由于校园疫情防控的相关情况，学生的核酸报告统计难度颇大且时间较长。因此这位博士生便使用了OCR和Python语言自行编写了一个快速检测的程序，解决了这个难题。
由于复旦大学目前在疫情防控期间，需要对相关学生的核酸报告进行统计。但是现有方法采取的是根据截图进行人工比对，这不仅耗时较长而且难度大，为了解决这种情况，这位博士生想到了利用程序语言和光学字符识别技术做出了一个简易的筛选程序，大大提高了核酸结果筛选的效率。
复旦大学由于自身原因，核酸统计报告采用的是人力筛选。
随着新冠肺炎疫情的不断扩散以及人员防控的需要，复旦大学内部对于该校的许多学生也提出了核酸报告统计和筛选的要求。由于复旦大学本身的原因，学校人数繁多，目前对核酸统计报告采用的是人力筛选，这不仅费时较长，而且还有可能发生漏看缺失的情况。这位复旦博士生在发现这一难题后，联想到以前所学的相关知识，因此想要制作一个程序进行快速的筛选。
这位复旦博士生发现了这一难点，使用OCR和程序语言做出了一个快速检测程序。
根据相关的报道称，这位博士生的研究方向是医学影像与人工智能，平常会接触很多的图像处理方法。因此想到了采用OCR，也就是光学字符识别技术，还有Python语言中的正则表达式，这个表达式可以搜索到字符串中的特定模式内容。将它们进行结合和调取之后，就制作出了一个可以快速进行筛选的相关程序。大大减轻了统计人员的压力和统计时长。
我个人的想法是什么？
虽然有些人认为该复旦博士用的程序语言和技术都过于简单，并不值得大肆报道，但我认为这依旧是一件非常值得赞扬的事情，因为他的确是发现问题后，利用自身的所学解决了问题，这是值得鼓励的，也希望复旦大学后续能够将自身的公众号与学生的健康码进行绑定，这样就不用对学生再进行单独的核酸统计。
在这个疫情肆虐的大环境下，每个人为了保护自己的安全，维护大家的安全，都有一套熟悉的操作，打开某app，然后上传自己的报告，之后再由人工来进行一个一个的核查，这浪费的时间可以说是很多的。但这件事情到了复旦大学信息科学与工程学院博士生李小康的手中就不一样了，他是一名辅导员，他每天的日常工作之一就是核查大家的报告。但日复一日的工作让他产生了其它想法，他开发出一项小程序，几分钟就能快速核查数百人的核酸并完成截图，大大提高了核查效率和精度。
据说当时李小康确定了“OCR文字识别+正则表达式筛选”的程序思路。3月15日晚，他花了一个多小时就写出了初始代码，共130行，发现确实能够跑通，且运行效率很高。截至目前，这个程序已经使用了两周，没有出现什么大问题。
这无疑是给现在的工作提供了一项很方便的技术，那究竟可以解决哪些问题呢？
大大减少了在核查上浪费的人力物力，可以将节省的人力去干更多的事情。一个老师差不多要看800张截图，原来要几个人核对一个多小时，现在只需等2分钟就拿到结果。 可以减少出错率，古话说的好，是人总是会犯错的，可是用了这个软件就会减少很多出错率。 这项程序只是在这个学校予以通行，再过段时间，也许全国各地都会通用，到时候将带来更多的便利。 同时这也体现了人们在运用自己知识的能力。人类正在慢慢与疫情作斗争。不管怎么说，这位辅导员研究出来的这项技术都是非常好的，但总有人说自己也可以制作出，只是自己没有遇到这种情况。大家可以来谈谈自己的看法。
