[发明专利]一种基于ATM场景下的异常面板检测算法

说明书

技术领域

本发明属于金融计算机视觉领域，特别涉及一种基于ATM场景下的异常面板检测算法，及该方法在金融智能安防中的应用。

技术背景

随着银行ATM自助设备日渐普及，人们使用银行卡在ATM自助设备上进行业务操作的比例越来越大，从以往的存取款到转账汇款等业务，人们对ATM自助设备的依赖度也越来越大。与此同时，犯罪分子利用银行ATM自助设备实施犯罪活动也在不断增加。大多数ATM的犯罪以安装读卡器、假摄像头、假键盘以及粘贴小广告等各种手段骗取用户的财物，虽然ATM机本身配套有完善的监控系统，但由于监控点众多，远远超过了人的监控能力。

在此背景下，基于计算机视觉的金融智能视频分析方法应运而生。该方法利用计算机视觉技术对ATM机监控区域进行实时分析，如若发现异常情况，则发出告警，提醒监控人员注意，可以及时有效地预防犯罪的发生。目前ATM智能分析有两种应用模式，一是前端DVS或智能DVR模式，即将ATM智能分析算法嵌入到DSP中，这种应用的缺陷是一台DVS通常只能接入2路左右的视频，如果要对全市甚至全省的所有ATM机实施监控，需要布置大量的前端设备，成本较高。另一种是后端服务器模式，即将ATM智能分析算法布置在后端服务器中，这种应用的好处单台服务器的并发路数较高，通常可达20路，甚至有个别厂家能做到32路。但通常来说，一个大型银行在一个中等城市的ATM设备数多达上百台，即使能达到32路的并发度，也需要多台服务器才能监控全市所有设备，并且需要占用大量的网络带宽，影响其它监控平台的运行。为了解决这种情况，本发明提出了一种ATM机轮询检测机制，对全市所有ATM机按营业网点进行分组，采取组间并发，组内轮询的策略，这样可以保证在系统并发度不变的情况下，一台服务器所能处理的设备数大大增加。

在轮询机制下，轮流对组内每台设备进行检测，每次只获取一帧图像进行分析，这时经典的背景建模方法，如混合高斯等将不再适用。基于此，本发明设计了一种在轮询机制下的ATM机异常面板检测算法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有ATM智能分析系统由于并发路数的限制，导致处理的设备数有限的瓶颈，提出了一种ATM轮询检测机制，并设计了一种轮询机制下的ATM机异常面板检测算法，从而大大提高了单台服务器所能监控的ATM设备数。发明内容如下：

ATM机智能视频分析系统轮询检测机制，技术特征如下：

对于同一个营业网点，对摄像机进行线性检测，即逐一检测；对于不同营业网点进行并发检测。如若有营业网点A和B，A有摄像机a，b，c；B有摄像机d，e，f，那么，系统并行处理a，d摄像机，处理完后关闭链接，再处理b，e，之后c，f，之后a，d。这样并发路数为2、但可处理的设备数为6。轮询检测机制可以保证在不增加并发路数的前提下，大大增加单台服务器能够处理的设备数。

轮询机制下的ATM机异常面板检测算法，技术特征如下：

(1)、基于自适应前景提取算法通过前期基于三帧差算法进行前景检测来确定自适应背景，即当三帧差法获得前景变化小于阈值T时，确认当前帧为默认背景图，否则进行继续自适应学习背景。

(2)、基于自适应前景提取进行初检，其算法在于，背景学习完成后，通过背景差法对当前图像和自适应背景进行差值，来获取当前前景图，对提取的前景图通过最大连通域法进行独立目标提取，当独立目标在一定合理范围内时，将该目标加入复检队列进行复检以此作为可疑异常面板目标；若目标大小在设定范围之外时直接进行过滤，实验证明该初检方法可以有效提高算法效率，降低算法运算复杂度，从而提高系统运算并发度。

(3)、基于自适应前景提取进行异常目标复检算法，其算法通过基于多维特征向量的方法进行异常目标复检，以提高算法准确度，表现在算法中通过对复检目标和背景图对应区域进行基于占空比、纹理、边缘、颜色的方法进匹配，只有四个特征均满足异常面板需要才认为复检目标通过复检，若复检失败，则进行异常面板区域背景更新，从而对光照干扰进行过滤，从而达到复检的目的，提高算法准确度。

(4)、复检中对于纹理的特征，算法通过对复检目标和背景图对应区域同时计算4个方向的灰度共生矩阵，然后计算灰度共生矩阵中的能量、熵、惯性矩和相关性的均值和方差，得到两个八维的特征向量，计算两个向量的欧氏距离，来确认复检目标是否为异常目标。