安防机器人在智慧后勤建设中的应用探索与实践＊

白金，杨晓东，徐文龙

（上海市儿童医院，上海 200062）

智慧安防建设在医院智慧后勤起着至关重要的作用，随着科技的进步与社会的发展，安防领域遇到各种严峻的挑战，如医患关系紧张、出入人员复杂、扒窃、防恐防暴形势严峻。国家卫计委办公厅和公安部办公厅印发了《关于加强医院安全防范系统建设指导意见》，给出了人防、物防、技防三级防护体系构建“平安医院”的指导方针。传统医院安防系统的设计应用，缺少不了安保岗位的人力成本，安保就业人员老龄化趋势加剧，就业人员质量参差不齐，很难寻找到完全匹配岗位的人员。

就以上情况来看，安防机器人的出现能够一定程度上解决传统安防系统的困难。原因如下：①机器人技术的发展与人工智能技术水平的提高，移动机器人技术日益完善；②人口老龄化加重、劳动成本飞速提升、安保人员团队不稳定与流失情况严重等问题日益突出；③安保人员在中国由于人员综合素质偏低，导致管理上的落后和工作失误造成的严重经济损失；④目前安保的保障难度越来越大，光靠人自身难以完成很多工作。如今可结合安防机器人，应用全局导航定位技术、人脸识别及预警、口罩识别及提醒等新功能为智慧后勤建设添砖加瓦。

1 医院智慧后勤安防系统建设现状

1.1 传统安防功能简述

目前上海市儿童医院安防系统的建设主要以周界防护系统、主/被动报警系统、门禁系统、对讲系统等安防子系统和视频监控系统、智能图像分析等监控子系统的简单堆砌为主，靠人工进行分析将安防系统上报的安全/突发事件与监控系统的现场画面联系起来，工作效率低下。

随着人们对安全就医环境要求的日益迫切，医院对技防系统建设的投入越来越重视。根据国家、行业和上海市地方相关标准要求以及《市级医院安全技术防范系统建设指导意见》（申康发〔2017〕163 号），进一步细化了市级医院内部安全防范管理所需要的安全防范系统建设要求。细化要求部分主要包括医院重点部位的防范管理、医院安防监控中心的建设、重点部位视频数据的存储、与公安部门相关管理部门系统互联的接口等要求[1]。

现在智能安防系统的建立依托原有系统，使得安全管理平台实现了入侵报警、视频监控、出入口控制、智能分析、移动管理、电子巡查等子系统的重点部位防范管理及其他综合应用管理。并且安全管理平台具有系统管理、权限分配、电子地图、信息共享、系统联动、预案设置等功能，并具有向上一级管理中心联网的接口。

为跟进医院互联网儿童医院建设步伐，从2018 年开始，上海市儿童医院着力在传统安防系统基础上，建设运用智能安防系统，839 个内部监控摄像头中有247 个高清监控摄像头（普通的720 分辨率，高清的1 080 分辨率），通过医警联动平台和人脸识别项目，初步实现视频预览、报警联动、现场取证等信息的采集、上传、处置、联动、管理等功能。目前上海市儿童医院智能安防系统的主要功能有医警联动功能、人脸识别功能、一键报警功能。但各个功能间都没有统一衔接平台，需要投入大量的人力成本去维护运行，缺少安防机器人这样的设备去展现智慧安防的优越性。

1.2 医警联动功能

上海市儿童医院的医警联动功能能够防范有犯罪背景人员在医院非法活动，依托警方后台信息库人员信息（市局8 000 万人像库和派出所自检的“未抓获侵财类犯罪人员人像库”），加强入院人员监控排查，人脸图像实时比对相识度超过98%的系统立即报警，最短时间内形成“采集—比对—分析—报警”闭环，接警后警方和医院安保人员第一时间联动处置。截至目前，已累计抓拍300 多万人次，预警7 000 多人次，日均触发报警数40 起，共报警发现10 名吸毒前科人员、1 名疑似犯罪人员、1 名网上追逃人员，2019-04-28 成功抓获一名在医院实施盗窃的网上追逃人员，从接警到抓获仅用10 min。

1.3 人脸识别功能

主要防范黄牛、号贩子、医药代表等人员在医院违规活动，依托上海市儿童医院后台信息库的重点人员信息（申康中心的医托、医闹、黄牛、号贩子等人像库和上海市儿童医院排查重点人员人像库），加强入院人员监控排查，人脸图像实时比对相识度超过98%的系统立即报警，最短时间内形成“采集—比对—分析—报警”闭环，接警后医院安保人员第一时间管控现场、核实取证，对一般可疑人员驱离出院区，对查实证据人员立即联系警方依法处理。另外，为加强外来人员管理，医院对来访超过1 d 以上外来人员均录入人脸图像进信息库，对超出规定活动区域的系统将自动报警。截至目前，日均触发报警数起，共发现2 名黄牛、1 名号贩子，已移交警方处理，驱离数十名散发虚假广告人员。

1.4 一键报警功能

医院在易发生突发事件的部位（护士站、医生办公室、医患沟通室、导医台和收费窗口等）安装隐蔽一键报警装置，发生紧急情况时，现场工作人员按下隐蔽按钮触发报警，医院监控室大屏同时会弹出报警部位画面，并发出语音提示，现场执勤和巡查保安接警后第一时间到场处置，确保医院职工安全权益得到及时保护。

1.5 小结

伴随着5G 时代的来临，各行各业也对智能化安保的需求越发增加。在医院这个特殊的诊疗场景下，智能巡检机器人在环境应对、性能强大等方面具有人力所不及的优势，在一定程度上可以代替人类，大大提高安全性和工作质量。应用于门诊和住院部的安防机器人，既可以完成监控安保任务，还可以通过监控系统将实时数据传送给控制中心，实现远程监控，在便利和安全方面优势显著。

安防机器人的落地一定程度上实现了人工智能先进技术在医疗行业领域内展开创新应用的战略目标，同时为实现上海市儿童医院建设数字化医院，提高医院全方面智能化、信息化、数字化水平提供了坚实的保障。在应用安防机器人进行固定路线区域巡查，弥补固定监控探头死角的同时，研究并设计人脸识别功能，与公安部门打通信息预警通道，实现安全报警信息运维机制，最终实现精益化管理与人工智能技术深度融合的研究目标。

2 安防机器助力安防系统改造

传统的安防机器人多应用于危险场景中，与上海市儿童医院内部的使用环境有着相当大的差别。本次实现安防智能化改造的项目是通过在传统物流机器人基础上升级改造，使其完成功能的升级。

2.1 传统物流机器人升级改造，基础场景应用功能升级

目前儿童医院主要实施改造升级的计划是在机器人前段加装带前端人脸抓拍摄像机头，实时抓拍画面，通过无线传输技术将画面实时传输至院内监控平台，使工作人员能够直观地通过监控平台调阅、存储录像信息。辅以机器人自主导航、自主充电、环境识别及自主避障等功能，覆盖院内主要通道，真正实现院内监控无死角。

2.1.1 全视角环境感知、全路况导航避障技术

安防机器人采用全视角环境感知、全路况导航避障技术及时感知周围障碍物情况，避免与人员产生碰撞，及时完成反应[2]。医院物流机器人在门诊、急诊场景使用，首先要具备良好的障碍物感知、躲避的能力。为此，需要在机器人的合适位置安装激光雷达、双目视觉传感器、超声波传感器、单目RGB 摄像头等多种环境感知器件[3]；相对于传统工业“无人区域”环境下使用的AGV 物流车，安防机器人更加注重安全性，所以机器人全车构建了一个360°全视角的环境感知体系。当前车身全部环境感知器件作用范围仿真分析结果如图1 和图2 所示。

图1 车身全部环节感知器件作用范围仿真分析俯视图

图2 车身全部环节感知器件作用范围仿真分析侧视图

2.1.2 基于视觉的门急诊全局导航定位技术

首先简述门急诊区域的全局导航定位系统对于安防机器人的意义，类似于GPS、北斗卫星导航定位系统对马路上行驶的车辆的意义。安防机器人采用完全自主知识产权的全局导航定位技术，其工作流程如图3所示，具体如下：在关键位置天花板上贴有特殊图案的标签，用安防机器人身上的摄像头去获取这些标签上的图像；对标签图像进行二值化处理；识别经二值化处理后的标签图像中包含的各轮廓区域图像；从各轮廓区域图像中滤除轮廓顶点个数不满足预设顶点数量的轮廓区域图像，获得由各轮廓区域图像中轮廓顶点个数满足预设顶点数量的轮廓区域图像，构成有效图像数据集合；根据标准标签图像的预设轮廓的顶点坐标，对有效图像数据集合中的各轮廓区域图像进行形状校正处理；识别经形状校正处理后的实际标签图像所对应的数据信息。

图3 全局导航定位技术流程示意图

2.2 基于门急诊环境感知系统的运动路线规划和地图动态刷新

由于整个导航运动领域是一个大系统，包含环境感知系统、地图维护系统、运动规划系统3 个子系统。在环境感知系统中，投入比较大的是基于深度学习方法去建立医院门急诊内环境中的障碍物特征库；地图维护系统最大的挑战是实现地图的动态刷新，提升多机器人的通行效率；运动规划部分采用的是不同于竞争对手的固定路径导航，主要是基于更高配送效率的考虑（默认按照虚拟存在的固定路线和预设的速度去运行，局部路径上有障碍物时启动绕行）[4]。

门急诊障碍物特征识别是基于视觉传感器对医院门急诊经常出现的障碍物进行识别，具体的过程是：机器人通过摄像头实时获取当前场景的图片，将其输入到目标检测器，经过多层卷积后获得了不同分辨率的特征图，然后采用多个尺度的特征图经过检测层进行预测，其中用于预测的特征图采用高层语义信息较强的特征图进行上采样与低层高分辨率特征进行融合获得更高的定位精度和分类信息。在预测模块中还加入了遮挡判断任务，预测的结果中遮挡的判断输出有利于下一步进行障碍物测距的操作。使用视觉SLAM和激光SLAM 等多种传感器结合的自主导航方式，实现了物体识别3D 视觉建模、移动物体轨迹预判、环境语义理解等功能，从而使安保机器人可在情况复杂的门诊大厅中灵活移动，精准避障[5]。即使面对好奇心强的儿童，也可以在保证安全的情况下，顺利完成任务。门急诊内动态地图刷新能够令安防机器人在确定好的门急诊内地图指导下进行巡逻、识别人群的任务，但在实际使用中，通道上还是会经常出现各种短期占用位置的障碍物。为了绕开障碍物并提升巡逻效率，设计了基于后台服务器的机器人动态路径规划系统及方法：在机器人端建立预设地图并将所述预设地图上传至服务器端[6]；在服务器端对所述预设地图的障碍点进行标记并对可通行路径进行连接，服务器端根据第一预设算法设置所述可通行路径的权值，将多张所述预设地图的同一障碍点进行配置后生成障碍点路径，并根据第二预设算法将所述障碍点路径的权值设置后将多张所述预设地图进行连接以生成动态地图，将所述动态地图下发至机器人端并存储在服务器端的数据库，并根据第三预设算法计算出最优动态路径后下发给机器人执行。门急诊内动态地图刷新逻辑如图4 所示。

图4 门急诊内动态地图刷新逻辑

3 人脸识别技术助力智能安防

在实现了机器人避障及在门急诊区域中巡逻的功能后，为了进一步满足安防需求，应用人脸识别技术提升安防机器功能，真正实现智慧一体化平台。

3.1 人脸识别技术简述

在机器人上搭载了华为D3220-10-SⅠU1T 200 万红外AⅠ半球型摄像机，采用人脸图像采集、人脸检测等技术对人脸进行检测，人脸图像采集主要包括不同的人脸图像，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar 特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。人脸检测过程中使用Adaboost 算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。目前实现了可疑人员排查人脸分析功能，可以帮助医院安防网络有效识别高频出现人员，经医院保卫部确认后可将“高频出现”人员面部图像信息设置到黑名单中，以后再次发现疑似黄牛人员，可在后台给出标识，并发出语音报警“发现可疑人员，请关注！”。由安保人员进一步处理。

3.2 外观设计人性化考量

在研究了门急诊人员走动规律与人脸采集的范围后，对机器人的构造进行了设计，由于人脸识别摄像机通常高度为1.8～2.3 m，安装摄像机过程中最佳安装位置为人脸识别摄像机与采集人脸平行，或者高出一些，但俯视角度不要过大，采集人脸成功率及比对识别率将大大提高。机器人顶端摄像机位置离地面高度为1.6 m，可有效识别画面内人员走动并有效采集人脸特征，经过分析辨别可疑人员。并且考虑到儿童医院的特性，机器人采用隐形摄像头设计，在门诊大厅不会显得过于突兀，外观造型是专为儿童医院设计的卡通长颈鹿造型，更具亲和力，在儿童医院门诊大厅进行安保巡逻及宣传教育，可有效吸引儿童注意力，减轻患儿的紧张情绪。机器人外观及摄像头位置设计如图5 所示。

图5 机器人外观及摄像头位置设计（单位：mm）

4 安防机器人功能拓展未来可期

由于医院行业的特殊性与目前疫情形势的严峻性，机器人的功能扩展方面被提到了一个新的高度，单一的功能性会导致能源利用率下降。在此基础上针对机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、报警功能拓展。

4.1 防疫功能拓展

针对目前的疫情形势及院内防疫要求，在后台识别上搭载了口罩识别功能，可识别检测到的人脸是否正常佩戴口罩，通过搭载在机器人上的NVR 终端加之发声音频设备，实现对未正常佩戴口罩的人员发出语音警告，如“尊敬的家长，请按照防疫要求正确佩戴口罩，谢谢！”“尊敬的家长，请在确保自身履行防疫义务的同时帮助患儿正确佩戴口罩”等多种提示语音提示相关人员正确佩戴口罩。

4.2 宣教功能拓展

目前安防机器人设计理念主要围绕门急诊区域的巡逻，由于院内门急诊人流相对密集且流动性强，是一个很好的宣传与展示的平台，结合机器人本身流动性强、宣传醒目的特点，在设计机器人外壳时预留了外露式显示屏安装的位置，加之配备宣教用显示器，可实现流动式宣传的效果。院内可以通过宣教活动播放宣教用视频和语音文件，加强医疗常识宣传，有效提升宣传效率。

4.3 报警功能拓展

由于门急诊区域为纠纷多发区域，产生的突发状况会让人员难以第一时间察觉和预警，通过搭载一键报警功能为智能安防网络完善“最后一米”的距离把控，第一时间上传现场视频图像，第一时间通知附近安防人员到场处置，有效降低可能产生的伤医事件，提升院内安防水平。

5 总结与展望

本文通过对安防机器人的应用研究，期望解决传统采用人力进行医院安防监管中存在的响应不及时、人员疲劳度高、监管存在死角关注等痛点，安防机器人具有实施传输信息、24 h 不间断工作、360°无死角覆盖的优点，其自主导航、自主充电、环境识别及自主避障等功能缓解了医院管理者对安保人员的管理复杂度，而机器人的硬件设计则保障了其识别率高、误判少的优势。本研究在此基础上尝试突破传统安防设备或人员监管的死角难题，并有效地降低了人员监管中由于经验判断造成的误判、漏判安全隐患问题。

在医疗场景人工智能技术运用初期阶段，存在管理分工不明确、监管缺失等问题，政府及相关管理部门围绕医疗人工智能技术应用出台的政策与行业标准编制尚在完善中，相比之下，在成功将技术用于实践后，对于新的工作流程的监管机制方面缺乏深入思考。针对该问题，本项目研究并设计了安防机器人工作流程匹配的日常运维与监管手段，实现技术基础与科学管理的深度融合，提升高新技术的应用效率。希望以此研究为医疗行业的智慧后勤建设抛砖引玉，同行业的医疗机构可借鉴此模式开展机器人技术应用及运维机制设计，在此基础上尝试实现丰富的应用场景，积极推动医疗机构智慧后勤建设。