医保视频智能监控系统客户端软件设计与实现

牛云龙+郑义+潘翔

摘 要： 针对医保卡被盗刷和冒用问题，设计和实现了医保视频智能监控系统客户端软件，保证人卡一致。该软件通过人脸跟踪和检测技术提取刷卡人的图像，采用多线程技术实现多人脸的捕捉，并采用流媒体和网络通信技术与服务器端的图像完成人脸比对。该软件保证了刷卡人和医保卡上信息的一致性，实现了对刷卡用户的有效监控。

关键词： 医保视频监控； 人脸跟踪； 流媒体； 多线程

中图分类号：TP319 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2018）01-43-03

Design and implementation of client software for medical insurance

video intelligent monitoring system

Niu Yunlong1， Zheng Yi2， Pan Xiang2

（1. Data management center， Zhengzhou Human Resources and Social Security， Zhengzhou， Henan 450006， China；

2. School of computer science， Zhejiang University of Technology）

Abstract： To resolve the problem that Medicare cards are stolen brushed and fraudulent used， this paper designs and implements the client software for medical insurance video intelligent monitoring system to make the card holder and card consistent. the software uses face tracking and detecting technology to extract face image， uses multi-thread technology to capture multi-faces appeared in the video， and performs face verification by streaming media and the network communication technologies. The software ensures the consistency of the information between the card holder and the Medicare card， and realizes the effective monitoring of the card users.

Key words： medical insurance video monitoring； face tracking； streaming media； multi-thread

0 引言

眾所周知，医疗保险是我国为保障公民“生病有得看，花钱有得报”待遇而制定的国家政策。目的是让公民花费更少的钱来治病，是一项民生工程[1]。但是有一些不法分子，利用政策监管不到位的漏洞去骗取国家资金，扰乱社会公共秩序，破坏公共利益，极大地破坏医保行业的金融秩序。

为了整顿目前存在的买药乱报销现象以及药贩子行为，需要设计并开发一款具有智能监控功能的医保系统。但是已有的监管系统主要是事后分析，无法实现事前刷卡监控[2-3]。不同于已有系统，我们开发的医保视频智能监控系统能够对人脸进行检测并实时跟踪，当用户使用医保卡消费时，把最高分数的人脸图像和系统预留的参保人员图像进行比对，确保人卡一致。该系统目前已经应用在医保药店中，对药店买药的人进行实时监控。借助于智能监控软件系统，有效地节省了大量人力、财力，并能有效地打击药贩子行为，整顿我国医保行业地不正之风，真正实现人人一张医保卡，合理公正地实现买药报销。

1 系统架构

视频智能监控系统的整个工作流程如图1所示，实现对刷卡人员的主动识别和监控，同时把比对记录、全景图等信息上传给服务器端。该系统首先通过视频获取模块来得到每一帧图像，将得到的图像实时传输到人脸检测与跟踪模块，通过该模块可以在图像里检测人脸并启动跟踪，得到刷卡人的当前照片。同时，系统根据刷卡人的身份证号或者社保号调用WebService接口，向服务器请求获取该刷卡人的基准照。然后对该刷卡人的基准照提取特征值，将提取的特征值和摄像头抓拍的最优人脸照片进行比对来进行身份确认，即判断是否是本人刷卡。最后，系统把当前全景照进行编码，把图像信息和刷卡比对记录通过网络上传到服务器端作为电子证据存档。

2 系统模块设计与开发

在上述系统架构基础上，结合人脸检测和跟踪技术，采用网络通信、多线程等技术，对系统进行分模块设计与开发。

2.1 视频流处理模块

视频流模块是实现其他模块功能的前提和基础，也是该系统正常运行的前提条件。对于视频流处理，主要目标是通过软件技术解码得到每一帧图像。这里系统采用微软的开发包Directshow技术实现。

2.2 人脸检测和跟踪模块

[1. 在当前帧号是第一帧图像情况下，检测到的人脸都被认为是新的人脸目标，记录它们人脸位置Lface，并把它们加入到捕获链中，然后采用跟踪漂移算法计算其下一帧图像的各个人脸约束区域Rface。

2. 如果不是第一帧图像，需要对每个人脸监视区域内Rface与模板函数卷积，分别得到响应结果。endprint

3. 在已捕获链中的第i个人脸目标时，如果在当前帧中能够找到所对应人脸监视区域的人脸目标j，那么就把当前第j个人脸目标当做已捕获链中第i个人脸目标在时间和约束区域内的后续对应，并且需要更新第i个已捕获人脸目标以及它的特性参数Rface（人脸位置以及大小）。

4. 如果发现已捕获人脸目标的第i个在当前帧图像里没有找到匹配上的后续对应，并且检测到它的人脸位置在视频图像上的边缘区域处，说明它已经走出了视频图像的区域，那么便将其从已捕获链表中删除。

5. 如果当前帧检测到的人脸不是从上一帧约束区域检测的，那么说明是新进入到视频中人脸目标，需要添加到已捕獲目标链里并按照公式3-11计算下一帧约束区域Rface。 ]

图2 多人脸跟踪算法流程

人脸检测和跟踪模块是该系统的主要模块，它把视频流模块获取的图像作为输入，然后对输入的每一帧图像进行人脸检测，在此基础上进行跟踪，在跟踪过程中实时对人脸图像质量进行评估，对评估结果质量好的人脸图像进行保存[4-5]。

人脸处理模块是整个视频智能监控的核心。该模块封装了“人卡一致”所需的各种算法，包括人脸检测、多人脸跟踪、特征点检测和人脸分数评价等。对于本模块，多人脸跟踪是该模块的关键。图2给出了多人脸跟踪的算法流程。

2.3 WebService模块

本系统开发中，需要通过接口完成客户端与服务器端的通信，获取社保卡存储在服务器端的标准照。为了调用方便，采用WebService完成接口设计和开发。WebService接口定义如图3所示。通过调用该接口，系统可以得到社保卡存储在服务器端的标准照片，并将其用于刷卡比对。

2.4 Base64数据编码模块

对于本系统开发，需要把图像数据上传到服务器端。考虑到数据标准的一致性，系统采用Base64进行数据编码。由于视频流得到的图像数据大多是采用JPG压缩标准格式，为了保证数据格式的一致性并且方便网络传输，需要把图像数据进行BASE64编码。Base64是网络上传输最为常见的八位字节代码的编码方式之一。

图像数据的base64编码采取如下流程：以三个8位的字符组成为一组，然后对每个分组首先获取每个字符的ASCII编码，之后将ASCII编码转换成8位的二进制，得到一组3*8=24位的字节，紧接着，将这24位二进制比特划分为4个6位比特的字节，并在每个6位比特的字节前面两个高位填0，这样得到4个字节，最后将这4个字节转换成10进制，并对照Base64编码表得到对应编码后的字符。当处理剩余的字符串个数不足3个字符时，需要采用‘=字符给予补全。这样，通过对每一个字节进行逻辑“或”或者“与”如此循环，就可以实现base64编码操作。

3 系统运行结果

在上述核心模块基础上，系统给出监控客户端在不同情况下的运行结果，包括系统初始化、人脸检测和跟踪、本人刷卡、关系人刷卡和非本人刷卡等情况。

⑴ 系统初始化

图4是该人脸视频抓拍系统启动的初始画面，界面左栏是系统设置参数修改模块，右栏是摄像头获取外界画面的实时预览。

⑵ 人脸检测和跟踪

该人脸视频抓拍系统把摄像头获取的每一帧实时地传递到人脸检测跟踪模块。图5中数字序号代表不同人员的跟踪结果。可以发现，系统可以准确地跟踪视频中的不同用户，保证刷卡用户的正确比对。

⑶ 人与卡一致

当有买药人进行刷卡交易时，该系统会监听到刷卡人的社保卡信息，然后到数据库去查找该人的基准照，接着把基准照与该系统实时抓拍的人脸相片进行比对，达到验证身份的目的。同时该系统给出人与卡是否一致的提示信息，如图6所示。

⑷ 人与卡不一致

当其他人拿着持卡人的社保卡进行刷卡消费时，系统首先根据持卡人标准照和全景照的人进行一一比对，然后和该系统实时抓拍的人脸照片进行比对，若两者都没比对成功，系统则认为是非本人刷卡的情况，如图7所示。

4 结束语

论文结合人脸检测和跟踪技术，通过网络通信、流媒体播放等技术开发了医保智能监控系统客户端。客户端能够对定点药店刷卡人员进行跟踪，并验证刷卡是否本人。通过该系统可以解决医保卡冒用问题，保障医保资金安全。该系统可以广泛应用于医保系统监管体系。

在后续工作中，需要考虑把视频智能监管客户端和医保业务系统进行集成，建立刷卡用户信用档案，为后续大数据分析奠定基础。

参考文献（References）：

[1] 梅丽萍.“聪明监管”：基本医疗保险监管的模式和路径选择[J].

中国卫生经济，2016.35（6）：13-18

[2] 王婕.医疗保险计算机管理信息系统的设计与实现[J].电子

技术与软件工程，2017.1：50-50

[3] 武万鹏.建设规范高效的医疗保险计算机管理信息系统的构

思[J].信息系统工程，2015.5：40-42

[4] Hsu R. L.， Abdel-Mottaleb M.， Jain A. K.. Face detection

in color images[J]. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence，2002.24（5）：696-706

[5] 刑昕，汪孔桥，沈兰荪.基于器官跟踪的人脸实时跟踪方法[J].

电子学报，2000.28（6）：29-31endprint