醫保視頻智能監控系統客戶端軟件設計與實現

牛云龍+鄭義+潘翔

摘 要： 針對醫保卡被盜刷和冒用問題，設計和實現了醫保視頻智能監控系統客戶端軟件，保證人卡一致。該軟件通過人臉跟蹤和檢測技術提取刷卡人的圖像，采用多線程技術實現多人臉的捕捉，并采用流媒體和網絡通信技術與服務器端的圖像完成人臉比對。該軟件保證了刷卡人和醫保卡上信息的一致性，實現了對刷卡用戶的有效監控。

關鍵詞： 醫保視頻監控； 人臉跟蹤； 流媒體； 多線程

中圖分類號：TP319 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2018）01-43-03

Design and implementation of client software for medical insurance

video intelligent monitoring system

Niu Yunlong1， Zheng Yi2， Pan Xiang2

（1. Data management center， Zhengzhou Human Resources and Social Security， Zhengzhou， Henan 450006， China；

2. School of computer science， Zhejiang University of Technology）

Abstract： To resolve the problem that Medicare cards are stolen brushed and fraudulent used， this paper designs and implements the client software for medical insurance video intelligent monitoring system to make the card holder and card consistent. the software uses face tracking and detecting technology to extract face image， uses multi-thread technology to capture multi-faces appeared in the video， and performs face verification by streaming media and the network communication technologies. The software ensures the consistency of the information between the card holder and the Medicare card， and realizes the effective monitoring of the card users.

Key words： medical insurance video monitoring； face tracking； streaming media； multi-thread

0 引言

眾所周知，醫療保險是我國為保障公民“生病有得看，花錢有得報”待遇而制定的國家政策。目的是讓公民花費更少的錢來治病，是一項民生工程[1]。但是有一些不法分子，利用政策監管不到位的漏洞去騙取國家資金，擾亂社會公共秩序，破壞公共利益，極大地破壞醫保行業的金融秩序。

為了整頓目前存在的買藥亂報銷現象以及藥販子行為，需要設計并開發一款具有智能監控功能的醫保系統。但是已有的監管系統主要是事后分析，無法實現事前刷卡監控[2-3]。不同于已有系統，我們開發的醫保視頻智能監控系統能夠對人臉進行檢測并實時跟蹤，當用戶使用醫保卡消費時，把最高分數的人臉圖像和系統預留的參保人員圖像進行比對，確保人卡一致。該系統目前已經應用在醫保藥店中，對藥店買藥的人進行實時監控。借助于智能監控軟件系統，有效地節省了大量人力、財力，并能有效地打擊藥販子行為，整頓我國醫保行業地不正之風，真正實現人人一張醫保卡，合理公正地實現買藥報銷。

1 系統架構

視頻智能監控系統的整個工作流程如圖1所示，實現對刷卡人員的主動識別和監控，同時把比對記錄、全景圖等信息上傳給服務器端。該系統首先通過視頻獲取模塊來得到每一幀圖像，將得到的圖像實時傳輸到人臉檢測與跟蹤模塊，通過該模塊可以在圖像里檢測人臉并啟動跟蹤，得到刷卡人的當前照片。同時，系統根據刷卡人的身份證號或者社保號調用WebService接口，向服務器請求獲取該刷卡人的基準照。然后對該刷卡人的基準照提取特征值，將提取的特征值和攝像頭抓拍的最優人臉照片進行比對來進行身份確認，即判斷是否是本人刷卡。最后，系統把當前全景照進行編碼，把圖像信息和刷卡比對記錄通過網絡上傳到服務器端作為電子證據存檔。

2 系統模塊設計與開發

在上述系統架構基礎上，結合人臉檢測和跟蹤技術，采用網絡通信、多線程等技術，對系統進行分模塊設計與開發。

2.1 視頻流處理模塊

視頻流模塊是實現其他模塊功能的前提和基礎，也是該系統正常運行的前提條件。對于視頻流處理，主要目標是通過軟件技術解碼得到每一幀圖像。這里系統采用微軟的開發包Directshow技術實現。

2.2 人臉檢測和跟蹤模塊

[1. 在當前幀號是第一幀圖像情況下，檢測到的人臉都被認為是新的人臉目標，記錄它們人臉位置Lface，并把它們加入到捕獲鏈中，然后采用跟蹤漂移算法計算其下一幀圖像的各個人臉約束區域Rface。

2. 如果不是第一幀圖像，需要對每個人臉監視區域內Rface與模板函數卷積，分別得到響應結果。endprint

3. 在已捕獲鏈中的第i個人臉目標時，如果在當前幀中能夠找到所對應人臉監視區域的人臉目標j，那么就把當前第j個人臉目標當做已捕獲鏈中第i個人臉目標在時間和約束區域內的后續對應，并且需要更新第i個已捕獲人臉目標以及它的特性參數Rface（人臉位置以及大小）。

4. 如果發現已捕獲人臉目標的第i個在當前幀圖像里沒有找到匹配上的后續對應，并且檢測到它的人臉位置在視頻圖像上的邊緣區域處，說明它已經走出了視頻圖像的區域，那么便將其從已捕獲鏈表中刪除。

5. 如果當前幀檢測到的人臉不是從上一幀約束區域檢測的，那么說明是新進入到視頻中人臉目標，需要添加到已捕獲目標鏈里并按照公式3-11計算下一幀約束區域Rface。 ]

圖2 多人臉跟蹤算法流程

人臉檢測和跟蹤模塊是該系統的主要模塊，它把視頻流模塊獲取的圖像作為輸入，然后對輸入的每一幀圖像進行人臉檢測，在此基礎上進行跟蹤，在跟蹤過程中實時對人臉圖像質量進行評估，對評估結果質量好的人臉圖像進行保存[4-5]。

人臉處理模塊是整個視頻智能監控的核心。該模塊封裝了“人卡一致”所需的各種算法，包括人臉檢測、多人臉跟蹤、特征點檢測和人臉分數評價等。對于本模塊，多人臉跟蹤是該模塊的關鍵。圖2給出了多人臉跟蹤的算法流程。

2.3 WebService模塊

本系統開發中，需要通過接口完成客戶端與服務器端的通信，獲取社保卡存儲在服務器端的標準照。為了調用方便，采用WebService完成接口設計和開發。WebService接口定義如圖3所示。通過調用該接口，系統可以得到社保卡存儲在服務器端的標準照片，并將其用于刷卡比對。

2.4 Base64數據編碼模塊

對于本系統開發，需要把圖像數據上傳到服務器端。考慮到數據標準的一致性，系統采用Base64進行數據編碼。由于視頻流得到的圖像數據大多是采用JPG壓縮標準格式，為了保證數據格式的一致性并且方便網絡傳輸，需要把圖像數據進行BASE64編碼。Base64是網絡上傳輸最為常見的八位字節代碼的編碼方式之一。

圖像數據的base64編碼采取如下流程：以三個8位的字符組成為一組，然后對每個分組首先獲取每個字符的ASCII編碼，之后將ASCII編碼轉換成8位的二進制，得到一組3*8=24位的字節，緊接著，將這24位二進制比特劃分為4個6位比特的字節，并在每個6位比特的字節前面兩個高位填0，這樣得到4個字節，最后將這4個字節轉換成10進制，并對照Base64編碼表得到對應編碼后的字符。當處理剩余的字符串個數不足3個字符時，需要采用‘=字符給予補全。這樣，通過對每一個字節進行邏輯“或”或者“與”如此循環，就可以實現base64編碼操作。

3 系統運行結果

在上述核心模塊基礎上，系統給出監控客戶端在不同情況下的運行結果，包括系統初始化、人臉檢測和跟蹤、本人刷卡、關系人刷卡和非本人刷卡等情況。

⑴ 系統初始化

圖4是該人臉視頻抓拍系統啟動的初始畫面，界面左欄是系統設置參數修改模塊，右欄是攝像頭獲取外界畫面的實時預覽。

⑵ 人臉檢測和跟蹤

該人臉視頻抓拍系統把攝像頭獲取的每一幀實時地傳遞到人臉檢測跟蹤模塊。圖5中數字序號代表不同人員的跟蹤結果。可以發現，系統可以準確地跟蹤視頻中的不同用戶，保證刷卡用戶的正確比對。

⑶ 人與卡一致

當有買藥人進行刷卡交易時，該系統會監聽到刷卡人的社保卡信息，然后到數據庫去查找該人的基準照，接著把基準照與該系統實時抓拍的人臉相片進行比對，達到驗證身份的目的。同時該系統給出人與卡是否一致的提示信息，如圖6所示。

⑷ 人與卡不一致

當其他人拿著持卡人的社保卡進行刷卡消費時，系統首先根據持卡人標準照和全景照的人進行一一比對，然后和該系統實時抓拍的人臉照片進行比對，若兩者都沒比對成功，系統則認為是非本人刷卡的情況，如圖7所示。

4 結束語

論文結合人臉檢測和跟蹤技術，通過網絡通信、流媒體播放等技術開發了醫保智能監控系統客戶端。客戶端能夠對定點藥店刷卡人員進行跟蹤，并驗證刷卡是否本人。通過該系統可以解決醫保卡冒用問題，保障醫保資金安全。該系統可以廣泛應用于醫保系統監管體系。

在后續工作中，需要考慮把視頻智能監管客戶端和醫保業務系統進行集成，建立刷卡用戶信用檔案，為后續大數據分析奠定基礎。

參考文獻（References）：

[1] 梅麗萍.“聰明監管”：基本醫療保險監管的模式和路徑選擇[J].

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[2] 王婕.醫療保險計算機管理信息系統的設計與實現[J].電子

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[3] 武萬鵬.建設規范高效的醫療保險計算機管理信息系統的構

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[4] Hsu R. L.， Abdel-Mottaleb M.， Jain A. K.. Face detection

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[5] 刑昕，汪孔橋，沈蘭蓀.基于器官跟蹤的人臉實時跟蹤方法[J].

電子學報，2000.28（6）：29-31endprint