AI+智慧监控在应急医院中的应用

引用文献:

陈才志 贺宇 陈龙龙. AI+智慧监控在应急医院中的应用[J]. 施工技术,2020,50(12):65-66,92.

CHEN Caizhi HE Yu CHEN Longlong. Application of Artificial Intelligence+Intelligent Monitoring in Emergency Hospitals[J]. build,2020,50(12):65-66,92.

作者:陈才志 贺宇 陈龙龙
单位:中建三局智能技术有限公司
摘要:在火神山、雷神山传染病应急医院项目中,为解决特殊环境下面临全过程安全管理响应要求高和运营维护工作开展困难的问题,利用监控摄像机在各阶段、各区域合理设置覆盖,通过人工智能(AI)、深度学习、大数据分析等技术,对采集图像进行挖掘、分析和处理,形成事前预警、事中示警、事后取证的全过程智慧监控体系,由传统被动安防提升至主动安防,大大提升医院对各类突发事件的处理能力。
关键词:医院人工智能分析智慧监控
作者简介:陈才志,工程师,E-mail:5788072@qq.com。
基金:中建三局2020年度科技研发课题(CSCEC3B-2020-28):应急呼吸道传染病医院快速建造技术与总承包管理。

  0 引言

  作为建筑行业的新兴专业和方向,智能化成为现代建筑工程不可或缺的一部分,对整个建筑运营起重要作用。视频监控系统利用视频技术探测、监视设防区域,实时显示与记录现场图像,而AI+智慧监控又进一步赋予建筑具备思考的能力,对特殊场景进行识别判断和预警。本文主要对AI+智慧监控在火神山医院中的应用进行功能性探讨。

  1 智慧监控的设置

  火神山医院应急抢险工程智慧监控系统依据GB 51039—2014《综合医院建筑设计规范》[1]、GB 50849—2014《传染病医院建筑设计规范》[2]、GB/T 35428—2017《医院负压隔离病房环境控制要求》[3]、GB/T 31458—2015《医院安全技术防范系统要求》[4]等相关规范,医院筹备组与项目实施现场需求,共设置5套数字高清视频监控系统,类别及主要功能如表1所示。

  由于施工周期仅10d,且处于春节期间,设备厂家均停工放假,库存容量有限,所以视频监控系统的设计选型主要从设备供货及现场施工条件方面进行选择,前端摄像机采用200w像素低照度高清摄像机,确保不同环境下监控画面的质量,前端点位设置如表2所示。

  为提高工效,所有室内摄像机均采用POE供电,减少线缆敷设量,节约施工时间;系统采用智能化设备专网进行传输,由UPS集中供电;专网采用接入-汇聚-核心3层架构模式,并采用双核心、双汇聚、双链路的冗余模式,确保系统稳定性。

    

  表1 监控类别及使用对象 

   

   

  表1 监控类别及使用对象

  表1 监控类别及使用对象

    

  表2 前端点位设置 

   

   

  表2 前端点位设置

  表2 前端点位设置

  2 AI+智慧监控的应用

  在火神山、雷神山施工过程中,由于现场环境及供货条件的影响,主要应用视频周界防范与热成像快速筛选功能。

  2.1 AI+智慧监控在周界的应用

  针对现场边设计、边施工、边调整模式,施工过程中无法确定医院围墙位置及结构形式,采用基于AI+视频智能分析的周界防范系统,在医院周界每50m左右布置1个室外枪式摄像机,并在关键区域设置一体化球机,组成室外监控防范区域,既实现院区室外视频监控、周界防入侵报警,又减少施工内容,保证医院智能化系统交付时间。

  智能分析周界防范的监控视频后,采用多种周界防范规则:(1)穿越虚拟警戒墙在视频画面中,设置虚拟围墙,自动检测目标穿越围墙的情形,并将报警信号传输至安防控制中心;(2)区域入侵针对医院主要出入口,启用分时段入侵检测,提升整个医院的周界防范等级;(3)徘徊检测对医院外的公共区域启用防徘徊检测,对不法分子违法行为起报警提示作用。

  2.2 热成像快速测温

  采用热成像摄像机采集通道人员图像,通过智能分析快速判断通过人员的体温,超过正常体温即判断存在发烧可能性,达到快速筛选的目的,确保现场上万施工人员的健康,降低传染风险性。热成像检测拓扑如图1所示。

  图1 热成像检测拓扑

  图1 热成像检测拓扑  

   

  2.3 应用领域

  在基本不增加额外施工工程量的前提下,AI+智慧监控可大大提升医院使用功能及安全性,快速处理临时突发事件,对医护人员及病人起防护作用。

  2.3.1 剧烈运动检测

  院区护士站、医护及病患走廊出现人员动作过大甚至剧烈动作时,存在人员打斗等安全隐患和危险动作时,通过智能分析,一旦检测到该行为,马上报警到安防控制中心监控平台,同时联动相关画面进行弹窗显示,使相关人员及时确认,大大提升医护人员及病人安全性。

  2.3.2 人员倒地检测

  针对ICU、重症/亚重症病区等易发生突发性事件的重点区域,通过人员倒地智能分析,及时发现病人突发倒地情况,在倒地后一定时间内未正常爬起,马上发出预警至控制中心,便于安排人员及时处理和抢救倒地人员,避免因不知情导致抢救不及时。

  2.3.3 人员聚集检测

  对病区内患者走廊等限制人员聚集的区域设定人员阈值,通过智能分析,一旦超过人员阈值,发出预警信号上传至监控中心进行下步处理。

  2.3.4 佩戴口罩检测

  医院出入口采用基于视觉AI分析的人脸口罩识别,检测进出人员口罩佩戴情况,快速发现及统计未佩戴口罩人员,及时通知相关人员进行处理。

  2.3.5 在离岗检测

  对医院出入口门岗、控制中心等重要区域,启用在离岗检测功能,通过对指定区域内人员进行图像采集,利用AI智能分析,当检测到视频满足设定条件时,则触发报警并按照规则上传报警信息和图片,变被动监管为主动监管。对重要岗位起重要监督作用,避免因人员疏忽导致的困扰。

  3 结语

  视频监控技术一定程度上为社会发展奠定基础,人工智能(AI)在视频监控中的应用将传统视频监控作用+管理人员的判断处理模式,转变为“智慧的眼睛”+管理人员处理模式,将被动转变为主动。

  传染病应急医院建设过程中最大的难点在于工期紧,可通过前端采集+后端分析识别方式,在基本不增加额外施工量的前提下,将AI+智慧监控应用在应急医院中,实现从宏观到细节的动态监控,形成事前预警、事中示警、事后取证的全过程智慧监控体系,克服传统监控缺点,由传统被动安防提升至主动安防,大大提升医院对突发事件的处理能力。

   

参考文献[1] 国家卫生和计划生育委员会规划与信息司,中国医院协会医院建筑系统研究分会.综合医院建筑设计规范:GB 51039-2014[S].北京:中国计划出版社,2014.
[2] 中国中元国际工程有限公司.传染病医院建筑设计规范:GB50849-2014[S].北京:中国计划出版社,2015.
[3] 江苏苏净科技有限公司,天津市龙川净化工程有限公司,中天道成(苏州)洁净技术有限公司,等.医院负压隔离病房环境控制要求:GB/T 35428-2017[S].北京:中国标准出版社,2017.
[4] 北京市公安局,公安部第一研究所,广东省公安厅,等.医院安全技术防范系统要求:GB/T 31458-2015[S].北京:中国标准出版社,2015.
Application of Artificial Intelligence+Intelligent Monitoring in Emergency Hospitals
CHEN Caizhi HE Yu CHEN Longlong
(Intelligent Technology Co.,Ltd.of Chinese Construction Third Engineering Bureau)
Abstract: In the projects of infectious disease emergency of Huoshenshan Hospital and Leishenshan Hospital,in order to solve the problem that the high requirement of whole-process safety management response and the difficulty of operation and maintenance under special environment,using surveillance cameras to set up coverage in each stage and region,through artificial intelligence,learning,big data analysis and other technologies,the collected images are excavated,analyzed and processed,it has formed an intelligent monitoring system for the whole process of warning in advance,warning in the process and obtaining evidence after the event,from the traditional passive security to the active security,the hospital's ability to deal with various types of emergencies is greatly improved.
Keywords: hospitals; artificial intelligence(AI); analysis; intelligent monitoring
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