CN108090416B - 基于视频分析的智能金融监管方法和金融监管系统 - Google Patents
基于视频分析的智能金融监管方法和金融监管系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了基于视频分析的智能金融监管方法和金融监管系统,包括金融监管系统、商户POS机、商户计算机和监管设备,通过使商户通过商户计算机报备POS机和附带监管设备的监管信息,在金融监管系统记录POS机和附带监管设备的监管信息;当商户通过POS机进行一笔交易时,通知金融监管系统;金融监管系统调取POS机监管设备的关联视频监控信息和环境状态信息,并据此智能分析此次交易的包括视频缺失、柜台人员异常聚集、无客户交易、人员闯入以及大额交易无客户经理在场等异常行为在内的交易安全性和合理性,以解决现有金融监管技术中,无法在线实时监测和管控交易证据缺失、非法交易、异常交易和无监管交易现象的技术难题。
Description
技术领域
本发明涉及智能金融技术领域,特别是涉及基于视频分析的智能金融监管方法和金融监管系统。
背景技术
随着经济和金融业的发展,银行外联业务快速发展,银行外联业务交易量日益增加,比如POS业务、网络缴费、移动支付,项目繁多,业务客户关系复杂,因而必须对外联业务系统进行有效管控,以便将实时或历史的交易状态展现出来,为判别交易健康状况、诊断修复交易故障、发现异常交易、发现与处理交易纠纷提供具有重要价值的事实依据。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种基于视频分析的智能金融监管方法和金融监管系统,包括金融监管系统、商户POS机、商户计算机和监管设备,通过使商户通过商户计算机报备POS机和附带监管设备的监管信息,在金融监管系统记录POS机和附带监管设备的监管信息;当商户通过POS机进行一笔交易时,通知金融监管系统;金融监管系统调取POS机监管设备的关联视频监控信息和环境状态信息,并据此智能分析此次交易的包括视频缺失、柜台人员异常聚集、无客户交易、人员闯入以及大额交易无客户经理在场等异常行为在内的交易安全性和合理性,以解决现有金融监管技术中,无法在线实时监测和管控交易证据缺失、非法交易、异常交易和无监管交易现象的技术难题。
为此,本发明所采用的技术方案是:基于视频分析的智能金融监管方法,至少包括如下步骤:
S100、通过商户计算机向金融监管系统报备POS机和附带监管设备的监管信息,包括POS机和监管设备的编码、厂家型号、责任人、联系方式和所设警戒区域,其中,摄像机的警戒区域设定方法是:用商户计算机的应用程序在呈现的摄像机图像上以鼠标、键盘或触摸屏手工划定所需警戒区域,然后记录手工划定区域所对应的图像坐标范围信息并上传至金融监管系统;
S200、金融监管系统记录POS机和附带监管设备的监管信息;
S300、商户通过POS机进行一笔交易,并通知金融监管系统;
S400、金融监管系统调取POS机监管设备的关联视频监控信息和环境状态信息,并永久存储,所述环境状态信息包括门开关状态、红外检测状态和防区检测状态信息;
S500、金融监管系统根据实时的视频监控信息和环境状态信息,智能分析此次交易的安全性和合理性,此交易分析和监管过程进一步细分为4种情况:
S501、如果金融监管系统判断实时视频监控信息缺失,则进行监控故障备案,延时终止POS交易功能;
S502、如果判断发生柜台前人群聚集,则通知商户主管和POS运维人员,所述通知方式包括电话通知、短信息通知和手机应用程序消息通知;
S503、如果判断发生交易前后人员闯入,则通知商户主管;
S504、如果判断发生无客户交易,则列为嫌疑交易,立即发出系统告警,所述系统告警包括报警箱、灯光闪烁和电子地图闪烁。
进一步地,步骤S502判断柜台前人群聚集的实现方法为:金融监管系统计算交易发生前后的实时视频监控画面上处于所设柜台前警戒区域内的人数和警戒区域面积,则人员密度等于警戒区域内人数与警戒区域面积的比值,当人员密度大于某个阈值时,即判断出现柜台前人群聚集,其中:所述计算人数的过程应用基于AdaBoost的人脸检测技术;
步骤S503判断交易过程人员闯入的实现方法为:金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面,判断警戒区域是否发生目标闯入行为,如发生目标闯入行为,进行人体动作识别:如符合人体动作特征,则进一步判断交易发生前后的门禁设备和防区设备是否发生侵入事件,如发生侵入事件,则判断为发生人员闯入行为,否则如果交易前后没有发生目标闯入行为、或者闯入目标不符合人体动作特征或者门禁设备和防区设备没有发生侵入事件,则判断为没有发生人员闯入行为;
步骤S504判断无客户交易的实现方法为:金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面,对警戒区域进行人体动作识别,如警戒区域没有出现人体动作,则进一步获取交易前后红外设备对警戒区域站人检测结果,如检测结果是警戒区域无人,则判断为发生无客户交易;否则如果交易前后警戒区域没有出现人体动作,或者红外设备没有检测到警戒区域无人,则判断为没有发生无客户交易。
更优地,步骤S501的后续步骤还包括,金融监管系统在终止POS机交易功能后,能显示文字和语音提示。
更优地,步骤S200还包括在金融监管系统设置商户POS机进行步骤S500所述交易分析和监管过程的交易金额下限。
更优地,步骤S200还包括设置在金融监管系统设置商户POS机构成大额交易的金额下限。
更优地,所述S500交易分析和监管过程还包括:
S505、当交易金额构成大额交易时,判断客户经理是否在场,如果不符合,则立即发出系统警告,并通知商户主管;
S505步骤判断客户经理是否在场的实现方法为:金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面,检测画面范围内是否出现客户经理特有的制服特征、徽标特征和人体动作特征,如果没有出现,则判定为客户经理不在场。
进一步地,所述监管设备包括摄像机、门禁设备、防区设备和红外设备。
本发明还涉及基于视频分析的智能金融监管系统,包括金融监管系统、商户POS机、商户计算机和监管设备,所述监管设备包括摄像机、门禁设备、红外设备和防区设备,其中:所述金融监管系统、商户POS机、监管设备和商户计算机都接入互联网。进一步地,所述摄像机安装在对准POS机所在柜台的位置,门禁设备、红外设备和防区设备安装在POS机所在柜台内侧或外侧。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
首先,在商户POS发生每一笔交易时,都通知金融监管系统,并由金融监管系统立即调取POS机监管设备的关联视频监控数据,并永久存储,从而根本上防止、杜绝无证据交易,加强金融监管的管控力度;
由于金融监管系统根据实时视频监控信息,智能分析当次交易的安全性和合理性,识别诸如视频缺失、无客户交易、大额交易无客户经理在场等异常情况,并及时采取包括故障备案、终止交易功能、通知主管、系统告警等后续动作,在最短时间内防止危害进一步发生,因此具有非常明确的可行性和社会价值。
附图说明
图1为一种基于视频分析的智能金融监管方法的流程图;
图2为一种基于视频分析的智能金融监管系统的结构示意图;
图3是步骤S503判断交易过程人员闯入的实现方法流程图;
图4是步骤S504判断无客户交易的实现方法流程图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解,下面结合附图和实施例对本发明进一步说明,该实施例仅用于解释本发明,并不对本发明的保护范围构成限定。
实施例1
一种基于视频分析的智能金融监管方法,如图1所述,包括如下步骤:
S100、通过商户计算机向金融监管系统报备POS机和附带监管设备的监管信息,包括POS机和监管设备的编码、厂家型号、责任人、联系方式和所设警戒区域。商户POS机多用在商场、专卖店、以及大中型营业场所,交易金额较大而频繁,对这些POS的监管具有打击方法套现、刷单,及时揭发和处理异常交易、交易纠纷等多重意义。
摄像机的警戒区域设定方法是:用商户计算机的应用程序在呈现的摄像机图像上以鼠标、键盘或触摸屏手工划定所需警戒区域,然后记录手工划定区域所对应的图像坐标范围信息,并上传至金融监管系统。
S200、金融监管系统记录POS机和附带监管设备的监管信息。
S300、商户通过POS机进行一笔交易,并通知金融监管系统;商户POS交易信息后,可立即通知金融监管系统;由于商户POS机必须接入POS运营系统,故此通知功能只需使POS运营系统接入金融监管系统,然后向金融监管系统实时推送POS机的每一笔交易信息即可:既可以加密TCP协议发送,也可以通过WEB API、https协议、Web Service等方式进行。
S400、金融监管系统调取POS机监管设备的关联视频监控信息和环境状态信息,并永久存储;使金融监管系统实时存储POS机交易前后的关联视频监控信息和环境状态信息,有利于防止商户恶意删除和损坏交易证据,为金融业安全、有序交易增加一道屏障。配合实时视频缺失的分析,更进一步确保每一笔交易均有证据配合,并且在视频监控信息缺失的情况下合理阻止后续交易,力求把交易纠纷、非法交易、异常交易降到最低限度。
S500、金融监管系统根据实时视频监控信息,智能分析此次交易的安全性和合理性,此分析和监管过程进一步细分为4种情况:
S501、如果判断出实时视频监控信息缺失,则监控故障备案,延时终止POS交易功能;此处实时视频监控信息分为视频设备不在线、视频无内容两种情况,在交易发生前后的实时视频出现上述情况,被发现的概率为100%;因此,后续直接进行监控故障备案,并自动延时终止POS交易功能具有相当的合理性。
实施例2
与实施例1所不同的一个更优的实施例是,步骤S501的后续步骤还包括,金融监管系统在终止POS机交易功能后,能在POS机显示文字和语音提示。
此设计有助于POS机操作人员发现POS机交易功能终止的原因,以便业务员及时报告上级部门和相关人员处理。
S502、如果判断已出现柜台前人群聚集,则通知商户主管和POS运维人员,所述通知方式包括电话通知、短信息通知和手机应用程序消息通知。
步骤S502判断柜台前人群聚集的实现方法为:金融监管系统计算交易发生前后的实时视频监控画面上处于所设柜台前警戒区域内的人数和警戒区域面积,则人员密度等于警戒区域内人数与警戒区域面积的比值,当人员密度大于某个阈值时,即判断出现柜台前人群聚集,其中:所述计算人数的过程应用基于AdaBoost的人脸检测技术。
当所划定柜台警戒区域出现超过警戒值数量的人群时,可能发生的情况包括交易纠纷、交易设备故障等。此类事件应及时通知给商户主管和POS运维人员,加速解决设备故障或提升用户交易体验;对于金融监管系统而言,有助于发现某些被隐藏不报的异常交易事件。
S503、如果判断交易前后发生人员闯入,则通知商户主管。
步骤S503判断交易过程人员闯入的实现方法流程图如图3所述,具体步骤为:
S5031、金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面;
S5032、判断警戒区域是否发生目标闯入行为:如发生目标闯入行为,则进入步骤S5033,否则判断为S5037没有发生人员闯入行为;
步骤S5033、进行人体动作识别;
步骤S5034、判断是否符合人体动作特征,如果符合则进入步骤S5035,否则判断为S5037没有发生人员闯入行为;
步骤S5035、判断交易发生前后的门禁设备和防区设备是否发生侵入事件:如发生侵入事件,则判断为S5036发生人员闯入行为,否则判断为S5037没有发生人员闯入行为。
在多种设备侦测方式的配合下,人员闯入事件的侦测精确度比较高。及时报告此类事件,有助于维持在重要价值场合的金融秩序安全稳定,有助提升交易安全等级和处置及时性。
S504、如果判断出现无客户交易,则列为嫌疑交易,立即发出系统告警,所述系统告警包括报警箱、灯光闪烁和电子地图闪烁。
步骤S504判断无客户交易的实现方法流程图如图4所述,具体步骤为:
S5041、金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面,对警戒区域进行人体动作识别;
S5042、如警戒区域没有出现人体动作,则进入步骤S5043,否则判断S5046为没有发生无客户交易行为;
S5043、获取交易前后红外设备对警戒区域站人检测结果;
S5044、如检测结果是警戒区域无人,则判断为S5045发生无客户交易行为,否则判断为S5046没有发生无客户交易行为。
为了确保判断结果准确无误,此处一般要配合更进一步的人工确认程序。出现此种情况最大可能是刷单、套现等非法交易行为,及时发现和制止此类行为对于维持金融秩序具有非常重要的现实意义。
实施例3
与实施例1和2所不同的一个更优的实施例是,步骤S200还包括在金融监管系统设置商户POS机进行步骤S500所述交易分析和监管过程的交易金额下限。设置需进行交易分析和监管过程的交易金额下限以后,较小额交易将不再进行复杂的监管分析程序,从而降低系统运算工作量。
实施例4
与实施例1、2、3所不同的一个更优的实施例是,所述S500分析和监管过程还包括:
步骤S200还包括设置在金融监管系统设置商户POS机构成大额交易的金额下限;
进而,所述S500交易分析和监管过程还包括:
S505、当出现预定的大额交易时,判断客户经理是否在场,如果不符合,则立即发出系统警告,并通知商户主管。
S505步骤判断客户经理是否在场的实现方法为:金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面,检测画面范围内是否出现客户经理特有的制服特征、徽标特征和人体动作特征,如果没有出现,则判定为客户经理不在场。
此分析功能有助于确保金融交易按照规定的程序进行,为使视频分析功能具有客户经理身份识别功能,需事先在金融监管系统中录入客户经理特有的衣着、徽标、肩章佩戴和礼仪动作特征,此录入动作的另一种实现方法是使金融监管系统具有自学习算法,从而自动建立从一组预先录制好的客户经理视频样本跟客户经理身份之间的联系。此分析功能作为金融IC卡监管的一个补充,提供外部金融监管的另一种手段。所述监管设备包括摄像机、门禁设备、防区设备和红外设备。
实施例5
一种基于视频分析的智能金融监管系统,如图2所述,包括金融监管系统100、商户POS机200、监管设备300和商户计算机400,所述监管设备300包括摄像机301、红外设备302、防区设备303和门禁设备304,其中,所述金融监管系统100、商户POS机200、监管设备300和商户计算机400都接入互联网500,所述摄像机安装在对准POS机所在柜台的位置,门禁设备、红外设备和防区设备安装在POS机所在柜台内侧或外侧。
本发明的实施例公布的是较佳的实施例,但并不局限于此,本领域的普通技术人员,极易根据上述实施例,领会本发明的精神,并做出不同的引申和变化,但只要不脱离本发明的精神,都在本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.基于视频分析的智能金融监管方法,其特征在于:至少包括如下步骤:
S100、通过商户计算机向金融监管系统报备POS机和附带监管设备的监管信息,包括POS机和监管设备的编码、厂家型号、责任人、联系方式和所设警戒区域,其中,摄像机的警戒区域设定方法是:用商户计算机的应用程序在呈现的摄像机图像上以鼠标、键盘或触摸屏手工划定所需警戒区域,然后记录手工划定区域所对应的图像坐标范围信息并上传至金融监管系统;
S200、金融监管系统记录POS机和附带监管设备的监管信息;
S300、商户通过POS机进行一笔交易,并通知金融监管系统;
S400、金融监管系统调取POS机监管设备的关联视频监控信息和环境状态信息,并永久存储,所述环境状态信息包括门开关状态、红外检测状态和防区检测状态信息;
S500、金融监管系统根据实时的视频监控信息和环境状态信息,智能分析此次交易的安全性和合理性,此交易分析和监管过程进一步细分为4种情况:
S501、如果金融监管系统判断实时视频监控信息缺失,则进行监控故障备案,延时终止POS交易功能;
S502、如果判断发生柜台前人群聚集,则通知商户主管和POS运维人员,通知方式包括电话通知、短信息通知和手机应用程序消息通知;
S503、如果判断发生交易前后人员闯入,则通知商户主管;
S504、如果判断发生无客户交易,则列为嫌疑交易,立即发出系统告警,所述系统告警包括报警箱、灯光闪烁和电子地图闪烁;
步骤S502判断柜台前人群聚集的实现方法为:金融监管系统计算交易发生前后的实时视频监控画面上处于所设柜台前警戒区域内的人数和警戒区域面积,则人员密度等于警戒区域内人数与警戒区域面积的比值,当人员密度大于某个阈值时,即判断出现柜台前人群聚集,其中:计算人数的过程应用基于AdaBoost的人脸检测技术;
步骤S503判断交易过程人员闯入的实现方法为:金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面,判断警戒区域是否发生目标闯入行为,如发生目标闯入行为,进行人体动作识别:如符合人体动作特征,则进一步判断交易发生前后的门禁设备和防区设备是否发生侵入事件,如发生侵入事件,则判断为发生人员闯入行为,否则如果交易前后没有发生目标闯入行为、或者闯入目标不符合人体动作特征或者门禁设备和防区设备没有发生侵入事件,则判断为没有发生人员闯入行为;
步骤S504判断无客户交易的实现方法为:金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面,对警戒区域进行人体动作识别,如警戒区域没有出现人体动作,则进一步获取交易前后红外设备对警戒区域站人检测结果,如检测结果是警戒区域无人,则判断为发生无客户交易;否则如果交易前后警戒区域有出现人体动作,或者红外设备没有检测到警戒区域无人,则判断为没有发生无客户交易;
步骤S200还包括在金融监管系统设置商户POS机构成大额交易的金额下限;所述S500交易分析和监管过程还包括:
S505、当交易金额构成大额交易时,判断客户经理是否在场,如果不符合,则立即发出系统警告,并通知商户主管;
S505步骤判断客户经理是否在场的实现方法为:金融监管系统对比交易发生前后的实时视频监控画面,检测画面范围内是否出现客户经理特有的制服特征、徽标特征和人体动作特征,如果没有出现,则判定为客户经理不在场。
2.根据权利要求1所述的基于视频分析的智能金融监管方法,其特征在于:步骤S501的后续步骤还包括,金融监管系统在终止POS机交易功能后,能显示文字和语音提示。
3.根据权利要求1或2所述的基于视频分析的智能金融监管方法,其特征在于:所述监管设备包括摄像机、门禁设备、防区设备和红外设备。
4.基于视频分析的智能金融监管系统,使用上述权利要求1或2的智能金融监管方法来执行,其特征在于,所述智能金融监管系统包括金融监管系统、商户POS机、商户计算机和监管设备,所述监管设备包括摄像机、门禁设备、红外设备和防区设备,其中:所述金融监管系统、商户POS机、监管设备和商户计算机都接入互联网。
5.根据权利要求4所述的基于视频分析的智能金融监管系统,其特征在于:所述摄像机安装在对准POS机所在柜台的位置,门禁设备、红外设备和防区设备安装在POS机所在柜台内侧或外侧。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109948669B (zh) * | 2019-03-04 | 2021-07-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种异常数据检测方法及装置 |
CN115170135A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-10-11 | 浙江大华技术股份有限公司 | 金融柜台交易控制方法、系统、电子装置和存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101609581A (zh) * | 2008-06-16 | 2009-12-23 | 云南正卓信息技术有限公司 | Atm机的异常视频预警装置 |
CN101872515A (zh) * | 2010-06-24 | 2010-10-27 | 成都基业长青科技有限责任公司 | 银行业务系统交易联动视频图像监控系统 |
CN103281391A (zh) * | 2013-06-06 | 2013-09-04 | 四川艾普视达数码科技有限公司 | 一种用于金融行业监控系统 |
CN103297751A (zh) * | 2013-04-23 | 2013-09-11 | 四川天翼网络服务有限公司 | 智慧天网视频行为分析系统 |
CN103733633A (zh) * | 2011-05-12 | 2014-04-16 | 索林科集团 | 视频分析系统 |
CN104820931A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-08-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种终端交易信息的实时监控方法、系统和装置 |
CN106209462A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-12-07 | 四川君逸数码科技股份有限公司 | 基于智能视频技术的智慧金融管理系统 |
-
2017
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101609581A (zh) * | 2008-06-16 | 2009-12-23 | 云南正卓信息技术有限公司 | Atm机的异常视频预警装置 |
CN101872515A (zh) * | 2010-06-24 | 2010-10-27 | 成都基业长青科技有限责任公司 | 银行业务系统交易联动视频图像监控系统 |
CN103733633A (zh) * | 2011-05-12 | 2014-04-16 | 索林科集团 | 视频分析系统 |
CN103297751A (zh) * | 2013-04-23 | 2013-09-11 | 四川天翼网络服务有限公司 | 智慧天网视频行为分析系统 |
CN103281391A (zh) * | 2013-06-06 | 2013-09-04 | 四川艾普视达数码科技有限公司 | 一种用于金融行业监控系统 |
CN104820931A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-08-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种终端交易信息的实时监控方法、系统和装置 |
CN106209462A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-12-07 | 四川君逸数码科技股份有限公司 | 基于智能视频技术的智慧金融管理系统 |
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Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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