安防层面来解读人脸识别在医疗行业的应用

2017-09-22 22:10

  人员轨迹回放:输入目标人员照片,即可查询此人是否来过医院,到过哪些地方。此功能可还原特定人员的行动轨迹,用于嫌疑人行为研判和事后取证。

  人脸识别具备很强的扩展性,后续通过接口,与相应的系统对接,可以实现人脸门禁、人脸身份核验、医警联动等多种功能,满足医院后续的信息化应用需求。

  (3)杜绝职业医闹,人身安全。打击频繁出现的职业医闹,提高事件的响应速度,从被动响应变为主动预防。

  对接刷卡系统:与二代证、医保卡等刷卡系统对接,将采集的人脸照片与证件上存储的照片进行比对,验证刷卡人的真实身份。

  对接视频、医警联动平台:系统满足现有标准要求,后续可与机关视频、医警联动等平台进行无缝对接,将报警信息及关联的视频、图片推送给辖区,实现联动。

  前端接入终端:主要是实现医院各种区域、各种下视频码流的接入,包括大门、诊区、通道等重要场所,以及各类历史视频信息或图片等,为人脸识别处理系统提供数据来源支撑。

  (5)加强监管力度,医保基金。实现就诊病人与医保信息库中身份证照的比对,杜绝冒用医保卡的现象。

  人脸日志库:人脸日志库包括动态布控中抓拍的现场全景图片、人脸图片和结构化的人脸特征数据、抓拍地点、抓拍时间等信息。主要业务应用场景是进行人脸图片检索,查询目标人员出没地点、时间,对人员定位,结合GIS地图进行轨迹分析等。

  (1)打击涉医犯罪,确保就诊安全。建立有针对性的涉医员布控库,与属地门配合,进行实时布控。

  (4)规范就诊流程,和谐医患关系。重点防范黄牛、医托等干扰正常就诊秩序的特殊人群。

  对接门禁系统:与门禁系统对接,预留刷脸开门、人脸考勤等高级功能,方便办公区、手术室、药品库、住院部等区域的出入管理。

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  基于深度学习的人工智能技术,给医疗行业带来巨量的有效数据积累,可以解决医疗健康市场的长期数据低效问题;

  如上图所示,整个平台依托于安全体系和标准体系进行顶层设计,整体架构分为五层(从下至上):数据接入层、算法服务层、人像资源层、功能应用层和数据展示层。平台涉及的数据资源种类以及各个应用系统众多,可集脸识别相关的各种资源、算法和应用,实现灵活而又全面的数据接入、数据分析、数据展示。

  后端处理服务:包括用于计算、分析、存储的服务器终端设备、数据库和服务软件。其中数据库包括布控人员信息库、静态检索人员信息库、历史通过人员日志信息库以及系统基础信息等。通过后端处理系统综合实现传输过来的视频信息分析、人脸信息采集、特征提取和人员比对报警等处理应用。

  摘要:随着人脸识别技术的快速进步以及市场应用需求的凸显以及资本的热捧,人脸识别在最近一两年特别火热。人脸识别技术在应用上也有了很大的突破,不再局限于考勤、门禁行业的简单应用,目前随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其广泛应用于金融、司法、军队、、边检、、航天、电力、工厂、医疗及众多企事业单位等领域。

  (6)易肇事肇祸严重障碍患者管控。结合“雪亮工程”,确保严重障碍患者流入地、流出地发现管控到位。

  一是医患矛盾。这几年医患矛盾不断升级,医患纠纷层出不穷。这种情况下职业“医闹”由此产生,这些职业“医闹”采取在医院设灵堂、打砸财物、设置障碍患者就医,或者医务人员、跟随医务人员,在诊室、医师办公室、领导办公室内滞留等等方式,以严重妨碍医疗秩序、扩大事态、给医院造成负面影响的形式给医院压力。矛盾范围较广、医件频发,严重医务人员、患者的人身安全。

  从宏观层面,人脸识别完善安保系统,实现精确定位、事前预警、事后取证,改变管理流程,提升管理水平。随着产品技术的发展,相信人脸识别系统将会广泛地应用到医疗行业的规划、业务、管理等各个方面。

  人脸识别系统目前已大规模应用于公共安全领域,延伸到医疗行业,可进行的应用体现在多方面,结合医疗行业的应用需求与业务特点,我们推出了相应的解决方案。

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  二是医药矛盾,医药行业价格混乱,医院公信力相对缺失,滋生少量的职务犯罪。面对这些问题,近几年相关管理部门非常重视并出台各项政策措快医疗行业尤其是医院的安全防范措施。从管理部门的纲领性文件和医疗行业矛盾来看,在医疗行业大力发展人工智能,通过人脸识别等人工智能技术促进行业发展、医疗秩序、保障人民群众人身和财产安全是必经之。而也正由于有国家政策的支持,有关人脸识别等人工智能技术在医疗行业的发展与应用不断加快。

  (2)管控职务犯罪,控制不当竞争。对进入医院诊疗区域的医药代表进行管控,协助解决药品流通领域经营不规范、竞争失序等问题。

  【CPS中安网随着人脸识别技术的快速进步以及市场应用需求的凸显以及资本的热捧,人脸识别在最近一两年特别火热。人脸识别技术在应用上也有了很大的突破,不再局限于考勤、门禁行业的简单应用,目前随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其广泛应用于金融、司法、军队、、边检、、航天、电力、工厂、医疗及众多企事业单位等领域。本文将侧重从安防层面来解读人脸识别在医疗行业的应用。

  1.获取到目标对象的信息:因为行政体系不同,医疗行业想获取到目标对象信息存在较大困难,需相关行政单位进行关键的协调工作。目标对象信息包含但不局限于:人脸照片、人像照片、人员基本信息、人员动态等。

  人脸识别系统业务应用中包括三种类型的人脸库:动态布控库、静态检索库、人脸日志库。如下图所示:

  静态检索库:静态检索库包括大规模的人脸图片、人员身份信息和结构化的人脸特征数据,例如就诊、住院病患信息库,惯偷库,黄牛、职业医闹库和来访医药代表库等,导入后主要的应用场景是图片检索比对和身份信息查询,确定人员身份。

  动态布控库:动态布控库关联实时布控任务,也称“库”。库中包含各种类型的 “重点人员”的人脸图片、人员身份信息和结构化的人脸特征数据,主要的应用场景是在各个布控地点进行实时的人脸比对和报警。

  人脸身份查证:输入目标人员照片,即可知道此人身份及其是否属于重点管控人员,是否曾经来过医院,及其出现时间、频次。可用于筛查可疑人员,找到其活动规律。

  近年来,各地医院信息化建设不断加快,而在各医院信息化建设中,涉及医院安全防范类的建设又属院方最为关注的,医院内部各公共区域、功能区域的人员安全防范与管理给院方带来了巨大的挑战。

  3.管理者思维和水平的提升:人工智能、人脸识别是性性的技术,可以给医疗行业带来巨大的提升。如何将人脸识别真正应用到医疗行业的各方各面需要管理者与技术提供方一起拓展思维、共同努力。

  目前在各医院新建、的同时,医院内部自建安防系统的覆盖面和力度日渐加快,随之进入高清化、数字化的时代。但通过人工的方式去、检索、查找目标人员的相关信息,受到人的注意力、观察力和主观判断力等因素的影响,难免有疏漏。如何实现智能、高效、快速的人员信息采集、捕捉与处理,遏制惯偷作案,杜绝黄牛挂号,减少医件发生和预防职务犯罪是当前院方急需解决的问题。因此,急需加强人员管理相关和处理技术的创新,将海量视频资源中包含的各类人员信息资源提取出来,与医院内部的相关业务信息相结合,构建专业化的人工智能信息处理系统,有效保障医院范围内的公共安全秩序,提升医疗服务能力。虽然人工智能在中国的发展才刚起步,但已给医疗行业带来巨大的改变,主要表现有:

  2.人脸识别的算法进一步提升:目前的人脸识别算法的精度已经达到了相当高的水准,误报、漏报均已控制在可接受范围;更近一步的算法,可以从非结构化的视频/图片中获取更多的价值信息,从更多地维度来实现不同的应用。