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基于特定类型物体检测的药店视频监管系统 　　摘 要：针对目前医保基金交易结算监管的新形势，传统视频监控已无法满足对药店非准许范围内交易进行监管的要求。提出一种基于特定类型物体检测的药店视频监管系统，该系统在传统视频监控的基础上，针对药店监管的具体场景进行设计，并进一步采用智能视频分析方法检测和识别药店典型的非准许经营范围的商品。在后台管理系统中，医保中心的监管工作人员可以非常方便地对药店产品的医保基金结算交易进行监管。 　　关键词：医保基金监管；视频监控；视频分析；特定类型物体检测；高斯混合模型 　　DOIDOI：10.11907/rjdk.162272 　　中图分类号：TP319 　　文献标识码：A文章编号：1672-7800（2016）012-0080-02 　　0 引言 　　随着国家开放药店准入机制，药店经营门槛降低，监管部门为了加强对药店的管理，在药店里安装了视频监控系统，但是传统的视频监控系统难以满足监管部门的监控需求。由于药店处于市场自由竞争状态，很多药店为了自身利益，会出售一些准许经营范围之外的物品，如大米、红枣、酱油等。为进一步获取利益，不少药店甚至违规使用医保基金，诱导消费者使用医保基金购买非药品类商品，从而达到骗取医保基金的目的。一般情况下，一个地级市有近1 000家药店，监管部门采用普通的视频监控系统根本不可能完成对所有药店非法行为进行监管的任务。因此，本文根据目前药店的实际情况，提出一种基于特定类型物体检测的药店视频监管系统，它在传统视频监控的基础上，采用视频分析方式对非准许经营范围的典型物品进行检测[1-2]。系统可以对药店每笔发生医保基金结算的交易提取现场视频片段摘要，并把检测结果推荐给监管部门负责人，以方便对药店交易行为进行监管[3-4]。 　　1 基于交易的现场视频片段摘要提取前端系统 　　基于交易的现场视频片段摘要提取前端系统安装在药店的计算机上，通过Onvif或GB18181协议与药店现场的网络监控相机相连。前端系统对药店营业时间内所有的监控视频进行解析，当药店产生交易时，药店的HIS系统与医保中心的医保结算系统产生结算记录。在该时间点上，医保中心的后台系统推送一个时间戳给前端系统，前端系统则抓拍一张当时现场发生交易时的全景图像，并保存该时间戳前后5分钟的视频数据，然后把两个数据组成一个包组上传到后台管理系统中。由于前端系统与医保中心的后台系统发生关系时，时间点非常重要，所以前端系统每天上午启动时，都会与医保中心的后台系统进行时间同步。 　　前端系统在药店早上打开计算机进行营业时自启动程序，程序启动后首先隐藏自身界面，然后创建10分钟的视频码流缓冲区；通过预先配置好的设置，通过Onvif或GB18181协议访问药店现场的网络相机，获取视频流，并把视频码流放入预先创建的视频码流缓冲区中；当前端系统收到医保中心后台系统推送的时间戳时，从视频码流缓冲区中找到时间戳的位置，取出当前位置的视频帧解码成全景抓拍照片，再向前与向后分别截取5分钟视频码流，组成10分钟交易视频片段；最后将全景抓拍照片与10分钟的视频片段组包上传到后台管理系统中[5-6]。 　　2 特定类型物体检测后端识别系统 　　为进一步方便医保中心的监管，系统引入图像识别算法，对特定类型商品（非准许经营的商品）进行识别。当发生医保基金结算时，后端识别系统根据前端系统提交的全景照片，识别是否存在特定类型的商品。当出现特定类型商品时，系统把该笔交易的审查优先级提高，优先推荐给医保中心的监管工作人员进行审查。考虑到药店数量多，交易量大，为了减轻后台系统的计算压力，根据相机视野固定的特点，可以在安装时设置感兴趣的区域，特定类型的物体检测只在预设的感兴趣区域中进行。考虑到交易过程中，商品必定会产生移动，所以可引入移动侦测算法，只有当出现移动物体时才进行识别。 　　特定类型的商品识别采用检测的方式实现，首先收集特定商品图片作为训练集的正例，以及不包含特定商品的图片作为训练集的负例，然后针对每一种特定商品进行分类器训练。分类器采用支持向量机算法SVM[9]，分类器特征采用HOG特征算法[7-8]。在检测时，特征值与SVM的参数向量相乘得到一个分数，当分数小于零时，判定不是该类商品；当分数大于零时，则判定属于该类商品。 　　当后端识别系统收到前端系统传来的组包后，采用视频移动侦测的方式计算感兴趣区域内是否存在移动物体，移动侦测采用高斯混合模型GMM算法[10-11]。当存在移动物体时，求出其外接包围盒，并使用之前预告训练好的特定商品分类器，识别是否为特定商品。 　　3 后端管理系统 　　后端管理系统提供给医保中心的监管工作人员使用，主要由人员管理、药店注册、实时交易视频摘要浏览、药店摄像机异常报警与违规交易统计5大