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大型綜合醫院智能視頻監控系統研究

2018-09-10 12:47:07黃祖建
企業科技與發展 2018年7期
關鍵詞:醫院

黃祖建

【摘 要】隨著綜合醫院范圍的不斷擴大,人員高密度聚集,醫院門診、住院、檢查區域和后期病友服務社會化程度越來越高,醫院的安全管理環境日益復雜,為了對醫院進行有效的安全防護和提升服務管理水平,文章設計了面向大型醫院管理的智能視頻監控系統,研究了系統的關鍵技術,該系統具有智能識別、活動監視、人數統計、位置服務等功能,實現醫院安全的實時掌控,達到降低人工成本、提高服務與管理水平的目的。

【關鍵詞】醫院;視頻監控;系統研究

【中圖分類號】TP393 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688(2018)07-0052-03

0 引言

視頻監控的智能化表現為計算機視覺算法在視頻分析中的應用。智能視頻監控區別于傳統監控系統之處在于變被動監控為主動監控(自動檢測、識別潛在入侵者、可疑目標和突發事件),具有智能性[1]。智能視頻監控技術具有分析處理場景內容的能力,在一定程度上用計算機協助人甚至是代替人完成監視和控制的任務[2]。

隨著智慧醫院的發展需要,視頻監控在醫院內的應用越來越廣泛,視頻的管理也變得愈加復雜,大型醫院的個性化需求和具體應用環境對智能監控技術提出了更高的要求?,F有的視頻系統不能完全滿足醫院的需求,針對大型醫院不同應用場景的需求差異,本文對基于網絡信息、智能視頻分析、GIS、大數據等技術的大型醫院智能視頻監控系統進行研究,以實現系統智能化管理,達到對醫院的有效安全防護和提升醫院服務管理水平的目的。

1 系統設計

1.1 架構設計

本文研究的系統設計為4個層次:設施設備層、網絡傳輸層、視頻監控管理層和行業應用層。設施設備層的主要設備包括攝像機、傳感器、網絡視頻服務器、報警器等,負責流媒體數據的壓縮、存儲及處理,以及告警信號、行業數據的采集等,采集到的信息通過網絡傳輸層傳輸到監控管理中心;網絡傳輸層負責媒體流、業務數據等傳送,可以通過運營商傳輸網絡或行業專網進行傳輸;視頻監控管理層負責信息采集設備接入、分發、GIS、智能分析、設備管理及與通信運營商的管理平臺的接口,同時與應用層上業務邏輯的無縫融合;應用層負責行業應用的后端整合,提供全套解決方案。面向用戶服務的智能視頻監控系統架構設計如圖1所示。

1.2 工作流程

智能視頻監控系統的視頻信號通過攝像機及其連接器傳輸到控制終端控制中心,并通過優化、分析及處理視頻圖像,為進一步調用提供必要的信息資料,其主要流程包括圖像獲取、數據處理、圖像分析、智能分析。如圖2所示,系統首先通過攝像頭獲取醫院出入口、收費處、門診和急診區、醫技檢查區、各診室候診區、各病區、停車場等圖像,然后對圖像進行預處理和數據處理,預處理是將圖像數據中模糊的圖像處理得更加清晰,數據處理是將圖像數據進行壓縮并存儲;接下來對圖像中的目標進行檢測、分類、跟蹤等一系列分析,最終將目標的特征提取出來;最后利用智能分析技術對目標進行識別,提取出關鍵有用的信息,對目標異常行為進行檢測,若出現異常則對異常行為進行分析、判斷及發出告警等決策處理。

1.3 功能特點

面向大型醫院的智能視頻監控系統具有智能識別、活動監視、人數統計、位置服務等功能。

(1)智能識別。智能監控系統的識別功能能夠對物體進行識別,區分移動物體的類型,如車輛類型、人類、動物等。通過這些基礎識別之后,可以對人群移動速度和方向等整體運動特征來實現對人群的控制,例如,醫院的人數統計、病友注意力控制、夜間防御等。

(2)活動監視。實現對人員活動的實時監視。系統設定醫院或停車場的區域范圍,檢測進入預定區域的人或車輛,對進入畫面中的人和物體進行識別分類,同時檢測可疑人或物的存在時間。智能視頻監控系統通過對視頻的智能分析,及時報告可疑事件的發生,并且記錄相關信息,提供事后查詢。在醫院,當有可疑人物對醫務人員、收費員等發出威脅時,智能視頻監控系統能迅速分析識別異常并發出警報,從而協助安保人員處理危機,以保障醫務人員與醫院財產的安全;或者發現人員異常行為影響到醫院安全秩序時,系統能發出警報,協助管理人員迅速處理。

(3)人數統計。統計指定區域的人數。智能監控系統在通道入口準確統計進出的人數,例如醫院或各門急診區入口,以及醫技檢查區或醫院內各病區入口的人數,統計在時間段內指定區域的人群數量,還可以統計人群流動量。通過該功能能夠提供準確的人群流動和人流流向數據,為決策管理提供依據。例如,檢測某候診區前病友聚集的情況,以幫助醫院或門診辦決策人員分析門診各科診室情況及時段,以合理分配醫務人員進行管理。

(4)位置服務?;贕IS提供位置服務,具有地圖縮小及放大功能、屬性查找功能及圖像識別查屬性功能等。系統將電子地圖和視頻監控的功能結合起來,提供視頻監控點的準確位置,通過電子地圖可以查看監控點的監控圖像,例如醫院某處、各出入口、地下停車場等,同時可以標識地圖上的監控點,具有監控點詳細信息的查看功能。

2 系統的關鍵技術

2.1 智能視頻分析

智能視頻監控在無需人為干預的情況之下,利用了計算機視覺及視頻分析的方法對攝像機所拍錄的圖像序列進行自動分析,實現了動態場景中目標的識別、檢測及跟蹤,并且在這基礎上進行行為的分析[3]。在醫院應用中,利用視頻監控技術對各診區出入口或醫技檢查入口進行人數統計,對既定區域內的人或者物體的數量進行統計,還可以控制注意力,評估各病種科室或各醫技檢查的檢查治療量,并計算為病友提供服務所需的時間。

本文系統應用的智能視頻分析技術,采用人工智能中的模式識別進行智能運算和視頻圖像分析,通過將智能算法與數字信號處理相結合,對人、車輛及其他物體的行為進行分析和形成核心算法。人工智能識別技術能夠提高視頻采集數據的質量。人工智能技術可以克服人的生理限制,提高監控錄像面部識別的準確率。首先對醫院場景中的背景和目標進行分離,識別真實目標并去除背景干擾,檢測目標的運動特征屬性,然后分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標行為,并做出相應的反應。

2.2 大數據

由于視頻監控的數據量很龐大,但是醫院真正需求的信息只是其中的小部分,針對醫院的需求服務,需要通過大數據分析與處理,深度挖掘這些數據中的有用信息,獲取更有價值的信息。大數據處理與分析如圖3所示。

視頻監控系統主要是通過攝像機采集各種數據源形成移動物體數據庫、統計數量數據庫、信息庫等,此時的數據量巨大而且數據類型繁多,價值密度低,需要對相關的數據進行大處理、挖掘與分析,從而提取具有參考價值的信息形成數據倉庫以呈現和應用。醫院若發生了違法犯罪事件,可以利用大數據技術對可疑人物及其車輛進行追查。此外,通過分析處理,視頻監控可以更加智能化,提高醫院的管理和服務能力。

本文設計的系統采用Hadoop分布式云存儲系統保存海量的視頻數據,實現高效的大數據處理。數據挖掘是面向發現的數據分析技術,通過對大型的數據集進行探查,發現有用的知識,從而為決策支持提供有力的依據[4]。可以采用回歸分析法和Web數據挖掘法進行數據挖掘與分析。設計一個回歸分析方法的數學模型,研究多個隨機變量與另一些變量之間的關系,形成多重回歸分析的回歸方程,對求得的回歸方程進行檢驗、判斷,最后利用所求得的結果進行預測和控制。該方法可輔助醫院的運籌帷幄、輿情追蹤、公眾滿意度調查和品牌傳播等經營活動。視頻監控的數據資源除了通過實地采集外,還可以從因特網上進行收集信息服務,采用Web數據挖掘法提取視頻信息資源,將內容挖掘與交互式多媒體Web技術結合,進一步滿足醫院的需求。

2.3 GIS地圖數據處理

GIS的引入使得視頻監控系統的功能變得更加豐富,可以實現監控圖像的切換、定位和監控點標示功能。通過GIS電子地圖可以更直觀、方便地展示醫院管理過程中需要查看的信息,如醫院某處、各出入口、地下停車場等位置信息。GIS技術能夠將地圖、地理分析功能及數據庫操作集成,將圖像管理與數據管理融合通過表格實現數據可視化。GIS在視頻監控系統中的應用,拓展了系統功能,需要對地圖數據進行處理,地圖數據處理包括矢量數據處理和柵格數據處理。

(1)矢量數據處理的壓縮包括2個方面:{1}在拓撲關系不變的前提下,進行合理的采樣點的數據細化;{2}為了減少數據存儲的空間,可以通過重新編碼矢量坐標數據,以垂距法將矢量數據進行壓縮。該方法從任意一個端點起,按順序采取曲線上的3個點,計算中間點與其他連接兩點間的垂直距離,并與限差比較結果,用于進行判斷和處理。

(2)在GIS中是以柵格數據的存儲方式存儲遙感信息。為了節約存儲空間,需要將柵格數據壓縮處理??梢圆捎盟牟鏄渚幋a的方法進行柵格數據結構壓縮。

對于網絡環境下使用數據的安全性、高效率及圖形數據大量性的要求,可采用ESRI的ArcSDE進行圖形數據的管理。對所有地理數據庫類型(矢量、柵格、測量、地形、地理模型、數據庫架構、元數據等)進行綜合的地理信息管理。

3 結語

本文從面向大型醫院的視頻監控系統進行研究,對整個系統架構和工作流程進行了設計,介紹了適合大型醫院應用的功能特點,并對系統的關鍵技術進行了研究,使基于各項技術的智能視頻監控系統能更好地滿足大型醫院的需求。今后,隨著高清化、網絡化、智能化、多樣化應用的智能視頻監控技術的發展,為了使智能監控系統更好地滿足各個行業客戶的需求、適應環境變化、擴大服務范圍等,需要不斷進行研究與開發,對系統更新換代,以適應更多的應用環境。

參 考 文 獻

[1]謝玨琪.智能視頻監控的幾種類型[J].中國公共安全,2014(Z2):150-153.

[2]黃斯茜,李光.智能視頻監控系統運動目標檢測技術研究綜述[J].信息通信,2012(4):57-58.

[3]張海青.智能視頻監控中的運動目標檢測與跟蹤[D].合肥:中國科學技術大學,2007(5):6-7.

[4]劉慧新.Web數據挖掘技術與應用分析[J].科技博覽,2012(4):297.

[責任編輯:鐘聲賢]

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