CN111292508A - 银行安全警示系统及其警示方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种银行安全警示系统和警示方法，该银行安全警示系统包括视频监控子系统、识别子系统和警示通知子系统。视频监控子系统采集现场场景的监控视频数据；识别子系统接收采集的监控视频数据，并与场景数据库进行比对，判定安全等级；警示通知子系统接收安全等级的结果，当结果符合设定的警示通知条件时，对设定人员进行警示通知。因为警示通知子系统依据安全等级选择相应的人员和方法，所以可以更加高效、精准地发出警示，从而提高人员和账户的安全性。

Description

银行安全警示系统及其警示方法

技术领域

本发明涉及安全警示领域，特别是涉及一种银行安全警示系统及其警示方法。

背景技术

随着科学技术的发展，金融系统的自助存取款机等自助设备大量普及。因此，相关恶性案件的发生频率也明显升高，严重影响了用户的自助业务体验。

为了提高自助业务的使用安全性，改善用户的使用体验，自助设备周围已经布置了大量的监控摄像头。现在摄像头的功能包括实时监控和存储，在发生恶性事件之后，再由人工调取视频并审查核对。这一使用模式效率极低，而且往往无法保护受到损失或伤害较少的用户的权益。

目前，部分监控设备已实现对自助设备使用人员的人脸抓取和识别功能，但是，在实现本发明的过程中，发明人发现现有监控系统只能对使用人员进行警灯或警铃警示，缺少更加高效、精准的监控和警示方法，这造成自助设备上仍存在较大的安全漏洞。

发明内容

基于此，有必要针对现有监控系统缺少更加高效、精准的监控和警示方法的问题，提供一种银行安全警示系统及其警示方法。

为了实现本发明的目的，本发明采用如下技术方案：

一种银行安全警示系统，包括：

视频监控子系统，用于采集现场场景的监控视频数据；

识别子系统，用于接收所述视频监控子系统采集的监控视频数据，并进行分析和识别；

警示通知子系统，用于接收所述识别子系统分析和识别的结果，当所述结果符合设定的警示通知条件时，对设定人员进行警示通知；

所述识别子系统将采集的监控视频数据与数据库进行比对，判定安全等级，将所述安全等级发送给警示通知子系统；

所述警示通知子系统根据所述安全等级，选择相应的警示人员和方法。

在其中一个实施例中，所述识别子系统包括视觉识别模组，用于接收所述监控视频数据中的图像数据，对所述图像数据进行分析与识别。

在其中一个实施例中，所述视觉识别模组包括：

场景识别模块，用于比对现场场景与数据库中的需警示场景，定性定量地判断场景的安全状况与安全等级；

人员识别模块，用于比对所述监控视频数据中的人脸信息和数据库中的人脸信息，定性定量地判断人员的安全状况与安全等级。

在其中一个实施例中，所述人员识别模块包括操作人员识别单元和可疑人员识别单元。

在其中一个实施例中，所述操作人员识别单元包括：

一级识别组件，用于确认操作人员是否为注册用户本人；

二级识别组件，用于确认操作人员是否属于银行数据库用户；

三级识别组件，用于确认操作人员是否属于黑名单人员；

在其中一个实施例中，所述可疑人员识别单元包括：

去重组件，用于自动去除重复出现的可疑人员人脸信息；

分析组件，用于接收所述去重组件处理后的人脸信息，统计可疑人员的出现频率和可疑行为；

识别组件，用于接收所述分析组件统计的人脸信息、出现频率和可疑行为，比对可疑人员与黑名单数据库，判断可疑人员的安全等级。

在其中一个实施例中，所述识别子系统还包括语音识别模组，用于接收所述监控视频数据中的声音数据，对所述声音数据进行分析与识别。

在其中一个实施例中，所述语音识别模组包括：

语音提取模块，用于提取现场语音内容的关键词；

语音比对模块，用于比对所述关键词与数据库中预留的敏感词，判定现场的安全等级。

在其中一个实施例中，所述警示通知子系统包括现场警示模组，用于警示操作人员。

在其中一个实施例中，所述现场警示模组包括以下模块的至少之一：

音响警示模块，用于发出声音警示；

视觉警示模块，用于发出警示灯警示。

在其中一个实施例中，所述警示通知子系统还包括远程通知模组，用于向设定的人员发送通知消息。

在其中一个实施例中，所述远程通知模组包括以下模块的至少之一：

注册用户通知模块，用于向注册用户发送通知消息；

操作人员通知模块，根据所述操作人员识别单元的识别结果，当操作人员非注册用户本人时，用于向操作人员发送通知消息；

银行管理人员通知模块，用于向银行管理人员发送通知消息；

警察通知模块，用于向警示管理系统发送通知消息。

一种基于如上所述的银行安全警示系统的警示方法，包括：

接收监控视频数据，获取现场场景和人员人脸的信息，比对现场场景情况；

通过账号的操作行为，获取注册用户信息，比对操作人员情况；

根据现场场景和人员的比对结果，进行安全等级判定；

根据安全等级判定结果，选择设定的警示人员和方法并给出警示。

上述银行安全警示系统，包括视频监控子系统、识别子系统和警示通知子系统，通过视频监控子系统采集现场场景的监控视频数据，识别子系统通过对监控视频数据与数据库的比对和分析，定性定量地判定场景和人员的安全等级，警示通知子系统根据安全等级，选择相应的警示人员和方法。银行安全警示系统能够根据不同情况给出不同的警示方案，所以可以在占用更少资源的前提下，提供有针对性的警示。

上述银行安全警示方法，通过接收监控视频数据，获取现场场景和人员人脸的信息，比对现场场景和操作人员的情况，进行安全等级判定，根据安全等级判定结果，选择设定的警示人员和方法并给出警示，从而高效、精准地提高人员和账户的安全性。

附图说明

图1为一个实施例的银行安全警示系统的结构示意图；

图2为一个实施例的识别子系统的结构示意图；

图3为一个实施例的操作人员识别单元运行的逻辑流程图；

图4为另一个实施例的操作人员识别单元运行的逻辑流程图；

图5为另一个实施例的操作人员识别单元运行的逻辑流程图；

图6为一个实施例的可疑人员识别单元的结构示意图；

图7为一个实施例的声音识别模组的结构示意图；

图8为一个实施例的警示通知子系统的结构示意图；

图9为一个实施方式的警示方法的流程图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的可选的实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体地实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

图1为一个实施例中的银行安全警示系统的结构示意图。参照图1，在该实施例中，银行安全警示系统包括视频监控子系统100、识别子系统200和警示通知子系统300。

视频监控子系统100，用于采集现场场景的监控视频数据，并将监控视频数据发送给识别子系统200。视频监控子系统在夜晚和强光照射下都具有良好的拍摄质量，具体可以采用IPC(Internet Protocol Camera，网络摄像机)、NVR(Network Video Recorder，网络硬盘录像机)或者DVR(Digital Video Recorder，硬盘录像机) 等进行监控视频数据的录制。现场场景可以是自助存取款机或自助查询机的查询或交易场景。视频数据包括图像数据和声音数据的至少之一，监控视频数据可以通过各种专网、广域网、局域网和城域网的至少之一进行发送，使银行安全警示系统具有较高的网络兼容性。

识别子系统200，用于接收所述视频监控子系统100采集的监控视频数据，识别子系统200将采集的监控视频数据与数据库进行比对，判定安全等级，并将安全等级发送给警示通知子系统300。

警示通知子系统300，用于接收所述识别子系统200判定的等级结果，当结果符合设定的警示通知条件时，对相应的人员进行不同方法的警示通知。警示通知条件可以根据不同的操作地点和操作时间分别进行设定，比如，当操作环境是火车站、飞机场等危险系数较高的地点，或操作时间是晚上11点至早晨六点等危险系数较高的时间时，可以设定更加严格的警示通知条件，使银行安全警示系统具有更高的操作性和灵活度。

图2为一个实施例中的识别子系统200的结构示意图。参照图2，在该实施例中，识别子系统200包括视觉识别模组210，用于接收监控视频数据中的图像数据，对图像数据进行分析与识别，并将图像数据转换和存储为AVI、mov、rmvb、 rm、FLV、mp4和3GP等视频格式的至少之一。通过将图像数据转换和存储为不同的视频格式，方便在不同的终端上进行视频数据的调取。

在一个实施例中，视觉识别模组210包括场景识别模块211，用于比对现场场景与数据库中的需警示场景，定性定量地判断场景的安全状况与安全等级，需警示场景包括视频监控子系统100的监控视野被部分遮挡或监控视野被全部遮挡等存在安全隐患的场景，通过判定场景的安全状况与安全等级，做到对危险事件的提早预防，降低危险事件的发生概率。

在一个实施例中，视觉识别模组210还包括人员识别模块212，用于比对监控视频数据中的人脸信息和数据库中的人脸信息，定性定量地判断人员的安全状况与安全等级。

可选地，数据库包括银行用户数据库、警示数据库和自定义数据库的至少之一，自定义数据库可以保存身份证号、姓名、面部照片、指纹等信息的至少之一。通过自定义数据库，可以实现对人员的分类，有针对性地对特殊人群进行警示通知。

在一个实施例中，人员识别模块212包括操作人员识别单元213。

操作人员识别单元213通过图像数据中人脸的位置或人脸的尺寸判定操作人员，具体地，当人脸的尺寸在监控视野中的占比超过设定的数值，或人脸处于监控视野的中心位置时，判定监控视野中出现的人员为操作人员。

识别子系统200通过操作人员插入的银行卡和输入的银行卡号中的至少一项操作确认账户注册用户，并调取银行的数据库信息，获取账户注册用户的姓名、身份证号和人脸图片等信息。

图3为一个实施例的操作人员识别单元213运行的逻辑流程图。参见图3，操作人员识别单元213具有三级识别组件，包括确认操作人员是否为账户注册用户本人的一级识别、是否为银行注册用户的二级识别和是否在警示黑名单的三级识别。

在其中一个实施例中，操作人员识别单元采集操作人员的人脸数据，将操作人员的人脸数据与账户注册用户的信息进行比对。当匹配度不低于设定的数值时，判定操作人员为账户注册用户本人，即一级安全操作人员；当匹配度低于设定的数值时，判定操作人员不是账户注册用户本人，将操作人员的人脸数据与银行注册用户的信息进行比对。当操作人员的人脸数据与银行的任一注册用户的匹配度不低于设定的数值时，判定操作人员为银行注册用户，即二级安全操作人员；当操作用户的人脸数据与银行的任一注册用户的匹配度均低于设定的数值时，将操作用户的人脸数据与警示黑名单进行比对。当与警示黑名单的任一人员的匹配度不低于设定的数值时，判定为危险操作人员；否则判定为二级安全操作人员。

操作人员识别单元213通过由小范围到大范围的逐级识别，可以在占用较少资源的前提下，实现相关人员的全面筛选，提高操作人员识别单元213的工作效率。

需要说明的是，该实施例中所述的任一级识别组件中设定的数值，均可由银行管理人员根据实际的使用地点和使用时间进行设置和修改，针对不同情况制定不同的筛选条件，进一步提高操作人员识别单元对不同地点和时间的兼容性。

在其中另一个实施例中，参见图4，操作人员识别单元213具有判定能否采集到人脸的识别组件和图3实施例中的三级识别组件。

在该实施例中，操作人员识别单元213获取图像数据后，判定能否在监控视野内采集到操作人员的人脸数据。当操作人员识别单元213可以采集操作人员的人脸数据时，进入三级识别组件，具体描述参见图3实施例，在此不再赘述；当操作人员识别单元213无法采集到操作人员的人脸数据时，银行安全警示系统发出语音提示，语音提示内容包括请摘除眼镜、请摘除帽子、请露出眉毛、请摘除口罩和请露出耳朵的至少之一，银行安全警示系统暂停存款、取款或查询业务，等待规定的时间之后，重新采集操作人员的人脸数据。当操作人员识别单元213可以采集操作人员的人脸数据时，进入三级识别组件，具体描述参见图3实施例，在此不再赘述；当操作人员识别单元213仍然无法采集操作人员的人脸数据时，判定为危险操作人员。

如果操作人员存在面部遮挡，导致操作人员识别单元213无法识别人脸时，系统对操作人员发出语音提示，减少发生错误报警的情况，通过第二次识别，进一步避免了危险操作人员的遗漏，提高银行警示系统的安全系数。

需要说明的是，该实施例中所述的等待时间，可以由银行管理人员根据实际的使用地点和使用时间进行设置和修改，防止由于等待时间过短导致的操作人员未及时露出面部，从而发生的错误警示。

在其中另一个实施例中，参见图5，操作人员识别单元213具有两级组件，包括确认操作人员是否为账户注册用户本人的识别组件和账户注册用户授权组件。

在该实施例中，操作人员识别单元213采集操作人员的人脸数据，将操作人员的人脸数据与账户注册用户的信息进行比对。当匹配度不低于设定的数值时，判定操作人员为账户注册用户本人，即一级安全操作人员；当匹配度低于设定的数值时，判定操作人员不是账户注册用户本人，向账户注册用户发送授权确认。当账户注册用户同意授权时，判定操作人员为二级安全操作人员；否则判定为危险操作人员。授权渠道包括短信、彩信、微信、支付宝和银行app 的至少之一。当操作人员非账户注册用户本人时，授权组件保证账户注册用户及时收到账户操作信息，防止在未知情况下产生经济损失。

在一个实施例中，人员识别模块212还包括可疑人员识别单元214。可疑人员识别单元214通过图像数据判定可疑人员，具体地，当监控视野内出现非操作人员的人脸时，判定出现可疑人员。参见图6，可疑人员识别单元214包括去重组件215、分析组件216和识别组件217。

可疑人员在监控视野内不断晃动，会导致可疑人员的人脸信息被多次采集，去重组件215自动去除重复出现的可疑人员人脸信息，减少后续分析组件216 和识别组件217需要处理的数据量，提高可疑人员识别单元214的处理速度。

分析组件216接收去重组件215处理后的人脸信息，统计可疑人员的出现频率和可疑行为。可疑行为包括尾随、徘徊、偷窥、醉酒、抢劫、打架、奇装异服、手持危险物品的至少之一。

识别组件217接收分析组件216统计的人脸信息、出现频率和可疑行为，比对可疑人员与黑名单数据库，判断可疑人员的安全等级。可疑人员的比对顺序根据分析组件216统计的出现频率和可疑行为综合判定，具体地，出现频率高的可疑人员优先判定，可疑行为依据银行管理人员提前设定的顺序进行判定。识别组件217依据以上判定顺序对可疑人员进行判定，更高效地筛选可疑人员，从而提高系统的警示速度。

在一个实施例中，参见图2，识别子系统200还包括语音识别模组220，用于接收监控视频数据中的声音数据，对声音数据进行分析与识别，并将声音数据转换和存储为CD、WAVE、AIFF、MPEG和mp3等声音格式的至少之一。通过将声音数据转换和存储为不同的视频格式，方便在不同的终端上进行声音数据的调取。

参见图7，语音识别模组220包括语音提取模块221和语音比对模块222。

语音提取模块221用于提取现场语音内容的关键词，具体地，将声音数据中连续的语句切分成独立的单词，并对重复出现的单词进行去除重复处理，语音提取模块211将处理后的关键词发送给语音比对模块222。

语音比对模块222接收语音提取模块221输出的关键词，将关键词与数据库中预留的敏感词进行比对，判定现场的安全等级。数据库中预留的敏感词由银行管理人员通过文件批量导入或逐个输入，针对银行安全警示系统的使用地区，数据库可以通过音频文件导入不同方言的敏感词，增加语音识别模组220 的识别范围。

在一个实施例中，参见图8，警示通知子系统300包括现场警示模组310和远程通知模组320，现场警示模组310用于警示操作人员，远程通知模组320用于向设定的人员发送通知消息。

在其中一个实施例中，现场警示模组310包括音响警示模块311和视觉警示模块312的至少之一。

可选地，音响警示模块311用于在现场发出音量大或刺耳的声音警示，音响警示模块被安装在自助设备的内部或自助设备所在房间内的任一位置，具体地，音响警示模块发出声音警示时，报警声可以被操作人员清晰接收。音响警示模块311可以在操作人员存在视力障碍的情况下，为操作人员提供及时的现场警示，从而提高操作人员的警惕性，防止危险事件的发生。

可选地，视觉警示模块312用于发出明亮的警示灯警示，警示灯警示包括红色警示灯的闪烁、红色警示灯的晃动和不同颜色警示灯的交替闪烁等方式的至少之一。视觉警示模块312可以在操作人员存在听力障碍的情况下，为操作人员提供及时的现场警示，从而提高操作人员的警惕性，防止危险事件的发生。

在其中一个实施例中，远程通知模组320包括注册用户通知模块321、操作人员通知模块322、银行管理人员通知模块323和警察通知模块324的至少之一。

可选地，当识别子系统判定为非本人操作、存在可疑人员和危险现场场景的至少之一时，用户通知模块321向账户注册用户发送通知消息，消息内容包括操作人员的个人信息、操作内容和监控视频截图，通知方式包括短信、彩信、微信、支付宝和银行app的至少之一。

可选地，当识别子系统判定存在可疑人员和危险现场场景的至少之一时，操作人员通知模块322向操作用户发送通知消息，消息内容包括危险等级和监控视频截图的至少之一，通知方式包括短信、彩信、微信、支付宝和银行app 的至少之一。

可选地，当识别子系统判定存在可疑人员和危险现场场景的至少之一时，银行管理人员通知模块323向银行管理人员发送通知消息，消息内容包括账户注册用户信息、操作人员信息、操作内容和监控视频截图的至少之一，通知方式包括监控室警铃通知、监控终端弹窗通知、电话、短信和彩信的至少之一。

可选地，当识别子系统判定出现警示黑名单人员时，警察通知模块324发送通知消息，通知内容包括时间、地点和黑名单人员信息，通知方式包括自动 110报警和电脑弹窗通知的至少之一。

在一个实施例中，上述银行安全警示系统具有VIP客户识别功能，通过在自定义数据库中添加VIP客户的姓名、人脸信息和账户级别，当监控视野内出现VIP用户时，视觉识别模组210识别VIP客户的人脸信息，警示通知模组300 发送通知消息给银行管理人员，提高银行的接待效率，提高银行的服务品质。

本实施例还提供了一种基于如上的银行安全警示系统的警示方法。

参见图9，该警示方法包括：步骤S101，接收监控视频数据，获取现场场景和人员人脸的信息，比对现场场景情况；步骤S102，通过账号的操作行为，获取注册用户信息，比对操作人员情况；步骤S103，根据现场场景和人员的比对结果，进行安全等级判定；步骤S104，根据安全等级判定结果，选择设定的警示人员和方法并给出警示。

上述银行安全警示方法，通过接收监控视频数据，获取现场场景和人员人脸的信息，比对现场场景和操作人员的情况，进行安全等级判定，根据安全等级判定结果，选择设定的警示人员和方法并给出警示，从而高效、精准地提高人员和账户的安全性。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (13)

1.一种银行安全警示系统，包括：

视频监控子系统，用于采集现场场景的监控视频数据；

识别子系统，用于接收所述视频监控子系统采集的监控视频数据，并进行分析和识别；

警示通知子系统，用于接收所述识别子系统分析和识别的结果，当所述结果符合设定的警示通知条件时，对设定人员进行警示通知；

其特征在于，

所述识别子系统将采集的监控视频数据与数据库进行比对，判定安全等级，将所述安全等级发送给警示通知子系统；

所述警示通知子系统根据所述安全等级，选择相应的警示人员和方法。

2.根据权利要求1所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述识别子系统包括视觉识别模组，用于接收所述监控视频数据中的图像数据，对所述图像数据进行分析与识别。

3.根据权利要求2所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述视觉识别模组包括：

场景识别模块，用于比对现场场景与数据库中的需警示场景，定性定量地判断场景的安全状况与安全等级；

人员识别模块，用于比对所述监控视频数据中的人脸信息和数据库中的人脸信息，定性定量地判断人员的安全状况与安全等级。

4.根据权利要求3所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述人员识别模块包括操作人员识别单元和可疑人员识别单元。

5.根据权利要求4所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述操作人员识别单元包括：

一级识别组件，用于确认操作人员是否为注册用户本人；

二级识别组件，用于确认操作人员是否属于银行数据库用户；

三级识别组件，用于确认操作人员是否属于黑名单人员。

6.根据权利要求4所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述可疑人员识别单元包括：

去重组件，用于自动去除重复出现的可疑人员人脸信息；

分析组件，用于接收所述去重组件处理后的人脸信息，统计可疑人员的出现频率和可疑行为；

识别组件，用于接收所述分析组件统计的人脸信息、出现频率和可疑行为，比对可疑人员与黑名单数据库，判断可疑人员的安全等级。

7.根据权利要求1所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述识别子系统还包括语音识别模组，用于接收所述监控视频数据中的声音数据，对所述声音数据进行分析与识别。

8.根据权利要求7所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述语音识别模组包括：

语音提取模块，用于提取现场语音内容的关键词；

语音比对模块，用于比对所述关键词与数据库中预留的敏感词，判定现场的安全等级。

9.根据权利要求1所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述警示通知子系统包括现场警示模组，用于警示操作人员。

10.根据权利要求9所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述现场警示模组包括以下模块的至少之一：

音响警示模块，用于发出声音警示；

视觉警示模块，用于发出警示灯警示。

11.根据权利要求5所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述警示通知子系统还包括远程通知模组，用于向设定的人员发送通知消息。

12.根据权利要求11所述的银行安全警示系统，其特征在于，所述远程通知模组包括以下模块的至少之一：

注册用户通知模块，用于向注册用户发送通知消息；

操作人员通知模块，根据所述操作人员识别单元的识别结果，当操作人员非注册用户本人时，用于向操作人员发送通知消息；

银行管理人员通知模块，用于向银行管理人员发送通知消息；

警察通知模块，用于向警示管理系统发送通知消息。

13.一种基于权利要求1-12任一项所述的银行安全警示系统的警示方法，其特征在于，包括：

接收监控视频数据，获取现场场景和人员人脸的信息，比对现场场景情况；

通过账号的操作行为，获取注册用户信息，比对操作人员情况；

根据现场场景和人员的比对结果，进行安全等级判定；

根据安全等级判定结果，选择设定的警示人员和方法并给出警示。

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