CC BY
27http://russian.rt.com/article/39659 (дата обращения: 20.08.2014).
4. Промышленная 3Б-печать в Китае: авиастроение и самый большой в мире 3Б-принтер [Электронный ресурс]. URL: http://3dwiki.ru/promyshlennaya-3d-pechat-v-kitae-aviastroenie-i-samyj-bolshoj-v-mire-3d-printer/ (дата обращения: 21. 08.2014).
5. 3D печать и ее возможности [Электронный ресурс]. URL: http://www.foto-business.ru/3D-pechat-i-ee-vozmojnosti.html (дата обращения: 21. 08.2014).
References
1. 3D-printery "napechatajut" aviaciju XXI veka (3D printers will "print" aviation of XXI century) Available at: http://www.interfax.ru/world/349325 (accessed 21 august 2014).
2. 3D pechat' v aviacii (3D printing in aviation) Available at: http://www.3dindustry.ru/article/358/ (accessed 20 august 2014).
3. Chudesa tehniki: K 2040 godu v voennoj aviacii budut primenjat' transformery, 3D-printery i superklej (Miracles of engineering: By 2040 in military aircraft will apply transformers, 3D-printers and superglue) Available at: http://russian.rt.com/article/39659 (accessed 20 august 2014).
4. Promyshlennaja 3D-pechat' v Kitae: aviastroenie i samyj bol'shoj v mire 3D-printer (Industrial 3D printing in China: aircraft industry and the biggest 3D-printer in the world) Available at: http://3dwiki.ru/promyshlennaya-3d-pechat-v-kitae-aviastroenie-i-samyj-bolshoj-v-mire-3d-printer/ (accessed 21 august 2014).
5. 3D pechat' i ee vozmozhnosti (3D printing and it's opportunities) Available at: http://www.foto-business.ru/3D-pechat-i-ee-vozmojnosti.html (accessed 21 august 2014).
© E^HCipaTOBa A. A., KopmaKeBHH H. C., TnxoHeHKO A. B., 2014
УДК 004.62
РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ (OLAP) ПРОЛЕЧЕННЫХ ЛИЦ
А. Н. Иванов
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Приведено краткое описание системы обязательного медицинского страхования (ОМС) в России. Рассматривается понятие OLAP. Приведено обоснование выбора целевой системы управления базами данных (СУБД) MySQL. Представлена UML-диаграмма вариантов использования разрабатываемого приложения, а также описаны составляющие базы данных.
Ключевые слова: аналитика, OLAP-система, MySQL, Delphi.
DEVELOPMENT OF INFORMATION SYSTEM FOR OPERATIONAL AND ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) OF THE CURED PATIENTS
A. N. Ivanov
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660014, Russian Federation E-mail: [email protected]
A brief description of the system of compulsory medical insurance in Russia is given. The OLAP concept is discussed. The substantiation of the selection of the target database management system (RDBMS) MySQL is provided. UML diagram of the developed application is demonstrated, and the database components are described.
Keywords: analytics, OLAP system, MySQL, Delphi.
Вот уже более 20 лет в нашей стране существует система обязательного медицинского страхования. Законодательно определены субъекты медицинского страхования, в качестве которых выступают застрахованные, страхователи, медицинские учреждения [1]. Их правоотношения регулирует система публично-правовых (законодательно-обязательных) и гражданско-правовых (договорных) отношений. Можно по-
разному оценивать эффективность системы на сегодняшний день. Но можно сказать совершенно точно, что она оказывает большое влияние как на социальную сферу вообще, так и на состояние современной доступной медицины в частности.
Залогом конкурентоспособности страховых медицинских организаций является возможность качественного, всестороннего анализа информации из раз-
Программные средства и информационные технологии
личных информационных систем предприятия. Средством помощи в решении этой задачи является OLAP-система. Основные ее преимущества [2]:
- интуитивно понятный пользовательский интерфейс для просмотра сложных данных;
- высочайшая производительность на любых объемах данных;
- простота создания любых отчетных форм для любых используемых прикладных систем.
Среди OLAP-приложений, задействованных в здравоохранении и системе ОМС Красноярского края, можно выделить систему сбора статистических и отчетных данных «СтатЭкспресс» [3]. Система «Стат-Экспресс» обеспечивает сбор статистической и другой информации на уровне медицинских учреждений, ее анализ и формирование отчетности. На сегодняшний день программная система внедрена и активно используется практически во всех медицинских учреждениях Красноярского края. Несомненными преимуществами данной системы перед другими программными комплексами, решающими аналогичные задачи, является:
- открытый механизм построения отчётных объектов;
- OLAP-анализ объектов;
- универсальные механизмы обмена данными и структурой объектов.
Существенным и главным недостатком системы «СтатЭкспресс» является ручной ввод большинства исходных данных. Вводимые в систему данные должны быть предварительно сформированы либо вручную - на основе действующей «бумажной» учетно-отчетной документации, либо программно - с помощью используемых в медицинском учреждении программных средств.
Перед нами стоит задача разработать приложение для бесплатного пользования в страховых медицинских организациях с максимально простой системой по импорту данных из внешней среды, ориентированное под определенный набор задач. Для реализации проекта была выбрана среда программирования Delphi и СУБД MySQL. Основные преимущества MySQL, позволяющие остановить свой выбор именно на этой СУБД:
- высокая производительность в задачах «своей весовой категории»;
- низкие совокупные затраты (платить нужно только при потребности в поддержке);
- простота внедрения (за 15 минут можно скачать и запустить систему);
- MySQL включает API для большого количества языков программирования (Delphi, C, C + + , Eiffel, Java, Lisp, Perl, PHP, Python, Ruby, Smalltalk, Tcl).
В разрабатываемом приложении предоставляется возможность анализа данных посредством большого количества всевозможных графиков, диаграмм и отчетов. Немаловажную роль в проекте несет в себе блок, связанный с импортом данных из внешней базы пролеченных лиц в г. Красноярске. Система предполагает разделение всей имеющейся информации на 3 подгруппы:
1) статистика по заболеваемости пациентов и по проведенным хирургическим операциям;
2) статистика по выплатам денежных средств медицинским учреждениям;
3) сводная информация о возрасте пациентов, территории их проживания и т. д.
На рисунке представлена иМЬ-диаграмма вариантов использования.
UML-диаграмма вариантов использования
База данных системы содержит 15 справочников и 6 основных сущностей (данные взяты за 2013 г.):
- сводные реестры по пролеченным лицам - 24945 записей;
- информация о пациентах - 138156 записей;
- данные о медицинских услугах - 141945 записей;
- параклинические (внешние) услуги - 631 запись;
- сведения о хирургических операциях - 33696 записей;
- отпущенные пациенту лекарственные средства или изделия медицинского назначения - 11475 записей.
Использование предлагаемой OLAP-системы позволит загружать сведения из внешней базы данных на сервер MySQL. Появится возможность проводить работу аналитического характера при помощи разного рода инструментов отчетной деятельности. Внедрение проекта, учитывающего большое количество параметров при выводе аналитических справок, позволит более аргументировано обосновать финансовую, управленческую или кадровую политику руководству компании.
Библиографические ссылки
1. Развитие обязательного медицинского страхования в Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: http://www.rosmedstrah.ru/articles.php? show = 1&id = 546&offset = 0&theme = 26 (дата обращения: 04.09.2013).
2. Внедрение BI и OLAP аналитических систем [Электронный ресурс]. URL: http://www.microtest.ru/ software/cpm/1603/ (дата обращения: 04.09.2013).
3. Система сбора статистических и отчетных данных «СтатЭкспресс» [Электронный ресурс]. URL: http://krasgmu.ru/sys/files/ebooks/el_medinfo/2970.html (дата обращения: 04.09.2013).
References
1. Razvitie obyazateFnogo medicinskogo strahova-niya v Rossiyskoy Federacii (The development of compulsory medical insurance in the Russian Federation).
Available at: http://www.rosmedstrah.ru/articles.php? show = 1&id = 546&offset = 0&theme = 26.
2. Vnedrenie BI i OLAP analiticheskih sistem (Implementation of BI and OLAP analytical systems). Available at: http://www.microtest.ru/software /cpm/1603/.
3. Sistema sbora statisticheskih i otchetnih dannih "StatEkspress" (The system of collection of statistical and accounting data "StatExpress"). Available at: http://krasgmu.ru/sys/files/ebooks/el_medinfo/2970.html.
© Иванов А. Н., 2014
УДК 338.246
ДВУХЭТАПНАЯ ПРОЦЕДУРА ОЦЕНКИ ДВИЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ С ПРЕДСКАЗАНИЕМ
Е. С. Казмирук
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Рассматриваются вопросы разработки и реализации алгоритма, позволяющего анализировать и строить модели поведения динамических объектов с целью их дальнейшей экстраполяции. Приводится анализ существующих методов детектирования движущихся объектов, обзор программных средств, содержащих в себе слежение за траекторией движения, а также обзор технологий предсказания поведения и фильтрации изменений. Предложена модификация алгоритма фильтрации Калмана. Реализована система, позволяющая распределять нагрузку на несколько вычислительных устройств для анализа видеопоследовательностей.
Ключевые слова: детектирование движения, фильтр Калмана, распределенные вычисления.
TWO-STAGE PROCEDURE OF OBJECTS MOTION ESTIMATION WITH PREDICTION
E. S. Kazmiruk
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660014, Russian Federation E-mail: [email protected]
Development and implementation of a distributed software system that performs the dynamic object behavior predicting are examined. The analysis of existing methods for detecting moving objects, existing programs, which contains algorithms of tracking trajectory and review of technologies for distributed computing are highlighted. A modification of the Kalman filter algorithm is proposed. System that allows to distribute the load to several computers and analyzes video sequence is implemented.
Keywords: moving detection, Kalman filter, distributed computing.
В настоящее время практически все загруженные участки дорог оснащены внешними камерами наблюдений, которыми ведут непрерывную запись и трансляцию ситуации на дороге. Соответственно, анализ и использование подобной информации может дать такие же результаты, как и дорогостоящие сенсоры и датчики при анализе ситуации на дороге, где объектами интереса являются автотранспортные средства и пешеходы, снятые статично расположенной камерой видеонаблюдения. Соответственно, основной задачей является отделение объектов от фона с сохранением структуры объекта для последующего определения
направления его движения. Так как съемка производится в разное время суток и при разных условиях, то перед началом детектирования движения необходимо провести предварительную обработку, которая позволит устранить шум, привести кадр к каноническому виду и убрать не интересующие нас участки изображения.
Для того чтобы снизить вероятность ложного детектирования объектов и срывов наблюдения, необходимо улучшить качество видеопоследовательности. Наиболее часто применяют следующие подходы: снижение зернистости, регулировка цветового
