CN109961588A - 一种监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种监控系统,包括:第一类摄像头,第二类摄像头和智能分析模块;第一类摄像头包括至少两个设置于自助银行内不同位置的环境监控摄像头,每个环境监控摄像头分别与智能分析模块连接,用于对自助银行内的环境信息进行采集,将采集得到的第一类视频流实时发送至智能分析模块;第二类摄像头设置于自动柜员机上,与智能分析模块进行连接,用于对操作自动柜员机的人员信息进行采集,将采集得到的第二类视频流实时发送至智能分析模块;智能分析模块,设置于自助银行本地,用于接收第一类视频流和第二类视频流,识别出第一类视频流和第二类视频流中的人脸,并对第一类视频流和第二类视频流进行关联分析,生成分析结果。
Description
技术领域
本发明涉及视频监控领域,尤其涉及一种监控系统。
背景技术
现有的自动柜员机(Automatic Teller Machine,简称ATM)一般设置在自助银行中,在ATM上插入银行卡后,可以在ATM上进行提款、存款、转账等银行柜台服务。由于自助银行和自动柜员机的公开性、方便性和环境特殊性。近年来针对自助银行和自动柜员机的犯罪活动不断增加。
然而,传统的ATM视频监控系统主要是将视频录制下来,事件发生以后,对录制的视频进行事后取证,从而能够排除纠纷以及破解案件,但是这样的机制只能提供事后取证的作用,不能做到实时或者提前预警。此外,现有的ATM视频监控系统中,自助银行里设置的摄像头、ATM上设置的摄像头分别单独进行分析和监控。而由于ATM上设置的摄像头视角有限,当不法分子使用照片或视频挡住ATM上设置的摄像头时,ATM上设置的摄像头无法识别出拍摄的是否为真实人脸,使得不法分子可以通过照片或视频实现伪装。因此,如何保障自助银行和ATM的安全是急需解决的问题。
发明内容
本发明旨在解决上述问题/之一。
本发明的主要目的在于提供一种监控系统。
为达到上述目的,本发明的技术方案具体是这样实现的:
本发明一方面提供了一种监控系统,包括:第一类摄像头,第二类摄像头和智能分析模块;第一类摄像头包括至少两个设置于自助银行内不同位置的环境监控摄像头,每个所述环境监控摄像头分别与所述智能分析模块连接,用于对自助银行内的环境信息进行采集,将采集得到的第一类视频流实时发送至所述智能分析模块,其中,所述环境信息包括:静态信息和动态信息;第二类摄像头设置于自动柜员机上,与所述智能分析模块进行连接,用于对操作自动柜员机的人员信息进行采集,将采集得到的第二类视频流实时发送至所述智能分析模块;所述智能分析模块,设置于自助银行本地,用于接收所述第一类视频流和所述第二类视频流,识别出所述第一类视频流和所述第二类视频流中的人脸,并对所述第一类视频流和所述第二类视频流进行关联分析,生成分析结果;其中,对所述第一类视频流和所述第二类视频流进行关联分析,生成分析结果,具体包括:所述智能分析模块比较所述第一类视频流和所述第二类视频流的背景光线,得到所述第一类视频流和所述第二类视频流的背景光线之间的匹配度,判断所述匹配度是否大于第一预设值,如果所述匹配度不大于所述第一预设值,则判断识别出的所述人脸不是活体,生成包含报警信息的第一分析结果;如果所述匹配度大于所述第一预设值,则判断识别出的所述人脸是活体,并截取所述第一类视频流和所述第二类视频流中包含人员从进入自助银行到自动柜员机识别区的视频帧,提取人员的动作特征,判断所述动作特征与预设的异常动作模型的匹配度是否大于第二预设值,如果所述动作特征与所述预设的异常动作模型的匹配度大于所述第二预设值,则判断存在异常行为,生成包含报警信息的第二分析结果;如果所述动作特征与所述预设的异常动作模型的匹配度不大于所述第二预设值,则判断不存在异常行为,执行第一预设操作。
可选的,监控系统还包括:报警模块;所述智能分析模块,还用于将所述第一分析结果或所述第二分析结果发送至报警模块;所述报警模块,与所述智能分析模块连接,用于获取所述第一分析结果或所述第二分析结果中的报警信息,执行报警操作。
可选的,所述智能分析模块,还用于在判断不存在异常行为的情况下,判断从所述第一类视频流和所述第二类视频流中识别出的人脸的匹配度是否大于第三预设值,如果从所述第一类视频流和所述第二类视频流中识别出的人脸的匹配度不大于第三预设值,则生成包含报警信息的第三分析结果,如果从所述第一类视频流和所述第二类视频流中识别出的人脸的匹配度大于第三预设值,则执行第二预设操作
可选的,所述执行第二预设操作,包括:结束分析;或者,生成不包含报警信息的第四分析结果。
可选的,所述执行第一预设操作,包括:结束分析;或者,生成不包含报警信息的第五分析结果。
可选的,所述预设的异常动作模型包括:举手机动作模型、举照片动作模型和戴面具动作模型。
由上述本发明提供的技术方案可以看出,本发明提供了一种监控系统,首先,能够通过智能分析模块实时分析视频,实时得到分析结果;其次,能够通过对第一类视频流和第二类视频流的联合分析,实现活体检测,防止不法分子使用照片或视频伪装其他人员;再次,在判断视频中的人员为活体的情况下,进一步判断是否存在异常动作。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例1提供的一种监控系统的结构示意图;
图2为本发明实施例1提供的另一种监控系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明的保护范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或数量或位置。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将结合附图对本发明实施例作进一步地详细描述。
实施例1
本实施例提供了一种监控系统,如图1所示,本实施例提供的监控系统包括:第一类摄像头101,第二类摄像头102和智能分析模块103。
本实施例提供的银行监控系统中,第一类摄像头101包括至少两个设置于自助银行内不同位置的环境监控摄像头(例如,总共有N个环境监控摄像头,分别标记为101(1),……,101(N);以下出现环境监控摄像头时以101(1)标记),每个环境监控摄像头101(1)分别与智能分析模块103连接,用于对自助银行内的环境信息进行采集,将采集得到的第一类视频流实时发送至智能分析模块103,其中,环境信息包括:静态信息和动态信息;第二类摄像头102可以设置于自动柜员机上,与智能分析模块103进行连接,用于对操作自动柜员机的人员信息进行采集,将采集得到的第二类视频流实时发送至智能分析模块103;智能分析模块103,设置于自助银行本地,用于接收第一类视频流和第二类视频流,识别出第一类视频流和第二类视频流中的人脸,并对第一类视频流和第二类视频流进行关联分析,生成分析结果;其中,对第一类视频流和第二类视频流进行关联分析,生成分析结果,具体包括:智能分析模块103比较第一类视频流和第二类视频流的背景光线,得到第一类视频流和第二类视频流的背景光线之间的匹配度,判断匹配度是否大于第一预设值,如果匹配度不大于第一预设值,则判断识别出的人脸不是活体,生成包含报警信息的第一分析结果;如果匹配度大于第一预设值,则判断识别出的人脸是活体,并截取第一类视频流和第二类视频流中包含人员从进入自助银行到自动柜员机识别区的视频帧,提取人员的运动特征,判断运动特征与预设的异常动作模型的匹配度是否大于第二预设值,如果运动特征与预设的异常动作模型的匹配度大于第二预设值,则判断存在异常行为,生成包含报警信息的第二分析结果;如果运动特征与预设的异常动作模型的匹配度不大于第二预设值,则判断不存在异常行为,执行第一预设操作。
通过本实施例提供的监控系统,首先,能够通过智能分析模块实时分析视频,实时得到分析结果;其次,能够通过对第一类视频流和第二类视频流的联合分析,实现活体检测,防止不法分子使用照片或视频伪装其他人员;再次,在判断视频中的人员为活体的情况下,进一步判断是否存在异常动作。
本实施例中,由于至少两个环境监控摄像头(101(1),……,101(N))设置在自助银行内不同位置。因此,首先,可以从至少两个不同的方向进行视频采集,得到自助银行内物体的立体图像,防止只设置一个环境监控摄像头的情况下,不法分子使用平面的照片或视频遮挡摄像头,环境监控摄像头无法识别。其次,不同的环境监控摄像头的拍摄范围不同,可以减少监控的盲点,保证信息采集的全面。环境监控摄像头101(1)至101(N)可以选择视角较大的摄像头,以便对自助银行内的环境信息进行更完整地采集。环境监控摄像头101(1)至101(N)可以通过网络与智能分析模块103建立通信连接,环境监控摄像头101(1)至101(N)可以通过该通信连接,并采用实时传输协议将采集得到的第一类视频流实时发送至智能分析模块103。
本实施例中,静态信息为环境信息中相对稳定的部分,例如,可以为自助银行内的物品摆放信息,环境光信息,人员的发型、穿着、发色、面部信息等。动态信息为环境信息中随时间不断变化的部分,例如,可以为人员的运动轨迹信息、人员的动作信息等。
本实施例中,第二类摄像头102可以嵌设在自助柜员机上,用于对操作自动柜员机的人员的人脸信息进行采集,当然,也可以用来采集其视角范围内的其他信息,例如,背景光线信息等。第二类摄像头102也可以通过网络与智能分析模块103建立通信连接,并通过该通信连接、采用实时传输协议将采集得到的第二类视频流实时发送至智能分析模块103。
本实施例中,智能分析模块103设置在自助银行本地,智能分析模块103接收第一类视频流和第二类视频流之后,直接在自助银行本地进行分析,得到分析结果。
在本实施例中,智能分析模块103接收第一类视频流和第二类视频流之后,可以首先采用人脸识别技术,在第一类视频流和第二类视频流中准确标定出人脸的位置和大小,即识别出第一类视频流和第二类视频流中的人脸,然后再对第一类视频流和/或第二类视频流进行分析(例如,智能分析模块103可以单独对第一类视频流进行分析,也可以单独对第二类视频流进行分析,还可以对第一类视频流和第二类视频流进行关联分析),得到分析结果。
本实施例中,智能分析模块103可以用于单独对第一类视频流进行分析,实现以下功能:尾随取款检测,自动分析第一类视频流中采集的图像中是否在ATM取款区域内出现违规取款行为;人员倒地检测,分析自助银行内是否出现取款人员突然倒地行为;多人聚集检测,自动分析第一类视频流中采集的自助银行内的场景中是否出现多人聚集行为。如果出现上述列举的危险情况,则智能分析模块103可以生成包含报警信息的分析结果。
本实施例中,智能分析模块103也可以用于单独对第二类视频流进行分析,实现以下功能:异物检测,对第二类视频流进行分析,判断自动柜员机面板上是否出现恶意粘贴纸条等事件;摄像头异常检测,检测第二类摄像头是否出现信号丢失、遮挡等影响监控效果的事件;人员进出检测,检测人员是否长时间滞留;如果出现上述列举的危险情况,则智能分析模块103可以生成包含报警信息的分析结果。智能分析模块103还可以用于进行人脸检测,自动识别出第二类视频流中的人脸,并且跟踪以及输出人脸。
本实施例中,智能分析模块103还可以对第一类视频流和第二类视频流进行关联分析,通过该方式,可以利用到自助银行现有的环境监控摄像头,并使其与自动柜员机上的摄像头联动起来。智能分析模块103首先判断识别出的人脸是否为活体,即实现活体检测;在识别出的人脸是活体的情况下,再进一步判断第一视频流和第二视频流中的人员是否存在异常动作。
本实施例中,实现活体检测的具体方式为:智能分析模块103通过比较第一类视频流中的图像画面与第二类视频流中的图像画面中的背景光线,得到第一类视频流和第二类视频流的背景光线之间的匹配度,并根据匹配度判断识别出的人脸是否为活体。由于第一类摄像头101和第二类摄像头102均设置在自助银行内,即使设置的位置不同、拍摄的角度不同,在第一类摄像头101和第二类摄像头102中的任何一个都没有被照片或者视频遮挡的情况下,拍摄的第一类视频流和第二类视频流中的图像的背景光线也应该是大体相同的,因此,第一预设值优选为较接近1的数值。第一预设值理论上可以设置为0至1之间的任何值。然而,当第一预设值越接近1时,则越容易将活体误检测为非活体,而第一预设值越接近0时,则越容易将非活体检测为活体。因此,在具体实施过程中,可以根据不同的监控需要,灵活设定第一预设值的大小。
本实施例中,当第一类视频流和第二类视频流的背景光线之间的匹配度不大于第一预设值时,识别出的人脸不是活体,表明此时可能有不法分子正在使用照片或视频企图实现伪装,对其他用户的财产安全造成威胁,因此,智能分析模块103生成包含报警信息的第一分析结果。
本实施例中,智能分析模块103判断是否存在异常动作的具体方式可以为:截取第一类视频流和第二类视频流中包含人员从进入自助银行到自动柜员机识别区的视频帧,提取人员的动作特征,判断动作特征与预设的异常动作模型的匹配度是否大于第二预设值,如果动作特征与预设的异常动作模型的匹配度大于第二预设值,则判断存在异常行为,生成包含报警信息的第二分析结果;如果动作特征与预设的异常动作模型的匹配度不大于第二预设值,则判断不存在异常行为,执行第一预设操作。第二预设值理论上可以设置为0至1之间的任何值在具体实施过程中,可以根据不同的监控需要,灵活设定第一预设值的大小。
作为本发明实施例的一个可选实施方式,在判断不存在异常行为的情况下,执行第一预设操作,包括:结束分析;或者,生成不包含报警信息的第五分析结果。
在本实施例中,如果不存在异常行为,则表明此时自助银行内不存在不安全的情形,因此,可以结束当前的分析。当然,也可以生成表示不存在异常行为且不包含报警信息的第五分析结果。
本实施例中,提前采集大量的某一种特定的异常动作的数据,并利用采集到的数据对模型进行训练,得到该种特定的异常动作对应的异常动作模型。通过这种方式,可以得到各种不同异常动作对应的异常动作模型。智能分析模块103,可以用于存储训练好的异常动作模型。在从视频帧中提取出人员的动作特征后,智能分析模块103可以依次比较提取出人员的动作特征与每一个预设的异常动作模型的匹配度,如果提取出的动作特征与其中一个异常动作模型的匹配度大于第二预设值,则判断存在该异常行为,否则,判断不存在该异常行为。
作为本发明实施例的一个可选实施方式,如图2所示,本实施例提供的监控系统还包括:报警模块104;智能分析模块103,还用于将第一分析结果或第二分析结果发送至报警模块104;报警模块104,与智能分析模块103连接,用于获取第一分析结果或第二分析结果中的报警信息,执行报警操作。通过该可选实施方式,报警模块104执行报警操作。报警操作具体可以包括:发出声、光等形式的报警信号,以便对不法分子起到震慑作用;或者,向公安机关或指定的机构报警等。报警信息可以分为不同的类型,用来分别表示不同的危险类型。在具体实施过程中,可以用二进制字符串表示不同类型的报警信息,例如,使用一个字节的二进制字符串可以表示256种不同类型的报警信息。
作为本发明实施例的一个可选实施方式,异常动作模型可以包括:举手机动作模型、举照片动作模型和戴面具动作模型,这三种动作均是一种实现伪装的异常动作,因此,如果采集的视频流中出现了以上三种异常动作模型,则表明不法分子具有伪造自动柜员机记录人脸图像的犯罪意图。通过判断是否存在异常行为,可以对非法伪装行为进行实时预警。
作为本发明实施例的一个可选实施方式,智能分析模块103,还用于在判断不存在异常行为的情况下,判断从第一类视频流和第二类视频流中识别出的人脸的匹配度是否大于第三预设值,如果从第一类视频流和第二类视频流中识别出的人脸的匹配度不大于第三预设值,则生成包含报警信息的第三分析结果,如果从第一类视频流和第二类视频流中识别出的人脸的匹配度大于第三预设值,则执行第二预设操作。通过该可选实施方式,可以进一步判断第一类视频流和第二类视频流中的识别出的人脸是否为同一个,从而判断第一类视频流和第二类视频流中的人是否为同一人。
在具体实施过程中,智能分析模块103从第一类视频流和第二类视频流中识别出人脸之后,可以通过以下方式判断识别出的人间之间的匹配度是否大于第三预设值:基于识别出的人脸进行图像预处理,包括图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等;分别对第一类视频流和第二类视频流中经过预处理的图像进行人脸特征提取,得到第一特征数据和第二特征数据;比较第一特征数据和第二特征数据之间的匹配度是否大于第三预设值。如果从第一类视频流和第二类视频流中识别出的人脸的匹配度不大于第三预设值,表示第一类视频流和第二类视频流中的人不是同一人,如果匹配度大于第三预设值,表示第一类视频流和第二类视频流中的人是同一人。在第一类视频流和第二类视频流中的人不是同一人的情况下,触发报警模块104报警。
作为本发明实施例的一个可选实施方式,执行第二预设操作,包括:结束分析;或者,生成不包含报警信息的第四分析结果。
在本实施例中,如果不存在第一类视频流和第二类视频流中人脸不一致的情况下,则表明此时自助银行内不存在威胁银行用户安全的情形,因此,可以结束当前的分析。当然,也可以生成表示不存在异常行为且不包含报警信息的第四分析结果。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。
Claims (6)
1.一种监控系统,其特征在于,包括:第一类摄像头,第二类摄像头和智能分析模块;
第一类摄像头包括至少两个设置于自助银行内不同位置的环境监控摄像头,每个所述环境监控摄像头分别与所述智能分析模块连接,用于对自助银行内的环境信息进行采集,将采集得到的第一类视频流实时发送至所述智能分析模块,其中,所述环境信息包括:静态信息和动态信息;
第二类摄像头设置于自动柜员机上,与所述智能分析模块进行连接,用于对操作自动柜员机的人员信息进行采集,将采集得到的第二类视频流实时发送至所述智能分析模块;
所述智能分析模块,设置于自助银行本地,用于接收所述第一类视频流和所述第二类视频流,识别出所述第一类视频流和所述第二类视频流中的人脸,并对所述第一类视频流和所述第二类视频流进行关联分析,生成分析结果;其中,对所述第一类视频流和所述第二类视频流进行关联分析,生成分析结果,具体包括:所述智能分析模块比较所述第一类视频流和所述第二类视频流的背景光线,得到所述第一类视频流和所述第二类视频流的背景光线之间的匹配度,判断所述匹配度是否大于第一预设值,如果所述匹配度不大于所述第一预设值,则判断识别出的所述人脸不是活体,生成包含报警信息的第一分析结果;如果所述匹配度大于所述第一预设值,则判断识别出的所述人脸是活体,并截取所述第一类视频流和所述第二类视频流中包含人员从进入自助银行到自动柜员机识别区的视频帧,提取人员的动作特征,判断所述动作特征与预设的异常动作模型的匹配度是否大于第二预设值,如果所述动作特征与所述预设的异常动作模型的匹配度大于所述第二预设值,则判断存在异常行为,生成包含报警信息的第二分析结果;如果所述动作特征与所述预设的异常动作模型的匹配度不大于所述第二预设值,则判断不存在异常行为,执行第一预设操作。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:报警模块;
所述智能分析模块,还用于将所述第一分析结果或所述第二分析结果发送至报警模块;
所述报警模块,与所述智能分析模块连接,用于获取所述第一分析结果或所述第二分析结果中的报警信息,执行报警操作。
3.根据权利要求1或2所述的系统,其特征在于,所述智能分析模块,还用于在判断不存在异常行为的情况下,判断从所述第一类视频流和所述第二类视频流中识别出的人脸的匹配度是否大于第三预设值,如果从所述第一类视频流和所述第二类视频流中识别出的人脸的匹配度不大于第三预设值,则生成包含报警信息的第三分析结果,如果从所述第一类视频流和所述第二类视频流中识别出的人脸的匹配度大于第三预设值,则执行第二预设操作。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,
所述执行第二预设操作,包括:
结束分析;
或者,生成不包含报警信息的第四分析结果。
5.根据权利要求1至4任一项所述的系统,其特征在于,
所述执行第一预设操作,包括:
结束分析;
或者,生成不包含报警信息的第五分析结果。
6.根据权利要求1至5任一项所述的系统,其特征在于,
所述预设的异常动作模型包括:举手机动作模型、举照片动作模型和戴面具动作模型。
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