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金融安防 | 智能視頻分析技術助力精細化管理:智能安防

文/中國民生銀行上海分行 李強 李艷月 尚曉東

智能視頻分析技術是一種利用計算機視覺、深度學習和人工智能等手段,自動從視頻數據中提取、分析并理解成有價值信息的新型技術智能安防 。根據《2021全球視頻智能分析技術方案研究報告》顯示,全球視頻智能分析市場正呈現出強勁的增長勢頭,預計未來幾年內的年復合增長率將保持在15%以上。近年來,該技術在銀行安防管理領域取得了顯著進展,不僅實現了實時監控與預警,其強大的數據分析能力更是銀行管理優化的重要工具。通過對海量監控數據的深度分析和挖掘,銀行可以洞察不同時間段、不同區域的安防需求變化,科學調整安保資源配置,實現精細化管理。本文將以民生銀行上海分行為例,探討智能視頻分析技術在銀行安防管理的應用效果。

銀行安防視頻監控及管理現狀

根據監管要求及實際需要,監控攝像頭、視頻采集卡、硬盤錄像機(DVR)和監視器很早就被廣泛用于銀行網點、ATM機和金庫等場所智能安防 。各銀行建立視頻監控中心,通過集中化管理平臺實現從分行到支行網點的遠程視頻監控。監控管理主要依靠監控中心值班員7×24小時人工值守,連續觀看視頻圖像并判斷攝像機圖像質量和監控現場是否正常。

存在的弊端:一是值班人員人為因素導致漏報或誤報,無法及時發現和處理異常事件;二是值班人員長時間盯著屏幕,容易疲勞和注意力分散,導致監控效率低下;三是夜間或低光環境下監控視頻效果不佳,增加了人工查看視頻內容的難度;四是遠程監控發現問題后,難以實現多系統聯動應急處理智能安防

如何充分利用現有監控視頻平臺和數據流資源,實現對視頻中對象、行為、事件等的識別、分類、分析和預警,讓視頻產生更大的安防管理價值,已成為各銀行探索智能視頻安防管理的必然趨勢智能安防

銀行智能視頻分析的應用場景

智能視頻分析技術通過深度學習的人工智能技術與計算機視覺技術相結合,通過對網點采集的視頻數據進行結構化的分析和事件化的處理,形成一套完整的智能化識別體系智能安防 。尤其在安保條線,充分利用智能技術監測打砸縱火、人員尾隨、加裝側錄設備、黏貼欺詐廣告等重大風險事件,以及自助服務區、金庫、鈔車停靠位置等需重點監守區域,替代監控中心人工盯屏,發現問題更智能,為集中視頻監控、壓降人力成本提供支撐。將智能監測方式變被動值守為主動預警,快速鎖定事件并自動預警,為銀行安防管理提供了新的解決方案。前期,民生銀行上海分行經過深入探討和多次測試,上線了“案件及風險事件監測模塊、內部人員違規行為監測模塊和安防設施監測模塊”,分別對網點環境、安防設施完善、員工履職、遭遇破壞、不按規定落實等不同場景進行監測,各類“異常場景”經過后臺分類匯總,分別分發給相關管理部門處理。以下主要對用于安防類的4類監測場景進行舉例(見圖1)。

圖1?智能視頻分析的應用場景

1. 環境目標監測類場景

攝像機遮擋監測智能安防 。智能視頻分析技術監測到畫面變黑或花屏,系統會立即發出告警,分行監控中心值班人員收到后通知支行網點現場查看或進行維修。

自助設備監測智能安防 。智能視頻分析技術全面監控銀行自助設備及人員行為(試點的5家支行網點),包括遺棄物監測、出鈔口異常監測、鍵盤篡改監測、一米線尾隨、人員長時間徘徊等。例如,當監測到自助設備附近有遺棄物或出鈔口異常時,或監測到潛在危險行為時,系統會自動發出告警(自定義報警類型和報警級別),提醒安保人員及時處理,同時根據需要將報警信息傳送給監控中心,有效提升了自助銀行的安防能力。

銀行環境監測智能安防 。智能視頻分析技術實時監測銀行中的重要部位和設備是否處于正常狀態。例如,在營業前和營業終時間段內網點大門門閘未放下、消防通道等重點區域存在大件物品、人員進入加鈔間長時間門未鎖閉等情況時則發出告警提示。

2. 人臉識別類場景

人員面部驗證監控智能安防 。通過智能人臉識別技術,對進入銀行的員工和用戶進行身份驗證和跟蹤,及時發現可疑人員,從而提高安全性并減少潛在的欺詐行為。例如,系統識別出戴口罩或頭盔等遮擋面部特征的異常行為時,將做出現場語音提示,若取款人在設定時間內仍沒有抬頭或取下面部遮擋物,系統會自動向監控中心人員發出告警。

離行式自助設備監控智能安防 。對離行式自助設備出鈔口和取款人員的面部特征進行監控分析,可以判斷操作人員是否在辦理正常業務,還可以識別是否存在異常人員。

后臺加鈔間入侵監測智能安防 。對進入后臺加鈔間的人員進行監測,確保只有授權人員才能進入加鈔區域,當監測到未經授權的人員進入時,系統會自動向監控中心發出告警。

3. 人員行為分析類場景

押運行為監測智能安防 。智能視頻分析技術實時監測押運行為的整個流程,將多個監控畫面動態整合,按押運路徑同時呈現在畫面上,對安保人員押運環境檢查、押運車輛號牌核對、庫箱運送行為等進行監測。如出現押運員未戴頭盔等護具、運鈔車未停靠指定位置、款箱在現金區外逗留等候、運鈔車停靠范圍內出現其他物體等異常情況,系統會及時觸發告警。

破壞行為監測智能安防 。智能視頻分析技術監測到自助銀行內發生暴力敲擊、打砸自助設備等破壞行為時發出告警,有助于迅速響應突發事件,保護客戶和員工的安全。

異常行為監測智能安防 。智能視頻分析技術不僅能夠處理和分析視頻圖像,還能理解圖像內容的語義。例如,可以識別出徘徊、奔跑、打斗等特定行為并進行預警,從而在潛在威脅發生之前采取預防措施(這種多層次的智能分析能力是傳統監控系統所不具備的)。

4. 遠程應急處置類場景

報警聯動智能安防 。通過視頻監控聯網系統,實現對銀行各區域的全方位監控,具備智能報警功能,能夠自動識別異常行為并發出警報,同時支持遠程報警通知,確保迅速響應。

聯網平臺智能化智能安防 。通過應用智能視頻分析技術,將對講系統、門禁系統等相關子系統融合,實現主動、實時監控,及時處理有威脅的突發性事件。例如,系統識別出自助設備前出現打砸異常行為時,根據風險事件等級,第一時間啟動現場提示語音、警示燈閃爍、聯動前端門禁鎖閉等,做到早期的偵測和防范(詳見表)。

表 自助銀行風險事件應急處置

傳統安防視頻改智能視頻分析系統需增加設備

前端:利用銀行網點現有數字攝像機、網絡,在每家網點增加一臺“邊緣計算盒子”,對接NVR進行實時視頻分析(不占用網絡資源)智能安防

后臺:在分行監控中心增加“智能預警管控平臺”,對各“邊緣計算盒子”發現的問題進行匯總、分析,識別異常行為,并觸發報警系統智能安防

應用:銀行根據“監測模塊”的不同需要,將現場獲取的“異常場景”,分別傳輸給運營管理部、零售金融部和安全保衛部智能安防 。各部門針對系統自動推送的異常場景,進行相應的管理、管控和處置。具體如圖2所示。

圖2?智能視頻分析的拓撲圖

銀行智能視頻分析在安防管理上的優勢

通過民生銀行上海分行智能視頻分析系統上線后形成的數據看,智能視頻分析系統對“提高安保管理效率、提升安防管理能力、強化內部人員行為規范化管理”等方面有明顯提升智能安防

一是從人工監控到智能識別智能安防 。傳統的銀行安防視頻監控主要依賴人工現場或回看監控視頻,效率低且容易出現疏漏。通過視頻智能分析技術,銀行可實現對異常情況的智能識別和現場管控,這種轉變大大提高了監控的準確性和及時性,減少了對人工監控的依賴。

二是從單一功能到多功能集成智能安防 。智能視頻分析技術使銀行安防系統從單一的監控功能發展到集成多種功能的綜合系統。通過集成視頻監控、門禁控制、報警系統等,銀行可以實現多系統的集中管理和聯動控制,提升整體安防處置能力。

三是從被動響應到主動預警智能安防 。傳統的安防系統通常是在事件發生后進行響應,而視頻智能分析技術可以實現主動預警。一旦監測到異常情況,系統能夠立即發出警報,并通過人臉識別、車牌識別、行為分析等技術迅速鎖定目標信息,為后續的應急處理提供精準數據支持,這種主動預警機制能夠有效地將潛在風險扼殺于萌芽狀態。

四是從分散管理到集中化、數字化管理智能安防 。智能視頻分析促進了銀行安防管理的集中化、數字化、流程化轉型。通過建立一個覆蓋全域的數據共享安防聯網管理平臺,銀行能夠實現對各類風險的預測、預警、預防和預控,制定不同級別的預警標準和響應預案,從而提升安防管理的監督效率。

五是從單一安全管理到泛安全管理智能安防 。通過運用物聯感知、視頻+AI認知、大數據等技術,銀行安防管理從傳統的單一安全管理向泛安全管理轉變。異常情況的識別從人工檢查轉向智能識別,現場管理向中心化、數字化、流程化管理發展。

綜上所述,智能視頻分析技術通過自動化處理和分析視頻數據,顯著提升了安防預警信息提取的效率和準確性,在銀行安全管理中發揮了關鍵作用,這不僅有效解決了傳統視頻監控的局限性,而且在柜臺、金庫等合規操作行為監測方面,還將拓展更多“監控視頻+”的應用場景,使海量監控視頻數據產生更大的管理價值,為銀行提供更加全面和智能化的安全保障智能安防

(此文刊發于《金融電子化》2025年1月下半月刊)

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