安防機器人在智慧后勤建設中的應用探索與實踐＊

白金，楊曉東，徐文龍

（上海市兒童醫院，上海 200062）

智慧安防建設在醫院智慧后勤起著至關重要的作用，隨著科技的進步與社會的發展，安防領域遇到各種嚴峻的挑戰，如醫患關系緊張、出入人員復雜、扒竊、防恐防暴形勢嚴峻。國家衛計委辦公廳和公安部辦公廳印發了《關于加強醫院安全防范系統建設指導意見》，給出了人防、物防、技防三級防護體系構建“平安醫院”的指導方針。傳統醫院安防系統的設計應用，缺少不了安保崗位的人力成本，安保就業人員老齡化趨勢加劇，就業人員質量參差不齊，很難尋找到完全匹配崗位的人員。

就以上情況來看，安防機器人的出現能夠一定程度上解決傳統安防系統的困難。原因如下：①機器人技術的發展與人工智能技術水平的提高，移動機器人技術日益完善；②人口老齡化加重、勞動成本飛速提升、安保人員團隊不穩定與流失情況嚴重等問題日益突出；③安保人員在中國由于人員綜合素質偏低，導致管理上的落后和工作失誤造成的嚴重經濟損失；④目前安保的保障難度越來越大，光靠人自身難以完成很多工作。如今可結合安防機器人，應用全局導航定位技術、人臉識別及預警、口罩識別及提醒等新功能為智慧后勤建設添磚加瓦。

1 醫院智慧后勤安防系統建設現狀

1.1 傳統安防功能簡述

目前上海市兒童醫院安防系統的建設主要以周界防護系統、主/被動報警系統、門禁系統、對講系統等安防子系統和視頻監控系統、智能圖像分析等監控子系統的簡單堆砌為主，靠人工進行分析將安防系統上報的安全/突發事件與監控系統的現場畫面聯系起來，工作效率低下。

隨著人們對安全就醫環境要求的日益迫切，醫院對技防系統建設的投入越來越重視。根據國家、行業和上海市地方相關標準要求以及《市級醫院安全技術防范系統建設指導意見》（申康發〔2017〕163 號），進一步細化了市級醫院內部安全防范管理所需要的安全防范系統建設要求。細化要求部分主要包括醫院重點部位的防范管理、醫院安防監控中心的建設、重點部位視頻數據的存儲、與公安部門相關管理部門系統互聯的接口等要求[1]。

現在智能安防系統的建立依托原有系統，使得安全管理平臺實現了入侵報警、視頻監控、出入口控制、智能分析、移動管理、電子巡查等子系統的重點部位防范管理及其他綜合應用管理。并且安全管理平臺具有系統管理、權限分配、電子地圖、信息共享、系統聯動、預案設置等功能，并具有向上一級管理中心聯網的接口。

為跟進醫院互聯網兒童醫院建設步伐，從2018 年開始，上海市兒童醫院著力在傳統安防系統基礎上，建設運用智能安防系統，839 個內部監控攝像頭中有247 個高清監控攝像頭（普通的720 分辨率，高清的1 080 分辨率），通過醫警聯動平臺和人臉識別項目，初步實現視頻預覽、報警聯動、現場取證等信息的采集、上傳、處置、聯動、管理等功能。目前上海市兒童醫院智能安防系統的主要功能有醫警聯動功能、人臉識別功能、一鍵報警功能。但各個功能間都沒有統一銜接平臺，需要投入大量的人力成本去維護運行，缺少安防機器人這樣的設備去展現智慧安防的優越性。

1.2 醫警聯動功能

上海市兒童醫院的醫警聯動功能能夠防范有犯罪背景人員在醫院非法活動，依托警方后臺信息庫人員信息（市局8 000 萬人像庫和派出所自檢的“未抓獲侵財類犯罪人員人像庫”），加強入院人員監控排查，人臉圖像實時比對相識度超過98%的系統立即報警，最短時間內形成“采集—比對—分析—報警”閉環，接警后警方和醫院安保人員第一時間聯動處置。截至目前，已累計抓拍300 多萬人次，預警7 000 多人次，日均觸發報警數40 起，共報警發現10 名吸毒前科人員、1 名疑似犯罪人員、1 名網上追逃人員，2019-04-28 成功抓獲一名在醫院實施盜竊的網上追逃人員，從接警到抓獲僅用10 min。

1.3 人臉識別功能

主要防范黃牛、號販子、醫藥代表等人員在醫院違規活動，依托上海市兒童醫院后臺信息庫的重點人員信息（申康中心的醫托、醫鬧、黃牛、號販子等人像庫和上海市兒童醫院排查重點人員人像庫），加強入院人員監控排查，人臉圖像實時比對相識度超過98%的系統立即報警，最短時間內形成“采集—比對—分析—報警”閉環，接警后醫院安保人員第一時間管控現場、核實取證，對一般可疑人員驅離出院區，對查實證據人員立即聯系警方依法處理。另外，為加強外來人員管理，醫院對來訪超過1 d 以上外來人員均錄入人臉圖像進信息庫，對超出規定活動區域的系統將自動報警。截至目前，日均觸發報警數起，共發現2 名黃牛、1 名號販子，已移交警方處理，驅離數十名散發虛假廣告人員。

1.4 一鍵報警功能

醫院在易發生突發事件的部位（護士站、醫生辦公室、醫患溝通室、導醫臺和收費窗口等）安裝隱蔽一鍵報警裝置，發生緊急情況時，現場工作人員按下隱蔽按鈕觸發報警，醫院監控室大屏同時會彈出報警部位畫面，并發出語音提示，現場執勤和巡查保安接警后第一時間到場處置，確保醫院職工安全權益得到及時保護。

1.5 小結

伴隨著5G 時代的來臨，各行各業也對智能化安保的需求越發增加。在醫院這個特殊的診療場景下，智能巡檢機器人在環境應對、性能強大等方面具有人力所不及的優勢，在一定程度上可以代替人類，大大提高安全性和工作質量。應用于門診和住院部的安防機器人，既可以完成監控安保任務，還可以通過監控系統將實時數據傳送給控制中心，實現遠程監控，在便利和安全方面優勢顯著。

安防機器人的落地一定程度上實現了人工智能先進技術在醫療行業領域內展開創新應用的戰略目標，同時為實現上海市兒童醫院建設數字化醫院，提高醫院全方面智能化、信息化、數字化水平提供了堅實的保障。在應用安防機器人進行固定路線區域巡查，彌補固定監控探頭死角的同時，研究并設計人臉識別功能，與公安部門打通信息預警通道，實現安全報警信息運維機制，最終實現精益化管理與人工智能技術深度融合的研究目標。

2 安防機器助力安防系統改造

傳統的安防機器人多應用于危險場景中，與上海市兒童醫院內部的使用環境有著相當大的差別。本次實現安防智能化改造的項目是通過在傳統物流機器人基礎上升級改造，使其完成功能的升級。

2.1 傳統物流機器人升級改造，基礎場景應用功能升級

目前兒童醫院主要實施改造升級的計劃是在機器人前段加裝帶前端人臉抓拍攝像機頭，實時抓拍畫面，通過無線傳輸技術將畫面實時傳輸至院內監控平臺，使工作人員能夠直觀地通過監控平臺調閱、存儲錄像信息。輔以機器人自主導航、自主充電、環境識別及自主避障等功能，覆蓋院內主要通道，真正實現院內監控無死角。

2.1.1 全視角環境感知、全路況導航避障技術

安防機器人采用全視角環境感知、全路況導航避障技術及時感知周圍障礙物情況，避免與人員產生碰撞，及時完成反應[2]。醫院物流機器人在門診、急診場景使用，首先要具備良好的障礙物感知、躲避的能力。為此，需要在機器人的合適位置安裝激光雷達、雙目視覺傳感器、超聲波傳感器、單目RGB 攝像頭等多種環境感知器件[3]；相對于傳統工業“無人區域”環境下使用的AGV 物流車，安防機器人更加注重安全性，所以機器人全車構建了一個360°全視角的環境感知體系。當前車身全部環境感知器件作用范圍仿真分析結果如圖1 和圖2 所示。

圖1 車身全部環節感知器件作用范圍仿真分析俯視圖

圖2 車身全部環節感知器件作用范圍仿真分析側視圖

2.1.2 基于視覺的門急診全局導航定位技術

首先簡述門急診區域的全局導航定位系統對于安防機器人的意義，類似于GPS、北斗衛星導航定位系統對馬路上行駛的車輛的意義。安防機器人采用完全自主知識產權的全局導航定位技術，其工作流程如圖3所示，具體如下：在關鍵位置天花板上貼有特殊圖案的標簽，用安防機器人身上的攝像頭去獲取這些標簽上的圖像；對標簽圖像進行二值化處理；識別經二值化處理后的標簽圖像中包含的各輪廓區域圖像；從各輪廓區域圖像中濾除輪廓頂點個數不滿足預設頂點數量的輪廓區域圖像，獲得由各輪廓區域圖像中輪廓頂點個數滿足預設頂點數量的輪廓區域圖像，構成有效圖像數據集合；根據標準標簽圖像的預設輪廓的頂點坐標，對有效圖像數據集合中的各輪廓區域圖像進行形狀校正處理；識別經形狀校正處理后的實際標簽圖像所對應的數據信息。

圖3 全局導航定位技術流程示意圖

2.2 基于門急診環境感知系統的運動路線規劃和地圖動態刷新

由于整個導航運動領域是一個大系統，包含環境感知系統、地圖維護系統、運動規劃系統3 個子系統。在環境感知系統中，投入比較大的是基于深度學習方法去建立醫院門急診內環境中的障礙物特征庫；地圖維護系統最大的挑戰是實現地圖的動態刷新，提升多機器人的通行效率；運動規劃部分采用的是不同于競爭對手的固定路徑導航，主要是基于更高配送效率的考慮（默認按照虛擬存在的固定路線和預設的速度去運行，局部路徑上有障礙物時啟動繞行）[4]。

門急診障礙物特征識別是基于視覺傳感器對醫院門急診經常出現的障礙物進行識別，具體的過程是：機器人通過攝像頭實時獲取當前場景的圖片，將其輸入到目標檢測器，經過多層卷積后獲得了不同分辨率的特征圖，然后采用多個尺度的特征圖經過檢測層進行預測，其中用于預測的特征圖采用高層語義信息較強的特征圖進行上采樣與低層高分辨率特征進行融合獲得更高的定位精度和分類信息。在預測模塊中還加入了遮擋判斷任務，預測的結果中遮擋的判斷輸出有利于下一步進行障礙物測距的操作。使用視覺SLAM和激光SLAM 等多種傳感器結合的自主導航方式，實現了物體識別3D 視覺建模、移動物體軌跡預判、環境語義理解等功能，從而使安保機器人可在情況復雜的門診大廳中靈活移動，精準避障[5]。即使面對好奇心強的兒童，也可以在保證安全的情況下，順利完成任務。門急診內動態地圖刷新能夠令安防機器人在確定好的門急診內地圖指導下進行巡邏、識別人群的任務，但在實際使用中，通道上還是會經常出現各種短期占用位置的障礙物。為了繞開障礙物并提升巡邏效率，設計了基于后臺服務器的機器人動態路徑規劃系統及方法：在機器人端建立預設地圖并將所述預設地圖上傳至服務器端[6]；在服務器端對所述預設地圖的障礙點進行標記并對可通行路徑進行連接，服務器端根據第一預設算法設置所述可通行路徑的權值，將多張所述預設地圖的同一障礙點進行配置后生成障礙點路徑，并根據第二預設算法將所述障礙點路徑的權值設置后將多張所述預設地圖進行連接以生成動態地圖，將所述動態地圖下發至機器人端并存儲在服務器端的數據庫，并根據第三預設算法計算出最優動態路徑后下發給機器人執行。門急診內動態地圖刷新邏輯如圖4 所示。

圖4 門急診內動態地圖刷新邏輯

3 人臉識別技術助力智能安防

在實現了機器人避障及在門急診區域中巡邏的功能后，為了進一步滿足安防需求，應用人臉識別技術提升安防機器功能，真正實現智慧一體化平臺。

3.1 人臉識別技術簡述

在機器人上搭載了華為D3220-10-SⅠU1T 200 萬紅外AⅠ半球型攝像機，采用人臉圖像采集、人臉檢測等技術對人臉進行檢測，人臉圖像采集主要包括不同的人臉圖像，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar 特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。人臉檢測過程中使用Adaboost 算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。目前實現了可疑人員排查人臉分析功能，可以幫助醫院安防網絡有效識別高頻出現人員，經醫院保衛部確認后可將“高頻出現”人員面部圖像信息設置到黑名單中，以后再次發現疑似黃牛人員，可在后臺給出標識，并發出語音報警“發現可疑人員，請關注！”。由安保人員進一步處理。

3.2 外觀設計人性化考量

在研究了門急診人員走動規律與人臉采集的范圍后，對機器人的構造進行了設計，由于人臉識別攝像機通常高度為1.8～2.3 m，安裝攝像機過程中最佳安裝位置為人臉識別攝像機與采集人臉平行，或者高出一些，但俯視角度不要過大，采集人臉成功率及比對識別率將大大提高。機器人頂端攝像機位置離地面高度為1.6 m，可有效識別畫面內人員走動并有效采集人臉特征，經過分析辨別可疑人員。并且考慮到兒童醫院的特性，機器人采用隱形攝像頭設計，在門診大廳不會顯得過于突兀，外觀造型是專為兒童醫院設計的卡通長頸鹿造型，更具親和力，在兒童醫院門診大廳進行安保巡邏及宣傳教育，可有效吸引兒童注意力，減輕患兒的緊張情緒。機器人外觀及攝像頭位置設計如圖5 所示。

圖5 機器人外觀及攝像頭位置設計（單位：mm）

4 安防機器人功能拓展未來可期

由于醫院行業的特殊性與目前疫情形勢的嚴峻性，機器人的功能擴展方面被提到了一個新的高度，單一的功能性會導致能源利用率下降。在此基礎上針對機器人增添了一些功能拓展，包括防疫功能拓展、宣教功能拓展、報警功能拓展。

4.1 防疫功能拓展

針對目前的疫情形勢及院內防疫要求，在后臺識別上搭載了口罩識別功能，可識別檢測到的人臉是否正常佩戴口罩，通過搭載在機器人上的NVR 終端加之發聲音頻設備，實現對未正常佩戴口罩的人員發出語音警告，如“尊敬的家長，請按照防疫要求正確佩戴口罩，謝謝！”“尊敬的家長，請在確保自身履行防疫義務的同時幫助患兒正確佩戴口罩”等多種提示語音提示相關人員正確佩戴口罩。

4.2 宣教功能拓展

目前安防機器人設計理念主要圍繞門急診區域的巡邏，由于院內門急診人流相對密集且流動性強，是一個很好的宣傳與展示的平臺，結合機器人本身流動性強、宣傳醒目的特點，在設計機器人外殼時預留了外露式顯示屏安裝的位置，加之配備宣教用顯示器，可實現流動式宣傳的效果。院內可以通過宣教活動播放宣教用視頻和語音文件，加強醫療常識宣傳，有效提升宣傳效率。

4.3 報警功能拓展

由于門急診區域為糾紛多發區域，產生的突發狀況會讓人員難以第一時間察覺和預警，通過搭載一鍵報警功能為智能安防網絡完善“最后一米”的距離把控，第一時間上傳現場視頻圖像，第一時間通知附近安防人員到場處置，有效降低可能產生的傷醫事件，提升院內安防水平。

5 總結與展望

本文通過對安防機器人的應用研究，期望解決傳統采用人力進行醫院安防監管中存在的響應不及時、人員疲勞度高、監管存在死角關注等痛點，安防機器人具有實施傳輸信息、24 h 不間斷工作、360°無死角覆蓋的優點，其自主導航、自主充電、環境識別及自主避障等功能緩解了醫院管理者對安保人員的管理復雜度，而機器人的硬件設計則保障了其識別率高、誤判少的優勢。本研究在此基礎上嘗試突破傳統安防設備或人員監管的死角難題，并有效地降低了人員監管中由于經驗判斷造成的誤判、漏判安全隱患問題。

在醫療場景人工智能技術運用初期階段，存在管理分工不明確、監管缺失等問題，政府及相關管理部門圍繞醫療人工智能技術應用出臺的政策與行業標準編制尚在完善中，相比之下，在成功將技術用于實踐后，對于新的工作流程的監管機制方面缺乏深入思考。針對該問題，本項目研究并設計了安防機器人工作流程匹配的日常運維與監管手段，實現技術基礎與科學管理的深度融合，提升高新技術的應用效率。希望以此研究為醫療行業的智慧后勤建設拋磚引玉，同行業的醫療機構可借鑒此模式開展機器人技術應用及運維機制設計，在此基礎上嘗試實現豐富的應用場景，積極推動醫療機構智慧后勤建設。