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    重庆时时彩大底交集: 一种ATM智能监控系统及方法.pdf

    关 键 词:
    一种 ATM 智能 监控 系统 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410072225.8

    申请日:

    2014.02.28

    公开号:

    CN103873825A

    公开日:

    2014.06.18

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):H04N 7/18申请公布日:20140618|||实质审查的生效IPC(主分类):H04N 7/18申请日:20140228|||公开
    IPC分类号: H04N7/18; G07F9/02 主分类号: H04N7/18
    申请人: 北京航科威视光电信息技术有限公司
    发明人: 张弘; 贾瑞明; 程飞洋; 董家泉; 林胜楠; 辛淼; 胡骁东
    地址: 100191 北京市海淀区西三环北路87号国际财经中心A座十四层8032
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410072225.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.12.22|||2014.07.16|||2014.06.18

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种ATM智能监控系统及方法,在ATM监控场景下对ATM机、用户进行视频监控,由图像采集和处理???、传感器及传感数据处理???、智能分析???、报警??楣钩?;包含人脸检测识别、偷窥行为检测、虚假广告及遗留物检测、人员徘徊分析、过激行为报警、越过黄线报警、视频信号异常监控、ATM卡口及键盘改装、图像质量分析等多种异常事件检测方法;该装置首先通过摄像机拍摄ATM机操作者人脸、ATM机键盘和屏幕、ATM机所在室内场景;由传感数据采集及处理??椴杉疉TM震动及人体所在位置的信号;由智能分析??榉治鋈说男形?,对可疑行为报警;解决传统监控分析系统工作量大、效率低、易忽略漏报可疑行为、报警非实时性等问题。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于机器视觉的非接触式自助银行与自助柜员机智能监控系统,其特征在于,所述智能监控装置包括: 
    传感器及传感数据处理???,由震动传感器、红外测距仪、单片微型计算机组成;该震动传感器测量ATM机的震动,该红外测距仪测量人体距离ATM机的距离; 
    图像采集和处理???,由数字摄像机、数字硬盘录像机组成;该数字摄像机包括嵌入ATM机内采集人脸图像的鱼眼相机、放置于ATM机面向人侧斜上方抓拍ATM机键盘屏幕及操作者的红外/可见光可切换相机、放置于ATM机所在室内墙角的广角相机;该数字硬盘录像机根据需要配置为DVR和NVR; 
    报警???,由门禁系统、录像记录设备和报警灯及报警喇叭组成;该门禁系统安装在ATM机所在房间的入口处;该报警灯及报警喇叭用于提示用户有异常行为发生; 
    智能分析??椴渴鹩诩扑慊低成?;该计算机系统的硬件包括图像采集卡、显示器、显卡和命令输入设备。 

    2.  如权利要求1所述的智能监控系统,其特征在于: 
    1)通过图像采集和处理??椴杉嗫爻【暗娜肥凳笔悠盗?,将YUV格式的视频流实时转换为RGB格式,送入智能分析??榻蟹治?; 
    2)由传感数据采集及处理??槭凳辈杉疉TM震动及人体所在位置距离ATM机的距离信号,送入智能分析??榻蟹治?; 
    3)智能分析??榧觳馐欠穹⑸斐J录?,若发现异常事件,截取报警图片、小段报警视频等相关信息,将异常事件报警信号及信息送至报警???; 
    4)报警??榻邮找斐J录ň藕?,先存储在本机上的数据库内,然后根据异常事件的性质,决定是否通过串口驱动警灯、门禁、音响设备等进行异常事件处理,同时通过以太网将报警信息发送给监控中心。 

    3.  一组基于机器视觉的ATM机智能监控方法,其特征在于,包括以下异常事件检测方法: 
    遗留物检测:每隔一段时间,判断场景固定不变时,将视频帧自动更新为背景??;当前帧与背景帧作差分、二值化、寻找连通区域,若连通区域面积大于一定阈值,则判断为遗留物; 
    摄像头遮挡检测:首先输入待测试图像,依次对图像进行二值化,截取感兴趣区域ROI,对ROI图像计算X/Y方向的梯度绝对值,取两个方向中梯度绝对值更大的一个进行二值化,求此矩阵的熵值,与预设的熵值阈值M1作比较,若此矩阵熵值大于M1,则认为摄像头被遮挡,否则认为摄像头不被遮挡; 
    过激行为检测:首先输入一定数量的视频帧,进行运动区域检测,运动速度估算,进行运动有序性分析,依据有序性分析的结果,判断是否是过于激烈的行为,若不是重新对输入图像进行运动区域检测,否则认为发生过于激烈的行为,进行报警; 
    嫌疑人脸检测及疑似偷窥检测:首先请求输入视频帧,依次进行运动区域检测,肤色检测,全图遍历小窗口,检测是否是人脸,若是人脸,则保存人脸图像,检测此人脸是否嫌疑人脸,若是进行嫌疑人报警;保存人脸图像之后,图像检测到的人脸数目加一,当在ATM机操作区域中判断是否有多张人脸出现在同一幅图像中,若是,进行疑似偷窥报警; 
    行人徘徊检测:首先取N1帧实时视频图像,进行行人检测,并圈出行人,对行人进行跟踪,记录行人的运动轨迹,对行人运动轨迹进行分析,利用提前训练好的HMM模型对轨迹进行判断,若判断为徘徊,将徘徊的行人及其历史运动轨迹标记出来,否则重新请求图像进行检测; 
    越过黄线检测:首先取N1帧连续图像,检测是否有行人,若有则圈出行人,通过摄影测量技术测量行人距离黄线的距离;然后输入测距传感器测量的距离信号结果,若结果一致,则判断此距离是否已经越过黄线,若已越过则输出越过黄线报警信号;否则重新获取图像进行检测; 
    ATM卡口及键盘改装检测:预先在键盘、出卡口等处涂抹特殊波段的涂料,将监视相机切换至相应波段模式,获取一幅图像,根据配置的感兴趣区域ROI截取卡口及键盘区域的图像,提取截取图像的特征,与预先存储的两区域的图像的特征作对比,若特征差异过大或者图像与预先存储的图像差异过大,认为卡口及键盘被改装过,输出报警信号; 
    ATM震动检测:首先取N1帧实时图像,判断图像是否晃动,若图像不晃动,重新取N1帧图像进行检测;否则输入传感器测得的ATM震动信号值M1,判断M1是否大于预设的震动阈值T1,若是则判断ATM机晃动,输出相应报警信号; 
    视频质量异常检测:首先输入一帧待检测图像,然后截图待检测图像上方和下方所标注的文字之间的部分图像,将截取出的图像按3*3均分成9块,分别对每块提取特征,最后利用svm分类器进行分类,分别区分为图像过亮、无信号、图像正常、蓝屏、雪花屏。 

    说明书

    说明书一种ATM智能监控系统及方法
    (一)技术领域:
    本发明涉及一种ATM监控场景下对ATM机器、用户进行视频监控的方法,尤其指一种模式识别与智能控制、视觉计算及智能视频分析技术、图像处理与数据融合方法,通过对可见光和传感器信息的融合,实现了对ATM监控场景下对ATM机器、操作者进行视频分析提供安全预警,防范破坏ATM机、抢劫胁迫ATM机客户、盗取ATM机客户信息等行为,属于信息处理技术领域。
    (二)背景技术:
    近年来针对银行ATM犯罪频发,ATM机被破坏、ATM机客户被抢劫胁迫、客户信息被窃取等行为时有发生。传统的人工视频监控由监控人员逐一轮巡监控系统大量的实时画面,无法全面预警和防范这些行为的发生,只能事后调取录像以供查证。
    国内市场开发ATM智能监控软件的主要厂家有???、英飞拓、索贝和大卫通等,其他厂家包括远拓科技、万华科技、贝尔信科技等。通过调研发现,国内厂家在ATM智能监控方面所提供的解决方案大致相同,主要集中体现在硬件系统设计上,在软件功能集成性和完备性方面不足,针对复杂的行为分析、人脸识别、遗留物实时分析提示等高层视觉计算未提供良好的技术方案。国外提供ATM智能监控解决方案的公司主要有ROTOTYPE、RADEN、GRG和BS/2等,由于市场需求不同,国外公司的解决方案优势重点在分布式ATM网络的硬件管理和数据库管理方面,暂未出现专门针对ATM设备环境及操作安全的智能监控方案。
    (三)发明内容:
    本发明的目的在于利用图像处理、视觉计算及智能视频分析技术,实现ATM环境、设备及操作安全的自动监控预警,全面保障银行及用户财产安全。该系统解决了传统人工监控分析系统工作量大、效率低、易忽略漏报可疑行为、报警非实时性等问题,具有高精度、高智能化等特点,在提高了报警精度和效率的同时,大大降低系统维护所需要的资源,是未来银行智能监控解决方案不可或缺的一部分。
    本发明提供了人脸检测识别、偷窥行为检测、虚假广告及遗留物检测、人员徘徊分析、过激行为报警、越过黄线报警、视频信号异常监控、ATM卡口及键盘改装监控、图像质量分析等异常事件检测,结合硬件传感器???,同时具备ATM震动检测、卡口遗留提醒等智能分析报警能力。针对不同报警类型,具备保存实时录像片段,语音双向对讲,警报、警灯及门禁自动控制等功能。
    (四)附图说明:
    图1为本发明系统硬件在ATM监控场景下的部署图
    图2为本发明系统整体的结构框图
    图3为本发明视频采集处理??榈牧鞒掏?
    图4为本发明传感器及传感数据处理??榈牧鞒掏?
    图5为本发明智能分析??榈牧鞒掏?
    图6为本发明报警及报警录像??榈牧鞒掏?
    图7为本发明智能分析??橐帕粑锛觳夥椒ǖ牧鞒掏?
    图8为本发明智能分析??樯阆裢氛诘布觳夥椒ǖ牧鞒掏?
    图9为本发明智能分析??楣ば形觳夥椒ǖ牧鞒掏?
    图10为本发明智能分析??槿肆臣觳馐侗鸱椒ǖ牧鞒掏?
    图11为本发明智能分析??槿嗽迸腔卜治龇椒ǖ牧鞒掏?
    图12为本发明智能分析??樵焦葡弑ň椒ǖ牧鞒掏?
    图13为本发明智能分析??锳TM卡口及键盘改装检测方法的流程图
    图14为本发明智能分析??锳TM机震动检测方法的流程图
    图15为本发明智能分析??槭悠抵柿糠治龇椒ǖ牧鞒掏?
    (五)具体实施方案:
    ATM智能预警系统是多功能、多???、智能化的软硬件一体化综合系统,图1图示的表示本发明涉及的硬件设备的部署情况,图2图示地表示本发明包含:图像采集和处理???02、传感器及传感数据处理???01、智能分析???03、报警???04。传感器及传感数据处理???01、图像采集和处理???02分别负责采集传感器信号、视频信号,发送给智能分析???03进行智能分析,分析得到的结果中需要报警的由智能分析???03将报警信号发送给报警???04,报警???04驱动硬件设备205报警,向监控中心206报警。
    1)图像采集和处理???
    该图像采集和处理??橹械耐枷癫杉糠职度階TM机内采集人脸信号的鱼眼相机105、放置于ATM机面向有人侧斜上方抓拍ATM机键盘屏幕及操作者的红外/可见光可切换相机110、放置于ATM机所在室内墙角的广角相机111、录像和进行前端摄像机控制的硬盘录像机104(可配置为数字硬盘录像机DVR和网络硬盘摄像机NVR);
    图3图示的表示图像采集和处理??橹械耐枷翊聿糠值牧鞒?,首先前端设备获取视频流303,视频流解码304、单帧图像格式转换305、视频帧缓存306操作;视频流解码将前端设备发送来的视频流解码成一帧一帧的图像;视频帧格式转换负责将不同编码格式的图像统一转换为RGB格式的图像;视频帧缓存操作将统一格式的视频帧缓存下来,以供智能分析??榇?。
    2)传感器及传感数据处理???
    该传感器及传感数据处理??槭怯烧鸲衅?08、测距传感器109、传感数据处理???02组成。其中震动传感器108置于ATM机外壳内壁,用于测量ATM机的震动情况;测距传感器109置于ATM机朝向有人侧,用于测量人体距离ATM机的距离;传感数据处理???02(单片微型计算机)放置于ATM机内部;以综合各传感器的数据并排除噪声,提供给智能分析??榻写?;
    图4图示地表示传感器及传感数据处理??榈牧鞒掏?,首先震动传感器、测距传感器信号输入(403,404),分别经过滤除信号噪声(405,406),信号延时处理(407,408),对于震动信号,当一定时间范围内震动信号值大于一定阈值时(409),通过并口向计算机发送震动报警信号(411);反之,通过并口向计计算机发送无震动信号(411);对于距离信号,当一定时间范围内距离信号值小于一定阈值时(409),通过并口向计计算机发送人体接近信号(411);反之,通过并口向计算机发送无人体接近信号(411);以上所有数据均存入计算机数据缓冲区(415)。
    3)智能分析???
    该智能分析??橛墒旨扑慊低?03和智能分析软件组成,该智能分析分析软件部署于数字计算机系统103上;
    图5图示地表示智能分析??榈牧鞒蹋菏紫确直鹣蚴悠抵』撼迩肭笸枷瘢?03),向传感数据缓冲区请求震动和人体接近信号(504),然后由智能分析??榻蟹治觯?05),如果当前信息足够进行判断,则输出结果,否则继续请求图像和传感器信号直至可以作出判断;其次判断当前智能分析结果是否需要进行报警,若需要则向报警??榉⑺捅ň藕牛?08),否则智能分析流程结束。
    4)报警???
    该报警???,包含硬件驱动电路114及门禁系统113、对讲机106、报警灯、喇叭等;
    图6图示地表示报警??榱鞒掏?,首先报警??榻邮毡ň藕?03,判断是否需要向控制中心发送报警信号604,若需要,则向控制中心发送报警信号(605),反之,不发送报警信号;然后判断是否需要驱动硬件电路报警606,若需要则发送硬件控制指令607驱动硬件进行报警控制,包括驱动门禁控制113、对讲机106等;发送信号给视频采集??槎哉庖皇奔涠蔚哪谌萁新枷?08。
    5)智能分析方法:
    该智能分析方法存在于智能分析??橹?,包含:遗留物检测、摄像头遮挡检测、人体过激行为检测、嫌疑人脸检测识别、人员徘徊分析检测、非操作人员越过黄线报警、偷窥行为检测、ATM卡口及键盘改装检测、ATM 机震动检测、视频质量异常检测方法;
    图7图示地表示遗留物检测流程:首先对输入的N帧图像进行差分(703),判断图像场景是否有变化(704),若没有场景变化,将实时图像和预制位图像分别转为灰度图像(705),两图像再进行差分(707),依次进行滤波(709)、二值化(711)、形态学处理(713),需找连通区域(704),若连通区域面积小于阈值T1(716),则将当前图像作为新的预制位图像(718);反之,若图像中场景有变化,再取N帧图像进行差分(706),若图像场景没有出现变化,重新取N帧图像进行差分(703);当708判断场景有变化后,依次将实时图像与预制位图像进行差分(710)、二值化(712)、将结果与上次记录的结果进行与操作(715)、寻找连通区域(717),若连通区域面积大于阈值T2(719),则寻找到遗留物(720);
    图8图示地表示摄像头遮挡检测流程:首先输入待测试图像(803),依次对图像进行二值化(804),截取感兴趣区域ROI(805),对ROI图像计算X/Y方向的梯度绝对值,取两个方向中梯度绝对值更大的一个进行二值化,求此矩阵的熵值(810),与预设的熵值阈值M1作比较(811),若此矩阵熵值大于M1,则认为摄像头被遮挡(812),否则认为摄像头不被遮挡(813);
    图9图示地表示过激行为检测流程:首先输入一定数量的视频?。?03),进行运动区域检测(904),运动速度估算(905),进行运动有序性分析(906),判断是否是过于激烈的行为(907),若不是重新对输入图像进行运动区域检测(904),否则认为发生过于激烈的行为(908),进行报警;
    图10图示地表示嫌疑人脸检测及疑似偷窥检测流程:首先请求输入视频?。?003),依次进行运动区域检测(1004),肤色检测(1005),全图遍历小窗口(1005),检测是否是人脸(1006),若是人脸,则保存人脸图像(1007),检测此人脸是否嫌疑人脸(1009),若是进行嫌疑人报警(1011);保存人脸图像(1007)之后,图像检测到的人脸数目加一(1008),当在ATM机操作区域中判断是否有多张人脸出现在同一幅图像中(1010),若是,进行疑似偷窥报警(1012);
    图11图示地表示行人徘徊检测流程:首先取N1帧实时图像(1102),进行行人检测(1103),并圈出行人(1104),对行人进行跟踪(1105),记录行人的运动轨迹(1106),对行人运动轨迹进行分析(1107),利用提前训练好的HMM模型对轨迹进行判断(1108),若判断为徘徊,将徘徊的行人及其历史运动轨迹标记出来(1109),否则重新请求图像进行检测;
    图12图示地表示越过黄线检测流程:首先取N1帧连续图像(1202),检测是否有行人(1203),若有则圈出行人(1204),通过摄影测量技术测量行人距离黄线的距离;然后输入测距传感器测量的距离信号结果,若结果一致,则判断此距离是否已经越过黄线(1208),若已越过则输出越过黄线报警信号;否则重新获取图像进行检测;
    图13图示地表示ATM卡口及键盘改装检测流程:预先在键盘、出卡口等处涂抹特殊波段的涂料,首先将监视相机切换至对应特殊波段的相应模式(1302),在无人操作ATM机时获取一幅图像(1303),根据配置的感兴趣区域ROI截取卡口及键盘区域的图像(1304),提取截取图像的特征(1305),与预先存储的区域图像或者其特征作差(1306),若特征差异过大或者图像与预先存储的图像差异过大,认为卡口及键盘被改装过,输出报警信号(1307);
    图14图示地表示ATM震动检测流程:首先取N1帧实时图像(1403),判断图像是否晃动(1404),若图像不晃动,重新取N1帧图像进行检测(1403);否则输入传感器测得的ATM震动信号值M1(1405),判断M1是否大于预设的震动阈值T1(1406),若是则判断ATM机晃动,输出相应报警信号(1407);
    图15图示地表示视频质量异常检测流程:首先输入一帧待检测图像(1503),然后截图待检测图像上方和下方所标注的文字之间的部分图像(1504),将截取出的图像按3*3均分成9块(1505),分别对每块提取特征(1506),最后利用svm分类器进行分类(1507),分别区分为图像过亮(1508)、无信号(1509)、图像正常(1510)、蓝屏(1511)、雪花屏(1512)。

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