但是，我们需要留意的是，验证应该是一个动态的持续性过程，而非静态的一次性过程。例如，工作人员可以在完成入境旅客服务工作后免于隔离（也即顺利离开入境旅客服务区域）的一个条件是在逗留期间全程正确佩戴个人防护装备（例如防护服、面屏和口罩）。

  由于这个条件是持续性的，因此仅仅在进入阶段进行验证是不足够的——很可能工作人员在区域内停留时因为意外等原因，未能正确佩戴个人防护装备。此时这名工作人员的防护能力显然降低到了旅客的水平——他的出入免隔离授权应当被即刻吊销，并被当作旅客送去履行隔离流程。

  因此，验证流程显然存在大幅度优化的空间。我们需要持续不断地对工作人员和旅客在区域内的行为进行审计，并通过审计调整疫情防控各限制措施。

  Audit 审计

  有鉴于疫情防控局势的严峻性，在航站楼内对旅客和工作人员进行完全、彻底的监控审计是有必要的。

  例如，在入境旅客处理区域，我们需要监控审计：

  1. 工作人员是否发生了导致个人防护装备松脱的意外？

  2. 工作人员服务了哪些旅客？和旅客之间的接触如何？旅客之间的互相接触如何？

  3. 旅客和工作人员动向如何？从哪里来，到哪里去？有没有无意进入限制区？

  例如，一位普通的旅客经过步态、人身识别，可以建立类似以下的轨迹：

  1. 19:56 分由 110 号登机口（XX001 号航班）下飞机；

  2. 20:01 分在 1 号入境柜台和警号 000000 的移民局工作人员接触，移民局工作人员确认身份为 xxx；

  3. 20:18 分在 3 号托运行李转盘领取行李，附近 1 米内有旅客 xxx 号、xxx 号和 xxx 号。

  4. 20:22 分摘下口罩，旁边 1 米内有旅客 xxx 号；

  5. 20:36 分登上 Axxxxx 号大巴前往隔离酒店，同车旅客有 xxx 号等。

  而一位保洁工作人员的识别可以建立以下的轨迹：

  1. 20:01 分从 110 号登机口进入 XX001 号航班进行保洁工作，同组人员有 xxx、xxx 和 xxx；

  2. 20:08 分保洁工作完成，从 110 号登机口离开 XX001 号航班。

  这允许我们在航站楼里以蜂巢的形式划分区域，并审计旅客和工作人员的行动轨迹。倘若 XX001 号航班上有旅客出现阳性，则可以在轨迹数据库中查询 XX001 号航班的各工作人员的行动和接触轨迹，实现密切接触者的及时反查。

  我们同样可以在公众区域导入这套系统，用于公众区域的人流跟踪——倘若机场内出现本土疫情，追踪密切接触者的去向是实行精准防控的关键。

  在航站楼中建立接触模型

  我们以深圳机场第二次疫情（海关人员——机场员工）的例子为例。深圳机场第二次疫情中入境区域的第一个阳性感染者是海关工作人员，公共区域的第一个阳性感染者是机场餐厅的员工。

  我们可以将航站楼分为若干个蜂巢网格——每个网格代表约 4 平方米大小。这个大小正好是俗称的「1 米社交距离」下，一个人旁边净空的范围。

  之后，我们可以计算「人是阳性、有/没有佩戴口罩的前提下，环境遭到污染的概率」，并通过步态识别查询一定时间内阳性感染者在楼内移动的轨迹（以时间-网格元组表示），确定可能存在环境污染的蜂巢网格。这一系列网格直到下一次消毒前，理论上都是被低浓度的病毒污染的。但随着环境消毒，这一部分又会恢复正常。

  同样的方法可以计算「感染了临近旅客的概率」。我们可以根据上述的时间-网格元组，通过查询同一时间在同一或相近网格的旅客，我们可以确定在航站楼内发生接触的旅客；通过查询两者处于同一网格的时间长度，可以判断接触是否为密切接触；而对他们进行二次步态识别，则可以跟踪接触者在机场内的行动轨迹以及最后前往的航班。