收集工作,人工微结构科学与技术协同创新中心eScience中心与计算机科学与技术系的团队合作,依托中心的计算资源制作了含截图识别的表格模板系统。
表格包含功能有:
- 表单收集苏康码内核酸截图,自动识别并关联人员信息
- 计算指定时间段内核酸完成情况,包括完成率以及未完成名单
使用本模板,需要进行一些基本配置才能发挥完整功能。
一、使用模板
进入table.nju.edu.cn
,访问模板。
在模板内找到 “健康-核酸报告统计汇总表(含OCR截图识别)” 后开始使用。
二、表格配置
由于模板的限制,暂时自动化任务无法通过模板复制,而自动化任务是整个模板的核心。因此,这一部分非常重要。
第一步:导入人员名单
在表格使用前,需要预先准备一个以下格式的名单:
学工号 | 姓名 |
---|---|
100001 | 张三 |
…… | …… |
在人员信息汇总表中,选择从xlsx或csv中导入新数据,然后选中符合格式的文件:
确认无误后导入。
导入后,应当是只有学工号和姓名列有信息,而且没有多余空行。
第二步:设置自动化任务
在表格右上角,更多 “...”-自动化规则,点击 “增加规则”
之后会进入具体自动化规则的设置页面。
这里需要同样的方法新建两个规则,具体设置见下:
① 自动触发OCR识别
此自动化是为了当有人提交截图时,自动开始OCR识别。设置如下:
项目 | 设置 |
---|---|
规则名称 | (随意) |
表格 | 原始数据 |
视图 | 默认视图 |
触发条件 | 新增记录 |
操作 | 运行Python脚本 |
脚本 | 请求OCR识别核酸报告 |
② 自动链接人员信息
此设置是为了有新的识别结果时,自动链接人员信息。设置如下:
项目 | 设置 |
---|---|
规则名称 | (随意) |
表格 | 已识别核酸记录 |
视图 | 默认视图 |
触发条件 | 新增记录 |
操作 | 添加链接 |
选择此表中的链接列 | 链接 |
列1 | 学工号 |
列2 | 学工号 |
第三步:发放表单(问卷)
点击右上方表单:
鼠标移至已有的表单处,点击分享按钮,将此链接分享给他人即可填写(为了获取身份,表单默认会要求登录)。
填写者的界面,学号姓名也会自动识别,仅需上传一个截图:
三、子表设计功能介绍
模板中分为四个子表,每张表格都设计有具体功能。四张子表分别为:
- 原始数据:所有表单填写提交的数据均会提交到此处
- 已识别核酸记录:被图像识别处理后的数据(学工号、姓名、核酸检测时间)会自动生成在此处
- 时间段分析汇总表:根据选择时间段自动计算核酸报告完成情况(完成率、未完成名单)
- 人员信息汇总表:存放全部人员的信息(学工号、姓名)
通过适当的自动化逻辑设计,我们可以让表格完成如下的流程:
- 收集对象(如学生)填写表单,只需要提交一张苏康码内的核酸检测截图;截图提交后,会出现在 “原始数据” 子表
- “原始数据” 子表检测到新增信息,自动触发OCR识别脚本,脚本识别是否和提交人一致,并识别出截图中含有的核酸检测信息,汇总在 “已识别核酸记录” 子表
- “已识别核酸记录” 子表识别到新增信息,与 “人员信息汇总表” 中的人员信息匹配并建立双向链接;同时 “人员信息汇总表” 中会显示最近一次核酸检测的时间
- 通过 “时间段分析汇总表” ,手动选择开始日期和结束日期,点击按钮便可自动计算该段时间内的核酸检测完成率,以及生成一个未完成人员的名单
原始数据
自动模式
原始数据表单一般不需要任何操作,自动化设置完毕后会自动处理,并且提供结果。
手动模式
但是如果出现无法识别或识别失败的情况,原始数据内包含一个重新识别按钮,直接点击会调用脚本自动识别。
切换到无法识别视图,会将没有识别或识别失败的内容单独显示。
已识别核酸记录
自动模式
这张表一般不需要操作,在原始数据内识别的结果,会自动添加到这里,并与人员信息汇总表的人员信息关联。
手动模式
但是如果出现前面原始数据无法识别,需要手动在这一张表添加链接,并填写姓名、链接学生信息:
然后在运行工具栏-“...”-数据处理-匹配人员数据处理,即可自动匹配手动新加的人员记录。
之后将人工介入处理的条目,直接将状态修改为已人工处理以标记处理完成。
时间段分析汇总表
这个页面仅支持手动模式,通过设置日期范围,点击计算完成情况会在后面自动生成结果。
人员信息汇总表
此表无需额外操作,仅仅用于查看相关人员最近一次的核酸时间。
鸣谢
校党委研工部
计算机科学与技术系研究生工作办公室
技术支持
IMAGINE Lab实验室、计算机软件研究所、自然语言处理研究组
OCR模块开发
硕士研究生王甲豪、张天昀和吕云哲(计算机科学与技术系研究生会)
模板设计
硕士研究生王甲豪、张天昀和吕云哲(计算机科学与技术系研究生会)
人工微结构科学与技术协同创新中心
计算资源
人工微结构科学与技术协同创新中心
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微结构eScience: