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【摘 要】随着综合医院范围的不断扩大，人员高密度聚集，医院门诊、住院、检查区域和后期病友服务社会化程度越来越高，医院的安全管理环境日益复杂，为了对医院进行有效的安全防护和提升服务管理水平，文章设计了面向大型医院管理的智能视频监控系统，研究了系统的关键技术，该系统具有智能识别、活动监视、人数统计、位置服务等功能，实现医院安全的实时掌控，达到降低人工成本、提高服务与管理水平的目的。
【关键词】医院；视频监控；系统研究
【中图分类号】TP393 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）07-0052-03
0 引言
视频监控的智能化表现为计算机视觉算法在视频分析中的应用。智能视频监控区别于传统监控系统之处在于变被动监控为主动监控（自动检测、识别潜在入侵者、可疑目标和突发事件），具有智能性[1]。智能视频监控技术具有分析处理场景内容的能力，在一定程度上用计算机协助人甚至是代替人完成监视和控制的任务[2]。
随着智慧医院的发展需要，视频监控在医院内的应用越来越广泛，视频的管理也变得愈加复杂，大型医院的个性化需求和具体应用环境对智能监控技术提出了更高的要求。现有的视频系统不能完全满足医院的需求，针对大型医院不同应用场景的需求差异，本文对基于网络信息、智能视频分析、GIS、大数据等技术的大型医院智能视频监控系统进行研究，以实现系统智能化管理，达到对医院的有效安全防护和提升医院服务管理水平的目的。
1 系统设计
1.1 架构设计
本文研究的系统设计为4个层次：设施设备层、网络传输层、視频监控管理层和行业应用层。设施设备层的主要设备包括摄像机、传感器、网络视频服务器、报警器等，负责流媒体数据的压缩、存储及处理，以及告警信号、行业数据的采集等，采集到的信息通过网络传输层传输到监控管理中心；网络传输层负责媒体流、业务数据等传送，可以通过运营商传输网络或行业专网进行传输；视频监控管理层负责信息采集设备接入、分发、GIS、智能分析、设备管理及与通信运营商的管理平台的接口，同时与应用层上业务逻辑的无缝融合；应用层负责行业应用的后端整合，提供全套解决方案。面向用户服务的智能视频监控系统架构设计如图1所示。
1.2 工作流程
智能视频监控系统的视频信号通过摄像机及其连接器传输到控制终端控制中心，并通过优化、分析及处理视频图像，为进一步调用提供必要的信息资料，其主要流程包括图像获取、数据处理、图像分析、智能分析。如图2所示，系统首先通过摄像头获取医院出入口、收费处、门诊和急诊区、医技检查区、各诊室候诊区、各病区、停车场等图像，然后对图像进行预处理和数据处理，预处理是将图像数据中模糊的图像处理得更加清晰，数据处理是将图像数据进行压缩并存储；接下来对图像中的目标进行检测、分类、跟踪等一系列分析，最终将目标的特征提取出来；最后利用智能分析技术对目标进行识别，提取出关键有用的信息，对目标异常行为进行检测，若出现异常则对异常行为进行分析、判断及发出告警等决策处理。
1.3 功能特点
面向大型医院的智能视频监控系统具有智能识别、活动监视、人数统计、位置服务等功能。
（1）智能识别。智能监控系统的识别功能能够对物体进行识别，区分移动物体的类型，如车辆类型、人类、动物等。通过这些基础识别之后，可以对人群移动速度和方向等整体运动特征来实现对人群的控制，例如，医院的人数统计、病友注意力控制、夜间防御等。
（2）活动监视。实现对人员活动的实时监视。系统设定医院或停车场的区域范围，检测进入预定区域的人或车辆，对进入画面中的人和物体进行识别分类，同时检测可疑人或物的存在时间。智能视频监控系统通过对视频的智能分析，及时报告可疑事件的发生，并且记录相关信息，提供事后查询。在医院，当有可疑人物对医务人员、收费员等发出威胁时，智能视频监控系统能迅速分析识别异常并发出警报，从而协助安保人员处理危机，以保障医务人员与医院财产的安全；或者发现人员异常行为影响到医院安全秩序时，系统能发出警报，协助管理人员迅速处理。
（3）人数统计。统计指定区域的人数。智能监控系统在通道入口准确统计进出的人数，例如医院或各门急诊区入口，以及医技检查区或医院内各病区入口的人数，统计在时间段内指定区域的人群数量，还可以统计人群流动量。通过该功能能够提供准确的人群流动和人流流向数据，为决策管理提供依据。例如，检测某候诊区前病友聚集的情况，以帮助医院或门诊办决策人员分析门诊各科诊室情况及时段，以合理分配医务人员进行管理。
（4）位置服务。基于GIS提供位置服务，具有地图缩小及放大功能、属性查找功能及图像识别查属性功能等。系统将电子地图和视频监控的功能结合起来，提供视频监控点的准确位置，通过电子地图可以查看监控点的监控图像，例如医院某处、各出入口、地下停车场等，同时可以标识地图上的监控点，具有监控点详细信息的查看功能。
2 系统的关键技术
2.1 智能视频分析
智能视频监控在无需人为干预的情况之下，利用了计算机视觉及视频分析的方法对摄像机所拍录的图像序列进行自动分析，实现了动态场景中目标的识别、检测及跟踪，并且在这基础上进行行为的分析[3]。在医院应用中，利用视频监控技术对各诊区出入口或医技检查入口进行人数统计，对既定区域内的人或者物体的数量进行统计，还可以控制注意力，评估各病种科室或各医技检查的检查治疗量，并计算为病友提供服务所需的时间。
本文系统应用的智能视频分析技术，采用人工智能中的模式识别进行智能运算和视频图像分析，通过将智能算法与数字信号处理相结合，对人、车辆及其他物体的行为进行分析和形成核心算法。人工智能识别技术能够提高视频采集数据的质量。人工智能技术可以克服人的生理限制，提高监控录像面部识别的准确率。首先对医院场景中的背景和目标进行分离，识别真实目标并去除背景干扰，检测目标的运动特征属性，然后分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为，并做出相应的反应。 2.2 大数据
由于视频监控的数据量很庞大，但是医院真正需求的信息只是其中的小部分，针对医院的需求服务，需要通过大数据分析与处理，深度挖掘这些数据中的有用信息，获取更有价值的信息。大数据处理与分析如图3所示。
视频监控系统主要是通过摄像机采集各种数据源形成移动物体数据库、统计数量数据库、信息库等，此时的数据量巨大而且数据类型繁多，价值密度低，需要对相关的數据进行大处理、挖掘与分析，从而提取具有参考价值的信息形成数据仓库以呈现和应用。医院若发生了违法犯罪事件，可以利用大数据技术对可疑人物及其车辆进行追查。此外，通过分析处理，视频监控可以更加智能化，提高医院的管理和服务能力。
本文设计的系统采用Hadoop分布式云存储系统保存海量的视频数据，实现高效的大数据处理。数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查，发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据[4]。可以采用回归分析法和Web数据挖掘法进行数据挖掘与分析。设计一个回归分析方法的数学模型，研究多个随机变量与另一些变量之间的关系，形成多重回归分析的回归方程，对求得的回归方程进行检验、判断，最后利用所求得的结果进行预测和控制。该方法可辅助医院的运筹帷幄、舆情追踪、公众满意度调查和品牌传播等经营活动。视频监控的数据资源除了通过实地采集外，还可以从因特网上进行收集信息服务，采用Web数据挖掘法提取视频信息资源，将内容挖掘与交互式多媒体Web技术结合，进一步满足医院的需求。
2.3 GIS地图数据处理
GIS的引入使得视频监控系统的功能变得更加丰富，可以实现监控图像的切换、定位和监控点标示功能。通过GIS电子地图可以更直观、方便地展示医院管理过程中需要查看的信息，如医院某处、各出入口、地下停车场等位置信息。GIS技术能够将地图、地理分析功能及数据库操作集成，将图像管理与数据管理融合通过表格实现数据可视化。GIS在视频监控系统中的应用，拓展了系统功能，需要对地图数据进行处理，地图数据处理包括矢量数据处理和栅格数据处理。
（1）矢量数据处理的压缩包括2个方面：{1}在拓扑关系不变的前提下，进行合理的采样点的数据细化；{2}为了减少数据存储的空间，可以通过重新编码矢量坐标数据，以垂距法将矢量数据进行压缩。该方法从任意一个端点起，按顺序采取曲线上的3个点，计算中间点与其他连接两点间的垂直距离，并与限差比较结果，用于进行判断和处理。
（2）在GIS中是以栅格数据的存储方式存储遥感信息。为了节约存储空间，需要将栅格数据压缩处理。可以采用四叉树编码的方法进行栅格数据结构压缩。
对于网络环境下使用数据的安全性、高效率及图形数据大量性的要求，可采用ESRI的ArcSDE进行图形数据的管理。对所有地理数据库类型（矢量、栅格、测量、地形、地理模型、数据库架构、元数据等）进行综合的地理信息管理。
3 结语
本文从面向大型医院的视频监控系统进行研究，对整个系统架构和工作流程进行了设计，介绍了适合大型医院应用的功能特点，并对系统的关键技术进行了研究，使基于各项技术的智能视频监控系统能更好地满足大型医院的需求。今后，随着高清化、网络化、智能化、多样化应用的智能视频监控技术的发展，为了使智能监控系统更好地满足各个行业客户的需求、适应环境变化、扩大服务范围等，需要不断进行研究与开发，对系统更新换代，以适应更多的应用环境。
参 考 文 献
[1]谢珏琪.智能视频监控的几种类型[J].中国公共安全，2014（Z2）：150-153.
[2]黄斯茜，李光.智能视频监控系统运动目标检测技术研究综述[J].信息通信，2012（4）：57-58.
[3]张海青.智能视频监控中的运动目标检测与跟踪[D].合肥：中国科学技术大学，2007（5）：6-7.
[4]刘慧新.Web数据挖掘技术与应用分析[J].科技博览，2012（4）：297.
[责任编辑：钟声贤]
【关键词】医院；视频监控；系统研究
【中图分类号】TP393 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）07-0052-03
0 引言
视频监控的智能化表现为计算机视觉算法在视频分析中的应用。智能视频监控区别于传统监控系统之处在于变被动监控为主动监控（自动检测、识别潜在入侵者、可疑目标和突发事件），具有智能性[1]。智能视频监控技术具有分析处理场景内容的能力，在一定程度上用计算机协助人甚至是代替人完成监视和控制的任务[2]。
随着智慧医院的发展需要，视频监控在医院内的应用越来越广泛，视频的管理也变得愈加复杂，大型医院的个性化需求和具体应用环境对智能监控技术提出了更高的要求。现有的视频系统不能完全满足医院的需求，针对大型医院不同应用场景的需求差异，本文对基于网络信息、智能视频分析、GIS、大数据等技术的大型医院智能视频监控系统进行研究，以实现系统智能化管理，达到对医院的有效安全防护和提升医院服务管理水平的目的。
1 系统设计
1.1 架构设计
本文研究的系统设计为4个层次：设施设备层、网络传输层、視频监控管理层和行业应用层。设施设备层的主要设备包括摄像机、传感器、网络视频服务器、报警器等，负责流媒体数据的压缩、存储及处理，以及告警信号、行业数据的采集等，采集到的信息通过网络传输层传输到监控管理中心；网络传输层负责媒体流、业务数据等传送，可以通过运营商传输网络或行业专网进行传输；视频监控管理层负责信息采集设备接入、分发、GIS、智能分析、设备管理及与通信运营商的管理平台的接口，同时与应用层上业务逻辑的无缝融合；应用层负责行业应用的后端整合，提供全套解决方案。面向用户服务的智能视频监控系统架构设计如图1所示。
1.2 工作流程
智能视频监控系统的视频信号通过摄像机及其连接器传输到控制终端控制中心，并通过优化、分析及处理视频图像，为进一步调用提供必要的信息资料，其主要流程包括图像获取、数据处理、图像分析、智能分析。如图2所示，系统首先通过摄像头获取医院出入口、收费处、门诊和急诊区、医技检查区、各诊室候诊区、各病区、停车场等图像，然后对图像进行预处理和数据处理，预处理是将图像数据中模糊的图像处理得更加清晰，数据处理是将图像数据进行压缩并存储；接下来对图像中的目标进行检测、分类、跟踪等一系列分析，最终将目标的特征提取出来；最后利用智能分析技术对目标进行识别，提取出关键有用的信息，对目标异常行为进行检测，若出现异常则对异常行为进行分析、判断及发出告警等决策处理。
1.3 功能特点
面向大型医院的智能视频监控系统具有智能识别、活动监视、人数统计、位置服务等功能。
（1）智能识别。智能监控系统的识别功能能够对物体进行识别，区分移动物体的类型，如车辆类型、人类、动物等。通过这些基础识别之后，可以对人群移动速度和方向等整体运动特征来实现对人群的控制，例如，医院的人数统计、病友注意力控制、夜间防御等。
（2）活动监视。实现对人员活动的实时监视。系统设定医院或停车场的区域范围，检测进入预定区域的人或车辆，对进入画面中的人和物体进行识别分类，同时检测可疑人或物的存在时间。智能视频监控系统通过对视频的智能分析，及时报告可疑事件的发生，并且记录相关信息，提供事后查询。在医院，当有可疑人物对医务人员、收费员等发出威胁时，智能视频监控系统能迅速分析识别异常并发出警报，从而协助安保人员处理危机，以保障医务人员与医院财产的安全；或者发现人员异常行为影响到医院安全秩序时，系统能发出警报，协助管理人员迅速处理。
（3）人数统计。统计指定区域的人数。智能监控系统在通道入口准确统计进出的人数，例如医院或各门急诊区入口，以及医技检查区或医院内各病区入口的人数，统计在时间段内指定区域的人群数量，还可以统计人群流动量。通过该功能能够提供准确的人群流动和人流流向数据，为决策管理提供依据。例如，检测某候诊区前病友聚集的情况，以帮助医院或门诊办决策人员分析门诊各科诊室情况及时段，以合理分配医务人员进行管理。
（4）位置服务。基于GIS提供位置服务，具有地图缩小及放大功能、属性查找功能及图像识别查属性功能等。系统将电子地图和视频监控的功能结合起来，提供视频监控点的准确位置，通过电子地图可以查看监控点的监控图像，例如医院某处、各出入口、地下停车场等，同时可以标识地图上的监控点，具有监控点详细信息的查看功能。
2 系统的关键技术
2.1 智能视频分析
智能视频监控在无需人为干预的情况之下，利用了计算机视觉及视频分析的方法对摄像机所拍录的图像序列进行自动分析，实现了动态场景中目标的识别、检测及跟踪，并且在这基础上进行行为的分析[3]。在医院应用中，利用视频监控技术对各诊区出入口或医技检查入口进行人数统计，对既定区域内的人或者物体的数量进行统计，还可以控制注意力，评估各病种科室或各医技检查的检查治疗量，并计算为病友提供服务所需的时间。
本文系统应用的智能视频分析技术，采用人工智能中的模式识别进行智能运算和视频图像分析，通过将智能算法与数字信号处理相结合，对人、车辆及其他物体的行为进行分析和形成核心算法。人工智能识别技术能够提高视频采集数据的质量。人工智能技术可以克服人的生理限制，提高监控录像面部识别的准确率。首先对医院场景中的背景和目标进行分离，识别真实目标并去除背景干扰，检测目标的运动特征属性，然后分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为，并做出相应的反应。 2.2 大数据
由于视频监控的数据量很庞大，但是医院真正需求的信息只是其中的小部分，针对医院的需求服务，需要通过大数据分析与处理，深度挖掘这些数据中的有用信息，获取更有价值的信息。大数据处理与分析如图3所示。
视频监控系统主要是通过摄像机采集各种数据源形成移动物体数据库、统计数量数据库、信息库等，此时的数据量巨大而且数据类型繁多，价值密度低，需要对相关的數据进行大处理、挖掘与分析，从而提取具有参考价值的信息形成数据仓库以呈现和应用。医院若发生了违法犯罪事件，可以利用大数据技术对可疑人物及其车辆进行追查。此外，通过分析处理，视频监控可以更加智能化，提高医院的管理和服务能力。
本文设计的系统采用Hadoop分布式云存储系统保存海量的视频数据，实现高效的大数据处理。数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查，发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据[4]。可以采用回归分析法和Web数据挖掘法进行数据挖掘与分析。设计一个回归分析方法的数学模型，研究多个随机变量与另一些变量之间的关系，形成多重回归分析的回归方程，对求得的回归方程进行检验、判断，最后利用所求得的结果进行预测和控制。该方法可辅助医院的运筹帷幄、舆情追踪、公众满意度调查和品牌传播等经营活动。视频监控的数据资源除了通过实地采集外，还可以从因特网上进行收集信息服务，采用Web数据挖掘法提取视频信息资源，将内容挖掘与交互式多媒体Web技术结合，进一步满足医院的需求。
2.3 GIS地图数据处理
GIS的引入使得视频监控系统的功能变得更加丰富，可以实现监控图像的切换、定位和监控点标示功能。通过GIS电子地图可以更直观、方便地展示医院管理过程中需要查看的信息，如医院某处、各出入口、地下停车场等位置信息。GIS技术能够将地图、地理分析功能及数据库操作集成，将图像管理与数据管理融合通过表格实现数据可视化。GIS在视频监控系统中的应用，拓展了系统功能，需要对地图数据进行处理，地图数据处理包括矢量数据处理和栅格数据处理。
（1）矢量数据处理的压缩包括2个方面：{1}在拓扑关系不变的前提下，进行合理的采样点的数据细化；{2}为了减少数据存储的空间，可以通过重新编码矢量坐标数据，以垂距法将矢量数据进行压缩。该方法从任意一个端点起，按顺序采取曲线上的3个点，计算中间点与其他连接两点间的垂直距离，并与限差比较结果，用于进行判断和处理。
（2）在GIS中是以栅格数据的存储方式存储遥感信息。为了节约存储空间，需要将栅格数据压缩处理。可以采用四叉树编码的方法进行栅格数据结构压缩。
对于网络环境下使用数据的安全性、高效率及图形数据大量性的要求，可采用ESRI的ArcSDE进行图形数据的管理。对所有地理数据库类型（矢量、栅格、测量、地形、地理模型、数据库架构、元数据等）进行综合的地理信息管理。
3 结语
本文从面向大型医院的视频监控系统进行研究，对整个系统架构和工作流程进行了设计，介绍了适合大型医院应用的功能特点，并对系统的关键技术进行了研究，使基于各项技术的智能视频监控系统能更好地满足大型医院的需求。今后，随着高清化、网络化、智能化、多样化应用的智能视频监控技术的发展，为了使智能监控系统更好地满足各个行业客户的需求、适应环境变化、扩大服务范围等，需要不断进行研究与开发，对系统更新换代，以适应更多的应用环境。
参 考 文 献
[1]谢珏琪.智能视频监控的几种类型[J].中国公共安全，2014（Z2）：150-153.
[2]黄斯茜，李光.智能视频监控系统运动目标检测技术研究综述[J].信息通信，2012（4）：57-58.
[3]张海青.智能视频监控中的运动目标检测与跟踪[D].合肥：中国科学技术大学，2007（5）：6-7.
[4]刘慧新.Web数据挖掘技术与应用分析[J].科技博览，2012（4）：297.
[责任编辑：钟声贤]