开学在即，做好校园疫情防控是学校的头等大事。但学校等公共场景下，人群聚集密度大、聚集时间长、流动性强，长时间防疫下易造成学生自我防护意识松懈，这些因素都大大增加了防疫难度。除宣传防疫知识、增强自我防护意识、接种疫苗等常规手段外，利用御宝物联自研的新一代自助消毒设备也能有效杀灭新冠病毒等一系列有害病毒。
御宝物联消毒系统结合医学分析数据、消杀环境数据、消杀过程数据等参数，运用机器学习手段，经一定时间内自学习，逐步建立起完善的针对该消杀环境的特定tensorflow及paddlepaddle数据分析模型，结合模型参数具体分析相应消杀效果及制定下一次消杀策略，既保证消杀的彻底性，又保证低碳经济下的合理性。
运用物联网、大数据分析、机器学习、智能建模等技术，对紫外消毒进行安全防范控制、量化精准管理，对所有操作纳入信息化管理平台，确保消毒高效性和安全性。数据实时查看、消毒记录实时查询、远程自动控制、随时手动开启。
智慧校园紫外线消毒管理系统依托于动环监控系统，可通过人体存在传感器检测到有无人进行自动控制消毒灯开启或关闭，平台可以按每天、每周、每月进行对各个区域的消毒情况进行汇总，可以按照消毒的时段进行统计并展示，对每天的消毒情况进行公示。
定时消毒：系统可根据具体应用场景设置时段消毒（如：下班、放学后），确保消毒的进行，同时节省人员财力。
自动控制消毒时长：根据采集的消杀环境参数，结合机器学习算法，构建特定的tensorflow和paddlepaddle数据分析模型，自动选择并执行每次消毒时间，既响应低碳经济政策，又保证消毒效果。
紫外灯工作状况检测：根据紫外线强度传感器的参数，判断紫外灯的工况是否良好，以保证消毒的效果。
管理方便：利用平台完善的数据统计和分析功能，为系统管理者提供可靠的参考依据，为系统建设与改进提供充分的决策依据。
御宝物联智慧消杀系统依托御宝多年来的数据处理分析技术，整合机器学习技术（EasyDL、MLF）等智能化处理框架，针对特定消杀环境建立起唯一的tensorflow和paddlepaddle数据分析模型，依据此数据模型，既响应低碳发展政策，又保证消杀效果。
河南御宝信息技术有限公司始终秉承高品质专业服务、用智慧创造价值的理念，胸怀搏击长空之豪情、海纳百川之气魄、合作共赢之胸怀，共谋发展、造福大众、诚邀各路豪杰共展鸿鹄之志。
