智能视频分析技术在银行安防的应用分析

  　 一、图像比对分析技术
　　（一）应用背景：银行卡克隆盗刷的防范手段不足
　　目前国内银行所发行的银行卡多数还是采用磁卡，IC卡的使用还没有大范围普及，通过假读卡设备很容易将磁卡内的用户信息复制出来，作案人员辅以其他窃密手段获取用户密码，即可达到克隆盗刷的作案目的。
　　国内目前已经发生了大量的同类案件，都说明了目前传统的监控、报警等技防手段对于这种作案手法的防范无力，往往是在案发后才被发现，无法做到事先预警，致使银行及银行用户遭受损失。
　　究其原因，其一是目前ATM数量众多，大量的图像数据给银行安保监控中心带来巨大的压力;其二是ATM上安装的假读卡设备往往能够“以假乱真”，通过肉眼方式难以在监控画面中有效分辨。
　　（二）应用分析：ATM附加物视频分析
　　早在2008年发布的“银行自助设备、自助银行安全防范的规定(GA745-2008)”中就已经提出了：宜采取措施对在银行自助设备上安装或粘贴附加物品的行为进行识别、报警。
　　ATM附加物视频分析则是对于以上要求的一种智能化解决方案，其所分析的视频源来自ATM面板监控视频，在实际项目安装实施中，也主要是对ATM上安装的出钞口针孔摄像机进行视频分析。
　　其核心是图像比对算法，主要是通过分析比对“人员进入ATM操作区域之前”、“人员离开ATM操作区域之后”，这一前一后的ATM面板的监控画面是否出现了变化，来判断ATM面板上是否出现了遗留物、附加物，从而达到对于一些异常事件(例如：粘贴假告示、安装假读卡器、安装假密码键盘等)进行实时分析预警的防范目的。
　　相对于传统视频监控系统，ATM附加物视频分析具有实时性、及时预警、无需人工干预等特点，可以在一定程度上解决银行卡克隆盗刷防范难的问题。但是在实际的产品实施应用当中，系统的高误报率是目前困扰各大厂商的一大难题。
　　主要是由于ATM所处的环境复杂多变，特别是临街安装的ATM，白天的日光直接照射、夜晚的照明不足等，都会对图像分析造成影响。另外，ATM上遗留的废弃杂物、凭条等，也会带来大量非异常事件的报警。同时，对于工程商安装调试的工艺也有着较高的要求。当一个管理中心下辖多台ATM设备时，这些大量误报的汇集就会对整套系统的可用性造成巨大的冲击。
　　 二、行为分析技术
　　（一）应用背景：自助银行所面临的严峻治安形势
　　近年来，全国各大银行都在大力发展自助服务业务，大量增设自助银行、自助设备。根据央行2014年2月发布的《2013年全年支付体系运行总体情况》报告，截至2013年末，全国共有联网ATM设备52万台。ATM市场保有量迅猛增长的潮流之下，所隐藏着的是日趋严重的各类犯罪案件，自助银行也成为各种抢夺抢劫等案件的高发区。
　　（二）应用分析：自助银行人员异常行为分析
　　严峻治安形势也给银行安保提出了更高的要求，在“银行安全防范报警监控联网系统技术要求(GB/T16676-2010)”中提出了：宜对自助设备/自助银行重要部位/区域的视频监控图像进行智能分析，分析出异常情况时应向监控中心报警。
　　通过采用异常行为分析技术对自助银行大厅全景环境监控图像进行分析，通过将场景中背景和目标(主要为人员)分离进而分析并追踪在摄像机场景内目标，对视频场景内的相关运动目标进行检测、分类及轨迹追踪。同时根据分析算法，预设不同的非法规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为(例如：人员滞留、徘徊、打架、倒地等)，系统则自动发出告警信息，对于自助银行所存在的一些潜在威胁或风险进行及时预警。
　　 三、人数统计分析技术
　　（一）应用背景：双人加钞实时监督手段的缺失
　　目前，国内银行对于ATM柜员机的加钞有着严格的管理制度，在人员方面通常都是实行“双人分管、双人操作、相互制约、相互监督”的原则，防范单人操作的风险。
　　但是在日常的ATM实际加钞过程当中，究竟是单人操作还是双人操作，并没有有效的手段进行实时监督，现有的监控系统也仅仅只能够起到事后分析的作用。而银行安保监控中心往往同时管理着大量的视频图像，同时这些监控画面不停的在动态切换，另外ATM数量众多、加钞时间不固定，这些因素使得目前通过远程联网监控也难以对加钞过程进行有效监督。
　　（二）应用分析：加钞间人数统计分析
　　智能视频人数统计系统是一种运用视频图像分析技术进行人流量统计的视频智能化应用系统，从视频中分析出人数是一个复杂的计算机视觉与人工智能问题，通过采用运动区域检测算法来实现的。
　　加钞间人数统计分析，其视频源为加钞间内的全景摄像机，在加钞间监控画面里提取出运动区域，根据这些运动区域进行人数统计。同时结合事先设定的规则，当加钞间内出现1人或2人以上等情况时，系统可判断为存在异常，并进行自动预警以提醒中心安保人员进行关注。加钞间人数统计分析为现有的“双人加钞”管理制度提供了一个有力的智能化辅助监督手段。
　　 四、异常人脸识别技术
　　（一）应用背景：蒙面往往伴随着巨大的风险
　　体貌特征一直是银行安防监控中的一项关键要素，也是作为案发后取证的重要素材。银行营业场所安装有监控摄像头是总所周知的，作案人员为防止面部特征被拍摄记录，在实施作案时往往会遮挡面部特征(例如：戴口罩或头盔等)。这种蒙面行为伴随着巨大的风险，但是就银行现有的技防系统来说，并不能对这种风险进行有效的及时预警。
　　（二）应用分析：异常人脸识别分析
　　异常人脸识别可应用在自助银行、支行网点、业务库等风险场所，在设定区域内进行人脸自动检测和人脸跟踪，一旦发现监控视频中的人脸模式发生异常，如取款者戴口罩或头盔蒙面操作ATM机，系统便认为有潜在的威胁行为存在，从而触发相应的报警机制，达到防止不法分子恶意遮挡面部后进行作案的预警效果。
　 　五、视频质量诊断技术
　　（一）应用背景：大规模摄像机所带来的管理问题
　　摄像机故障、安装不规范、线路老化、信号干扰等问题，都会导致监控画面出现模糊、抖动、偏色、干扰纹、雪花点等异常情况，导致视频质量降低。
　　目前，多数银行还是采用定期巡检的方式进行人工排查。而由于银行网点数量众多，地点分散，一个普通市级分行所管理的摄像机数量通常达数千路规模，采用人工巡查方式，不仅耗费大量的人力资源，而且不具有实时性，无法对视频质量问题及时发现、及时排除，导致录像资料的可看性降低，甚至失效。一旦期间发生案件就可能出现无据可查的尴尬局面，给银行的安全防范带来了一定的风险。
　　（二）应用分析：智能视频诊断分析
　　视频质量诊断系统是视频分析技术在大型监控系统运营维护方面的典型应用，它主要应用在大型监控系统的控制中心，通过连接数字视频流媒体管理服务器来获取前端所有摄像机的视频信号，对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡和云台失控等常见摄像头故障以及恶意遮挡和破坏监控设备的不法行为做出准确判断并发出报警信息。
　　在银行视频监控设备日益增多的今天，其在监控系统中的应用，必然更加有利于帮助银行用户快速掌控前端设备运行情况，轻松维护大型的安防系统。
　　 视频分析技术的应用意义及定位
　　 六、智能视频分析技术在银行安防系统中的应用意义主要体现在以下几个方面
　　（一）智能视频分析具有自动、实时的应用特点，往往能够起到“事前预警”的防范效果，能够转变传统视频监控“事后分析”的运行模式，使银行能够对于一些风险事件进行及时处置。
　　（二）智能视频分析能够从大量的图像数据中筛选出具有价值的数据，使银行安保人员从枯燥的“盯屏”工作中解脱出来，进而重点关注各种异常事件。
　　（三）智能视频分析能够取代很多人工巡查的工作，不仅可以节省大量的人力资源成本，而且能够从“定期巡查”转变为“实时分析”。
　　虽然说智能视频分析技术有着众多优势，但是它永远无法取代监控系统。两者之间是相辅相成的，如果说监控系统是银行安防体系的“眼睛”，视频分析系统则是整个体系的“大脑”，它也将成为银行安保管理的一个最有力的辅助手段。
　 　六、结束语
　　就目前形势来看，一些智能视频分析产品在部分银行进行了一些尝试性应用，但还尚未达到完全可替代人工的程度，至少目前更多的只是对人工起着辅助的作用。其大范围的推广应用还有待于智能分析算法的不断完善，来进一步提高分析报警的准确性。
(编辑：编辑部 来源:互联网)