長沙理工大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院 陳俊霖

隨著我國金融行業(yè)迅猛發(fā)展，ATM機/自助銀行逐步遍布城鄉(xiāng)。由于銀行涉及大量現(xiàn)金流轉(zhuǎn)，安全防范一直是重中之重。根據(jù)行業(yè)調(diào)查統(tǒng)計，部分省市區(qū)域內(nèi)大中型銀行部署的監(jiān)控攝像頭已經(jīng)達到2萬個左右，面對每時每刻產(chǎn)生的視頻流及報警信息，如何充分利用監(jiān)控數(shù)據(jù)信息及時研判警情和異常事件，是銀行監(jiān)控系統(tǒng)面臨的重大挑戰(zhàn)。

過去，雖然許多傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控已經(jīng)部署在ATM取款機上，但仍存在許多侵犯ATM安全的行為發(fā)生，而且無法在第一時間采取及時、有效的措施制止侵犯行為。當前，算法的迭代優(yōu)化和安防設(shè)備的功能升級，為視頻監(jiān)控系統(tǒng)性能和功能的創(chuàng)新提供了更佳的解決方案。本文研究的報警系統(tǒng)旨在保持現(xiàn)有功能的基礎(chǔ)上完善ATM的報警功能，著手解決各種可能遇到的特殊事件和突發(fā)情況，減少人們使用ATM時出現(xiàn)錢財?shù)膿p失。

本設(shè)計的ATM機是由51單片機驅(qū)動，12864顯示屏、4×4獨立按鍵、音樂播放模塊、低音喇叭、卡槽及踏板組成，外封裝為ATM形狀的長方形盒子，具有顯示功能、語音播報功能、按鍵輸入功能。運用算法以及顯示屏模塊完成存取款、輸入密碼、查詢余額等ATM基本操作。

智能報警系統(tǒng)由卡槽、踏板、紅外發(fā)射接收模塊、智能監(jiān)控等模塊組成。當卡槽內(nèi)有卡插入時，產(chǎn)生信號1，否則為0。踏板由彈簧、木板組成，踏板壓下（模擬人站在ATM前并踩在ATM機前的踏板上），紅外發(fā)射接收模塊因被阻擋而無法接收紅外線，輸出信號1。踏板信號為1，卡槽信號為0表示有人進入。當檢測到卡槽信號為1，踏板信號為0時，即認為人離開，卡沒有拔出來，將會觸發(fā)報警，當卡拔出后就會跳出循環(huán)，回到初始狀態(tài)，整個過程中當系統(tǒng)檢測到60s無操作時，顯示屏將自動切換為開始界面。系統(tǒng)利用深度學(xué)習和性能優(yōu)化極大完善報警系統(tǒng)，實現(xiàn)智能報警和事前預(yù)警。

1 報警系統(tǒng)的原理

報警系統(tǒng)建立了局部識別技術(shù)，捕捉插卡口區(qū)域局部視場視頻圖像，識別插卡口區(qū)域異常行為；取視場中頂部區(qū)域，識別非法安裝頂部攝像頭異常行為；取鍵盤區(qū)域，識別加裝偽鍵盤的操作。此外，還可適應(yīng)不同型號的ATM機。

對三個視頻分區(qū)——插卡口處、頂部區(qū)域、鍵盤區(qū)域，單獨構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò),識別各自區(qū)域的異常行為。對收集到的圖片，先進行預(yù)處理，將插卡口區(qū)域、頂部區(qū)域、鍵盤區(qū)域三個部分的監(jiān)控所拍到的圖像分別進行處理，將圖像去燥，消除疊效、增強圖像，使圖片可視化、自動化，然后識別有無被改裝。

首先，對采集到的視頻進行人臉檢測，采用OpenCV的開源人臉檢測算法。然后，用檢測到的人臉區(qū)域圖像作為人臉遮擋偽裝檢測判斷的輸入，也可以根據(jù)檢測到人臉后啟動異常行為程序。接著，采用條件設(shè)定+識別檢測+警報觸發(fā)的視覺智能分析解決方案，結(jié)合機器眼監(jiān)控——觸發(fā)視頻監(jiān)控或圖片抓拍——多通道報警信息傳輸，將目標的特征行為結(jié)果與庫里的異常行為比對，從而判斷目標行為是否異常。

在識別到有異常行為后，銀行將針對不同情況將識別到異常信息的監(jiān)控視頻或圖像送至銀行監(jiān)控管理平臺或是直接拉動警報器，再根據(jù)具體情況人為處理或直接報警。當系統(tǒng)對行為識別有誤而拉動報警器時，監(jiān)控平臺也能及時關(guān)閉報警器。不同于現(xiàn)在先監(jiān)控錄像，再調(diào)監(jiān)控查找、鎖定嫌疑人并追捕的繁瑣過程，該智能報警系統(tǒng)針對異常行為立馬做出反應(yīng)，極大降低破案難度、復(fù)雜程度。

2 基于Open CV的人臉識別技術(shù)

Open CV庫中有大量數(shù)字圖像處理類函數(shù)，可以實現(xiàn)在不同維度空間對圖像的處理，從最開始的圖像視頻序列采集存儲到對畫面的預(yù)處理（分割、增強、濾波等），二值化后進一步用數(shù)學(xué)方法分析圖像。Open CV使用圖形界面，操作直觀，庫內(nèi)有隊列、樹、集合等動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，運算便捷，可以實現(xiàn)運動估算、人臉識別和AR技術(shù)等功能。本研究主要應(yīng)用Open CV技術(shù)，通過人臉模型匹配，起到實現(xiàn)人臉識別的作用。

人臉識別技術(shù)通過攝取圖像并自動在圖像中實時檢測是否存在人臉，如果存在人臉則進而對檢測到的人臉進行一系列特征獲取和比對。通過對文獻的查閱及分析，可以將人臉識別技術(shù)分成3個部分，即人臉檢測、識別訓(xùn)練和人臉識別。

人臉檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一項重要研究內(nèi)容，其核心是在復(fù)雜背景中確定人臉的位置、大小和數(shù)量。人臉檢測是人臉學(xué)習和識別最基礎(chǔ)的一步，接下來的分析都要在檢測到的人臉上處理。人臉學(xué)習顧名思義是對于人臉特征進行學(xué)習以形成特征模板庫，主要為接下來的人臉識別服務(wù)。人臉識別是指采集圖像后，統(tǒng)計、辨識及對比與人臉特征相符的信息，并實時自動化判斷個性化信息。首先錄入拍攝到的人臉信息，整合軟件訓(xùn)練庫，再調(diào)用庫內(nèi)的分類檢索器，記錄和整合訓(xùn)練時檢索的多組數(shù)據(jù)，一般情況下，Open CV內(nèi)的識別器調(diào)用后將分析和檢索實時提供的圖像信息，完成識別信息確認。如探測到有關(guān)人臉信息，將啟用人臉屬性識別和人臉特征提取，對圖像矩陣數(shù)據(jù)采用由精到細的灰度策略進行多點對比，初步判斷個體情況，再綜合使用時間等信息，多維度交叉判斷個體使用意圖，之后再以無線信號的形式將信息傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)再根據(jù)預(yù)設(shè)定完成執(zhí)行相關(guān)動作，控制對應(yīng)產(chǎn)品。最后，在個體使用結(jié)束后，記錄并存儲其操作信息。

3 基于深度學(xué)習的非法改裝行為識別

深度學(xué)習、人工智能領(lǐng)域的理論發(fā)展與技術(shù)進步推進基于視頻信息的異常行為檢測應(yīng)用的發(fā)展，得到社會的廣泛關(guān)注。深度學(xué)習大大提高升異常行為檢測的準確率，過去人工難以準確描述的類別特征，現(xiàn)在可以通過機器學(xué)習從圖像或視頻中自動提取。

新世紀以來，應(yīng)用到通過深度學(xué)習進行異常行為識別中的基于視頻和圖像特征的方法，高度依賴于設(shè)計者的經(jīng)驗，對特征的精巧設(shè)計，以及抽取視頻或圖像光流特征的多輪實驗。有學(xué)者對基于此方法的網(wǎng)絡(luò)進行深度訓(xùn)練和測試，識別準確率在75%左右，而異常行為漏檢率和正常行為誤檢率各占18%和28%。除了識別率不高的缺點，此方法通用性差，算法程序難以適應(yīng)不同視角、分辨率的視頻設(shè)備。

全方位視覺智能監(jiān)控便應(yīng)運而生。ATM機引入全方位視覺傳感器，可以有效拓展現(xiàn)有系統(tǒng)監(jiān)控范圍、提升智能化水平，實現(xiàn)圖像信息融合。但如果訓(xùn)練與測試使用的攝像機分辨率或安放角度不同或ATM機型號、插卡位置存在差異，訓(xùn)練出來的深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)將無法應(yīng)對新情況，甚至無法完成識別。另外，參數(shù)越多，運算量成指數(shù)級上升，訓(xùn)練速度、識別速度都會降低。

本設(shè)計的系統(tǒng)用人體感應(yīng)模塊和IC卡槽關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)當取款人取完款后未將插入的卡拔走就離開，將會智能報警，提醒取款人將卡片取走。如圖1所示，利用ATM機配備兩個Open CV攝像頭，攝像頭1進行ATM面板行為識別，攝像頭2進行人臉識別；能基于人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常行為識別非法行為并智能報警（如：搶劫、蒙面、惡意遮擋、惡意襲擊ATM機等）。采用三維時序卷積網(wǎng)絡(luò)分別為ATM監(jiān)控視頻插卡口處、頂部區(qū)域、鍵盤區(qū)域建立深度網(wǎng)絡(luò)，用以識別各區(qū)的異常行為，識別精度大幅提高，訓(xùn)練、識別時間大幅縮短，對不同分辨率、視角的攝像頭采集兼容良好。若識別出ATM機已被非法改裝，則智能報警。

圖1 ATM報警系統(tǒng)設(shè)計方案圖

結(jié)語：由于國內(nèi)的ATM智能監(jiān)控起步較晚，技術(shù)還不夠完善，開發(fā)出的產(chǎn)品距離智能化還有一定差距，并且都無法做到提前預(yù)警，只能事后取證，在實際的應(yīng)用中受到很多限制，還有待于進一步的完善。提升ATM機智控水平，保障其可靠運轉(zhuǎn)，不僅是保護人們的人身財產(chǎn)安全需要，更是銀行服務(wù)提質(zhì)的必做功課。本文設(shè)計的智能報警ATM機利用深度學(xué)習極大地完善了報警系統(tǒng)，從而實現(xiàn)智能報警和事前預(yù)警，與傳統(tǒng)ATM機相比，能夠做到提前預(yù)警，防患于未然。