《電子技術(shù)應(yīng)用》
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圖像識別技術(shù)在銀行ATM監(jiān)控的應(yīng)用
Icbuy
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摘要: 人都是朋友,系統(tǒng)無法判別這些是否是需要人為干預(yù)的情況。智能視頻分析只是一系列設(shè)定好的程序,其判斷能力還遠(yuǎn)不能與人相比,但是該類誤報的出現(xiàn)比漏報帶來的問題可以忽略。
關(guān)鍵詞: 智能視頻 圖像識別 銀行 ATM
Abstract:
Key words :
 

  1 國內(nèi)銀行ATM的發(fā)展

  由于ATM(Automatic Teller Machine,以下簡稱ATM)在銀行業(yè)務(wù)中特殊的作用,到2007年底前,我國ATM保有量就迅速上升到約13.8萬臺,其中銀聯(lián)聯(lián)網(wǎng)ATM約12.3萬臺。在中國ATM銷售市場上,中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行、交通銀行、中國郵政儲蓄銀行等6家主要銀行的ATM市場份額,約占中國ATM市場總量的85%。但是從每百萬人口擁有的ATM數(shù)量指標(biāo)來看,中國ATM需求缺口依然很大。2006年,中國每百萬人口擁有ATM數(shù)量僅為73臺,城市每百萬人口擁有ATM數(shù)量為273臺,遠(yuǎn)低于保有量居世界前20位國家1 150臺的平均水平。至2009年,我國ATM機(jī)保有量已經(jīng)達(dá)到18.4萬臺,平均年增長率達(dá)20%以上,僅次于美國、日本、巴西,居世界第4位,按照目前的增長速度,有專家預(yù)測,到2011年,我國的ATM機(jī)保有量將超過巴西,躍居世界第3。

  2 銀行ATM現(xiàn)有的監(jiān)控方式

  目前國內(nèi)銀行ATM機(jī)的監(jiān)控方式主要由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況差異、安防建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)等要求的不同,即使是同一家銀行在不同地域的安防建設(shè)理念各不相同,其主要的監(jiān)控方式主要有以下3種。

  2.1 將ATM納入整個網(wǎng)點監(jiān)控

  該類方式主要用于在行式的ATM監(jiān)控。在行式的ATM機(jī)的安裝方式有穿墻式、大堂式安裝。穿墻式ATM由于具有獨立且物防等級高的加鈔間,因此這類ATM機(jī)安裝方式在攝像機(jī)布線上具有靈活的方式,這些ATM機(jī)器通常安裝在統(tǒng)一的房間內(nèi),具有客戶區(qū)和加鈔區(qū)。每臺攝像機(jī)除了安裝基本監(jiān)控要求的攝像機(jī),同時在ATM顧客廳需要安裝有1—2只全景攝像機(jī)以對射的方式監(jiān)控大廳,如圖1所示。

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  2.2 獨立ATM監(jiān)控的方式

  這種方式用于大堂式的ATM機(jī)型的監(jiān)控,由于該類ATM機(jī)受所安裝位置的限制,往往將硬盤錄像機(jī)小型化后與ATM同時安裝在燈箱體內(nèi)的一個設(shè)備箱內(nèi),由于所有設(shè)備線路的布設(shè)基本是在ATM機(jī)及其附屬設(shè)備內(nèi)部,因其安裝靈活度大,可以較好地滿足不僅大堂式ATM的安裝,也適用于穿墻式ATM機(jī)器的安裝,如圖2所示。大堂式ATM還有采用專用監(jiān)控主機(jī)與網(wǎng)點監(jiān)控主機(jī)各付其責(zé)的監(jiān)控方式,如圖3所示。

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  2.3 ATM視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)

  隨著產(chǎn)品技術(shù)的發(fā)展,監(jiān)控設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)功能、視頻壓縮技術(shù)不斷地成熟和提高,特別是基于MPEG4和H.264壓縮技術(shù)應(yīng)用,CIF(352× 288)畫質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)帶寬在保證清晰度不變的前提下,每路碼流可低至384 kbit·s-1,甚至更低,這樣基于帶寬不高的銀行專網(wǎng)或者VPDN網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng),也在全國各大銀行和商業(yè)銀行大規(guī)模的建設(shè)并投入使用,這些監(jiān)控中心改變了銀行針對ATM防范的方式,由原有被動變?yōu)榘胫鲃臃绞剑瑢⒃械氖潞髴?yīng)對變成了事中和事后同時應(yīng)對,通過對圖像的遠(yuǎn)程實時監(jiān)控,中心值班員對ATM現(xiàn)場環(huán)境的監(jiān)控實現(xiàn)人工主動的預(yù)警。

  3 圖片差異檢測方式

  首先進(jìn)行背景建模、前景提取。利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型,把眾多圖片的統(tǒng)計信息保存到模型中,再用當(dāng)前圖片和該模型比較,提取出可能存在異物的地方。該方法的背景可以達(dá)到幾個小時甚至一天的圖片的統(tǒng)計值,增強(qiáng)了檢測功能對各種環(huán)境的適應(yīng)性,大大降低了誤報,也降低了光線的影響,同時在在背景建模、前景提取方法的基礎(chǔ)上又加入一些物體特征判斷,可降低誤報,提高檢測的準(zhǔn)確率,檢測流程如圖4所示。   

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  4 圖像識別在ATM的應(yīng)用

  圖像識別技術(shù)由于能實時判斷、分析攝像機(jī)監(jiān)控畫面的變化得到其不同的特征點,因此實時主動預(yù)警的功能與銀行現(xiàn)有的視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)功能,可有機(jī)地整合為一套針對目前ATM高風(fēng)險的綜合安防管理平臺,該類檢測可以準(zhǔn)確標(biāo)出報警框提醒相關(guān)人員注意。

  (1)貼廣告、假鍵盤、假讀卡器報警。

  貼廣告是目前主要的一種ATM詐騙方式,它主要與堵塞出鈔口、假讀卡器方式共同使用,如果客戶輕信了廣告的內(nèi)容和電話,犯罪分子就偽裝成銀行的工作人員騙取客戶的個人資料進(jìn)行犯罪活動。通過安裝圖像識別設(shè)備,首先學(xué)習(xí)正常情況下ATM的圖像,然后實時地將監(jiān)控一段時間的監(jiān)控圖像與過往的圖像進(jìn)行比對,如這段時間每個畫面都與正常的圖像有不同,系統(tǒng)提示報警。

  (2)遺留物報警。

  實時檢測監(jiān)控場景中出現(xiàn)的物品遺留,系統(tǒng)使用者可以自定義物品尺寸大小,提示有關(guān)人員處理。這個功能最早出現(xiàn)在歐美,主要用于公共場所人員聚集場所的反恐工具。在視頻監(jiān)控區(qū)域內(nèi),系統(tǒng)自動檢測出場景中的遺留物品,實時發(fā)出報警。

  (3)人員聚集報警,人員滯留、徘徊報警。

  自動分析監(jiān)控場景中出現(xiàn)的多人聚集異常行為,當(dāng)某個自助銀行或ATM周邊出現(xiàn)多人聚集時,很多情況都在視頻切換監(jiān)控,由于各種因素往往會忽視此類問題的存在,而這些往往是犯罪分子作案前經(jīng)常出現(xiàn)的狀況,通過視頻智能監(jiān)控判斷可能出現(xiàn)的情況并能及時的報警抓捕。

  (4)打斗報警、人員跌倒。

  通過對物體快速移動及其他相關(guān)輔助的檢測方式能準(zhǔn)確地檢測人員打斗狀態(tài)。人員跌倒檢測,可當(dāng)自助銀行內(nèi)出現(xiàn)的人員倒地或有人睡覺等異常情況,報警到監(jiān)控中心。

  (5)人臉面部識別。

  面部主要通過ATM機(jī)安裝的針孔攝像機(jī)實現(xiàn)對取款人的面部特征進(jìn)行識別。犯罪分子在進(jìn)行犯罪活動時,為避免監(jiān)控攝像機(jī)拍攝下其面部,作案時經(jīng)常遮擋面部,這樣即使被錄像,也無法分辨其是誰。相關(guān)流程如圖5所示,如有人員遮蓋面部,系統(tǒng)可以及時報警提示相關(guān)人員進(jìn)行處理,因為很多人在不同季節(jié)都會帶口罩,可以同時彈出不同角度的視頻對該類人員進(jìn)行人為識別,以便分辨出正常取款和犯罪行為。

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  (6)違規(guī)提款、越線報警。

  主要防范用戶從后面偷窺密碼、被犯罪分子挾持、故意掉錢偷換客戶銀行卡等,或者是人員進(jìn)入到自助銀行、ATM區(qū)域所劃定的區(qū)域進(jìn)行報警。特別是違規(guī)提款,該類犯罪活動主要是針對女性一個人的情況進(jìn)行犯罪,將此類報警與聲強(qiáng)異常檢測報警與ATM機(jī)、自助銀行的門禁系統(tǒng)聯(lián)動可以在第一時間自動關(guān)閉自助銀行大門,給處警提供有利條件。

  5 圖像識別技術(shù)的不足

  雖然圖像識別已經(jīng)在ATM監(jiān)控系統(tǒng)中逐步使用,但由于攝像機(jī)成像受到光線影響,一天內(nèi)不同時間段的最終成像也不相同。而且由于現(xiàn)有的圖像分析設(shè)備受到成本、技術(shù)和主觀因素的影響,現(xiàn)有圖像分析設(shè)備的視頻源都是采用從ATM原有監(jiān)控攝像機(jī)圖像,但這些攝像機(jī)有的安裝年限早、有的攝像機(jī)無超寬動態(tài)成像能力、有的受隱蔽透光板的限制等諸多因素影響,目前用于ATM的圖像識別系統(tǒng)還有如下不足:

  (1)誤報的影響。

  誤報的影響目前仍是智能視頻分析技術(shù)無法回避的問題。造成誤報的問題主要有以下問題:

  1)受光線影響,特別是白天不同階段與晚上所需的模型不同,而且業(yè)內(nèi)還沒有開發(fā)出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型,也無法完全解決隨機(jī)事件的影響。

  2)攝像機(jī)成像效果,如果攝像機(jī)因故障、外界干擾、老化等問題,造成設(shè)備認(rèn)為圖像始終在變化,無法準(zhǔn)確建模。

  (2)不具備行為和假特征的判斷能力。

  1)以跨線報警、多人取款為例。如果出現(xiàn)有人跨線看顧客取錢或者是多個人同時在ATM機(jī)前,而這些人都是朋友,系統(tǒng)無法判別這些是否是需要人為干預(yù)的情況。智能視頻分析只是一系列設(shè)定好的程序,其判斷能力還遠(yuǎn)不能與人相比,但是該類誤報的出現(xiàn)比漏報帶來的問題可以忽略。

  2)人臉面部識別對高仿面具的“易容術(shù)”無法判斷,2010年安徽、浙江警方接連破獲了數(shù)起利用“易容術(shù)”進(jìn)行ATM犯罪,雖然最后案件破獲,但是也對目前現(xiàn)有的人臉面部識別技術(shù)設(shè)立了專項課題進(jìn)行研究。

  (3)特征識別技術(shù)對畫面要求高。

  基于圖像分析技術(shù)對于圖像的要求較高,除了畫面本身的清晰度外,還需要畫面能夠清楚地展示目標(biāo)物體的特征,如遺留物、人臉的面部識別等,目前基于計算機(jī)設(shè)備的識別能力還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類對物體特征的識別能力,特別是光照條件、拍攝角度等因素。

  (4)設(shè)備和后臺處理設(shè)備的處理能力仍然是瓶頸。

  由于圖像識別需要大量的計算機(jī),以便將圖像與模型和數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)進(jìn)行大量計算,而要適應(yīng)復(fù)雜的實際應(yīng)用環(huán)境就需要復(fù)雜的算法,而目前DSP和ARM芯片的處理能力有限,已經(jīng)不能滿足某些復(fù)雜算法的需要,因此難以開發(fā)具有相應(yīng)高級功能的嵌入式產(chǎn)品。

  雖然圖像分析設(shè)備具有一定的不足,但隨著視頻監(jiān)控規(guī)模的不斷擴(kuò)大,現(xiàn)有視頻監(jiān)控畫面的海量信息已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人的處理能力,而圖像識別設(shè)備具有的智能視頻分析可以有效地過濾大量的無效信息,圖像識別技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展同數(shù)字技術(shù)一定會代替模擬技術(shù)一樣,將成為監(jiān)控整體方案中不可缺少的部分。


 

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