本实用新型涉及金融设备安全技术领域，具体涉及一种自动取款机安全取款系统。
背景技术：
自动取款机是一种高精密的机电一体化装置，利用磁性代码卡或智能卡实现金融交易自助服务，代替银行柜面人员的工作。可提取现金、查询存款余额、进行账户之间资金划拨、余额查询等工作；还可以进行现金存款、存折补登、中间业务等工作。持卡人可以使用信用卡或储蓄卡，根据密码办理自动取款、查询余额、转账、现金存款，存折补登，购买基金，更改密码，缴纳手机话费等业务。
目前各个银行的自动取款机都属于无人看守状态，自动取款机为方便市民直接裸露在外，用户进行取款时对取款人员无任何要求，只要银行卡和密码正确即可完成取款、存款、转账等金融业务，因此造成一些不法分子在获取他人银行卡及密码后可随意通过自动取款机窃取他人银行资金。即使自动取款机上安装有监控设备，或附近区域也设有监控设备，但只要不法分子将面部进行遮挡，就很难对不法分子进行追踪甄别，给后期公安机关案件侦破带来一定难度。而且现在也存在一些不良人员对自动取款机进行恶意破坏等不良行为，所以关于自动取款机的保护以及对如何在自动取款机平台上对不法分子进行有效识别就是现在亟需解决的问题。
技术实现要素：
本实用新型的目的在于提供一种自动取款机安全取款系统，通过在自动取款机外安装防护装置和人脸识别摄像机，一方面保护自动取款机不受不良人员的恶意破坏，另一方面可以有效识别使用和破坏自动取款机的人员信息，为后期案件的侦破提供可靠依据，并能对一些不法分子取款起到震慑作用，且此人脸设备摄像机视频监控接入公安视频专网，也有利于对不法分子进行轨迹追踪。
为实现上述目的，本实用新型的技术方案为：一种自动取款机安全取款系统，所述取款系统包括ATM取款机、人脸识别摄像机、闸机模块和电机控制模块，所述ATM取款机与所述电机控制模块建立连接关系，ATM取款机用于银行业务操作以及对所述电机控制模块进行控制；所述人脸识别摄像机设置在所述闸机模块或ATM取款机外侧上方区域，人脸识别摄像机设有人脸识别模块和画面分析模块，所述人脸识别模块用于获取取款人员的人脸图像信息，所述画面分析模块与所述电机控制模块建立连接关系，画面分析模块用于根据人脸识别摄像机获取的取款场所图像信息对所述电机控制模块进行工作控制；所述闸机模块设置在所述ATM取款机显示区和按键区域部位外侧，闸机模块与所述电机控制模块建立连接关系，闸机模块用于对使用自动取款机的人员进行操作限制；所述电机控制模块用于根据画面分析模块获取的取款场所图像信息或ATM取款机的操控指令对所述闸机模块的开关状态进行控制。
如上所述的一种自动取款机安全取款系统，所述ATM取款机设有闸机控制按钮，所述闸机控制按钮与所述电机控制模块建立连接关系，闸机控制按钮用于操作人员发送电机控制模块的控制指令。闸机控制按钮可以采用设置在ATM取款机操作界面的虚拟按钮，也可以采用设置在ATM取款机附近的实体按钮。
如上所述的一种自动取款机安全取款系统，所述取款系统还包括公安视频网络，所述人脸识别摄像机与所述公安视频网络建立连接关系，人脸识别摄像机将人脸识别模块获取的人脸图像信息上传到所述公安视频网络。
进一步，所述取款系统还包括监控主机和交换机，所述监控主机与所述交换机建立连接关系，监控主机用于对上传到所述公安视频网络的人脸图像信息进行监视。公安视频网络的视频访问控制终端访问公安内网的视频通信服务器，内网通信服务器和监控专网通信服务器通过视频安全交换平台建立连接和调用。公安视频网络的视频访问控制命令通过视频安全交换平台的TCP/IP通道进行连接，视频流通过平台的UDP通道进行传输，平台对视频控制命令和视频进行严格的格式校验和审核。
本实用新型还提供一种自动取款机安全取款方法，所述取款方法包括以下步骤：
步骤一：通过人脸识别摄像机获取进入取款场所的人员脸部信息，并通过人脸识别模块对获取的人员脸部信息进行识别处理；
步骤二：对人员脸部信息识别处理结果进行判断，将有效识别的人员脸部信息上传到公安视频网络，电机控制模块控制闸机模块打开；
步骤三：人员通过ATM取款机进行银行业务操作，银行业务办理结束后，通过画面分析模块对获取的取款场所图像信息进行画面分析，实时监测取款场所是否存在活动人员；
步骤四：在预设时间范围内，取款场所的图像信息未发生变化，电机控制模块控制闸机模块关闭。
如上所述的一种自动取款机安全取款方法，所述步骤一中，人脸识别模块通过人脸识别算法对人员脸部信息进行识别处理，人脸识别算法采用基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法或利用神经网络进行识别的算法。
人脸识别算法有很多成熟的现有算法，人脸识别是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，然后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择(可选)；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有4种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。
如上所述的一种自动取款机安全取款方法，所述步骤三中，画面分析模块通过运动物体捕捉算法对取款场所的活动物体进行捕捉处理，运动物体捕捉算法采用Surendra算法、帧差法或背景差分算法。Surendra算法能够自适应地获取背景图像，该算法提取背景的思想是通过当前帧帧差图像找到物体的运动区域，对运动区域内的背景保持不变，而非运动区域的背景用当前帧进行替换更新，这样经过一段时间就可以提取出背景图像。
帧差法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动。图像序列逐帧的差分，相当于对图像序列进行了时域下的高通滤波。背景差分算法的实质是实时输入的场景图像与背景图像进行差分，可以较准确的分割出运动目标。
如上所述的一种自动取款机安全取款方法，所述步骤三中，人员通过ATM取款机进行银行业务操作，银行业务办理结束后，人员通过ATM取款机的闸机控制按钮发送电机控制模块控制指令。
如上所述的一种自动取款机安全取款方法，所述步骤四中，预设时间范围的确定方式为，预设时间大于人员在取款场所中由ATM取款机行走至闸机模块的时间。
本实用新型具有如下优点：
1)对不法分子起到震慑作用，只要通过自动取款机进行业务办理，就必须留存面部信息，这样即使不法分子窃取他人银行卡和密码信息，也不敢轻易通过自动取款机进行窃取活动；
2)在有效保护自动取款机的同时，对随意破坏自动取款机的不良人员起到震慑作用；
3)人脸识别采集系统直接连接公安视频网，面部信息在公安系统进行存档，可为后续公安部门案件侦破提供依据，也可通过公安黑名单查询不法人员行为轨迹，大大促进案件侦破效率；
4)公安机关可通过摄像机实时监控自动取款机区域内视频信息。
附图说明
图1为自动取款机安全取款系统示意图；
图2为自动取款机安全取款方法示意图；
图3为自动取款机安全取款方法流程框图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本实用新型，但不用来限制本实用新型的范围。
如图1所示，一种自动取款机安全取款系统，所述取款系统包括ATM取款机1、人脸识别摄像机2、闸机模块3和电机控制模块4，所述ATM取款机1与所述电机控制模块4建立连接关系，ATM取款机1用于银行业务操作以及对所述电机控制模块4进行控制；所述人脸识别摄像机2设置在所述闸机模块3或ATM取款机1外侧上方区域，人脸识别摄像机2设有人脸识别模块5和画面分析模块6，所述人脸识别模块5用于获取取款人员的人脸图像信息，所述画面分析模块6与所述电机控制模块4建立连接关系，画面分析模块6用于根据人脸识别摄像机2获取的取款场所图像信息对所述电机控制模块4进行工作控制；所述闸机模块3设置在所述ATM取款机1所处的取款场所，闸机模块3与所述电机控制模块4建立连接关系，闸机模块3用于对使用自动取款机的人员进行操作限制；所述电机控制模块4用于根据画面分析模块6获取的取款场所图像信息或ATM取款机1的操控指令对所述闸机模块3的开关状态进行控制。
自动取款机安全取款系统的一个实施例中，所述ATM取款机1设有闸机控制按钮7，所述闸机控制按钮7与所述电机控制模块4建立连接关系，闸机控制按钮7用于操作人员发送电机控制模块4的控制指令。闸机控制按钮7可以采用设置在ATM取款机1操作界面的虚拟按钮，也可以采用设置在ATM取款机1附近的实体按钮。
自动取款机安全取款系统的一个实施例中，所述取款系统还包括公安视频网络8，所述人脸识别摄像机2与所述公安视频网络8建立连接关系，人脸识别摄像机2将人脸识别模块5获取的人脸图像信息上传到所述公安视频网络8。所述取款系统还包括监控主机9和交换机10，所述监控主机9与所述交换机10建立连接关系，监控主机9用于对上传到所述公安视频网络8的人脸图像信息进行监视。公安视频网络8的视频访问控制终端访问公安内网的视频通信服务器，内网通信服务器和监控专网通信服务器通过视频安全交换平台建立连接和调用。公安视频网络8的视频访问控制命令通过视频安全交换平台的TCP/IP通道进行连接，视频流通过平台的UDP通道进行传输，平台对视频控制命令和视频进行严格的格式校验和审核。
参见图2和图3，本实用新型还提供一种自动取款机安全取款方法，所述取款方法包括以下步骤：
S1：通过人脸识别摄像机2获取进入取款场所的人员脸部信息，并通过人脸识别模块5对获取的人员脸部信息进行识别处理；
S2：对人员脸部信息识别处理结果进行判断，将有效识别的人员脸部信息上传到公安视频网络8，电机控制模块4控制闸机模块3打开；
S3：人员通过ATM取款机1进行银行业务操作，银行业务办理结束后，通过画面分析模块6对获取的取款场所图像信息进行画面分析，实时监测取款场所是否存在活动人员；
S4：在预设时间范围内，取款场所的图像信息未发生变化，电机控制模块4控制闸机模块3关闭。
自动取款机安全取款方法的一个实施例中，所述S1中，人脸识别模块5通过人脸识别算法对人员脸部信息进行识别处理，人脸识别算法采用基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法或利用神经网络进行识别的算法。
人脸识别算法有很多成熟的现有算法，人脸识别是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，然后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择(可选)；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有4种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。
自动取款机安全取款方法的一个实施例中，所述S3中，画面分析模块6通过运动物体捕捉算法对取款场所的活动物体进行捕捉处理，运动物体捕捉算法采用Surendra算法、帧差法或背景差分算法。Surendra算法能够自适应地获取背景图像，该算法提取背景的思想是通过当前帧帧差图像找到物体的运动区域，对运动区域内的背景保持不变，而非运动区域的背景用当前帧进行替换更新，这样经过一段时间就可以提取出背景图像。
帧差法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动。图像序列逐帧的差分，相当于对图像序列进行了时域下的高通滤波。背景差分算法的实质是实时输入的场景图像与背景图像进行差分，可以较准确的分割出运动目标。
自动取款机安全取款方法的一个实施例中，所述S3中，人员通过ATM取款机1进行银行业务操作，银行业务办理结束后，人员通过ATM取款机1的闸机控制按钮7发送电机控制模块4控制指令。
自动取款机安全取款方法的一个实施例中，所述S4中，预设时间范围的确定方式为，预设时间大于人员在取款场所中由ATM取款机1行走至闸机模块3的时间，有效确保操作人员点击闸机控制按钮7后，在闸机模块关闭前离开取款场所。
本实用新型在ATM取款机1操作区域外设置闸机模块3，该闸机模块3通过电机控制模块4带动开关，并在ATM取款机1上方安装人脸识别摄像机2，直接连接公安视频专网，在人脸识别摄像机2采集有效的人脸信息后，并将有效人脸通过网络传给公安视频专网，电机控制模块4控制电机打开闸机模块3的闸机，方可进行相关业务办理。业务办理完成后，操作人员可通过ATM取款机1加载的关闭开关对闸机模块3的闸机进行关闭工作，也可通过人脸识别摄像机2捕捉移动物体的方式，在规定时间内画面无变化，电机控制模块4控制电机关闭闸机模块3的闸机。本实用新型对不法分子起到震慑作用，只要通过自动取款机进行业务办理，就必须留存面部信息，这样即使不法分子窃取他人银行卡和密码信息，也不敢轻易通过自动取款机进行窃取活动。在有效保护自动取款机的同时，对随意破坏自动取款机的不良人员起到震慑作用。人脸识别采集系统直接连接公安视频网，面部信息在公安系统进行存档，可为后续公安部门案件侦破提供依据，也可通过公安黑名单查询不法人员行为轨迹，大大促进案件侦破效率。公安机关可通过摄像机实时监控自动取款机区域内视频信息。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本实用新型作了详尽的描述，但在本实用新型基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本实用新型精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本实用新型要求保护的范围。