一种金融取款间危险目标检测方法及系统与流程

文档序号：24382417发布日期：2021-03-23 11:16阅读：153来源：国知局

本发明涉及金融技术领域，是一种金融取款间危险目标检测方法及系统。

背景技术：

自动取款机为金融领域中常用的取款设备。自动取款机又称atm(automatedtellermachine的缩写)，意思是自动柜员机，因大部分用于取款，又称自动取款机。它是一种高度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的自助服务，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(实时入账)、支票存款(国内无)、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。

现有自动取款机处大多无法识别危险目标并进行及时预警，无法对危险目标进行警示及震慑作用，无法维护取款人员的人身及财产安全。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提出一种金融取款间危险目标检测方法及系统。

本发明通过以下技术方案予以实现：

一种金融取款间危险目标检测方法,包括：

从上方、左侧与右侧分别获取环境空间的红外图像，根据红外图像色差通过边缘检测方式获取人物及物品的轮廓，图像识别模块根据检测出的轮廓数据识别其中是否具有危险物品，若有，则双重警报模块进行警报提示；

测距模块测量后方人员与取款人员间的距离，当检测距离小于预设值时，警报模块进行语音警报提示；

获取取款人员的语音数据，通过语音识别模块识别语音数据的音调及数据中的是否存在预警信号词，若有，则预警模块进入预警模式；

若语音识别模块识别语音数据音调高于预设值且取款人员后方人物与其距离小于预设值且两者距离持续靠近，则预警模块进入预警模式；

若图像识别模块检测到环境空间内存在带有危险物品且危险物品与取款人员间的距离小于预设值且两者距离持续靠近，则预警模块进入预警模式；其中，识别出的危险物品与取款人员间的距离通过图像测距模块进行测量。

进一步的，红外图像色差通过canny边缘检测或scharr边缘检测方式获取人物及物品的外轮廓。

进一步的，图像识别模块采用基于深度学习的算法分析方式，识别根据红外图像色差检测出的轮廓中是否具有危险物品；判别时通过同时对三个方向图像进行鉴别，当三个方向图像与危险物品特征相符时，输出环境空间内存在危险物品的信号。

进一步的，所述图像识别模块是经训练的fasterr-cnn网络模型，所述图像识别模块的训练过程包括：

获取危险物的立体图，以该危险物品不同角度下，其上方、左侧与右侧的轮廓为输入，对图像识别模块进行训练，直至所述图像识别模块收敛。

进一步的，所述双重警报模块包括语音预警提示及爆闪灯预警提示。

进一步的，所述预警模块包括报警拨号、语音预警提示及爆闪灯预警提示。

本发明还进一步提供了一种金融取款间危险目标检测系统，其特征在于，包括：

红外热像仪，其分别设置于取款机的上方、左侧与右侧，用于获取当前环境空间内的红外图像；

边缘检测模块，用于获取红外图像中人物及物品的轮廓数据；

图像识别模块，用于识别边缘检测模块获得的轮廓数据中是否存在危险物品；

测距模块，用于获取取款人与后方人员间的距离；

警报模块，用于进行语音警报提示；

双重警报模块，用于进行语音预警提示及爆闪灯预警提示

获取模块，用于获取环境空间内的语音数据；

语音识别模块，用于识别语音数据中的音调及是否存在预警信号词；

预警模块，用于进行报警拨号、语音预警提示及爆闪灯预警提示；

图像测距模块，用于测量识别出的危险物品与取款人之间的距离；

控制单元，用于图像识别模块识别出有危险物品时，控制双重警报模块进行警报提示；测距模块检测到取款人员与后方人员距离小于预设值时，控制警报模块进行语音警报提示；语音识别模块识别出语音数据中存在预警信号词，控制预警模块进入预警模式；语音识别模块识别语音数据音调高于预设值且取款人员后方人物与其距离小于预设值且两者距离持续靠近时，控制预警模块进入预警模式；图像识别模块检测到环境空间内存在危险物品且危险物品与取款人员间的距离小于预设值且两者距离持续靠近时，控制预警模块进入预警模式。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明通过热成像、边缘检测及图像识别方式能够有效对危险物品进行捕捉识别，且通过多方位检测对比有效提升了其鉴别的准确性。另，本发明通过多识别单元搭配鉴别预警的方式，有效避免了误报的情况，提升了预警的准确性，使取款人员的人身及财产安全得到有效维护，适宜进一步推广应用。

附图说明

附图1为红外热像仪的安装示意图。

图中的标号分别代表：取款机-1；红外热像仪-2。

具体实施方式

为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。

一种金融取款间危险目标检测方法,包括：

从上方、左侧与右侧分别获取环境空间的红外图像，根据红外图像色差通过canny边缘检测或scharr边缘检测方式获取人物及物品的轮廓，图像识别模块根据检测出的轮廓数据识别其中是否具有危险物品(如刀具、棍棒等危险物品)，若有，则双重警报模块进行语音预警提示及爆闪灯预警提示，以起到对危险目标进行震慑，并提醒取款人员的作用；其中图像识别模块采用基于深度学习的算法分析方式，识别根据红外图像色差检测出的轮廓中是否具有危险物品，判别时通过同时对三个方向图像进行鉴别，当三个方向图像与危险物品特征相符时，输出环境空间内存在危险物品的信号。进一步的，图像识别模块是经训练的fasterr-cnn网络模型，图像识别模块的训练过程包括：通过红外方式取图并进行鉴别能够避免光线较暗传统识别方式无法识别出危险物品的情况；且通过从三个方向取景确认，通过图像识别模块鉴别从上方、左侧与右侧的采集图像识别结果，当三个方向的检测结果均与危险物品的特征相符，才进行报警，从三个方向进行综合判定，避免了物品某一视角下与危险物品相近导致误报的情况，提高其报警的准确性。

获取危险物的立体图，以该危险物品不同角度下，其上方、左侧与右侧的轮廓为输入，对图像识别模块进行训练，直至图像识别模块收敛。

测距模块(可采用红外测距设备)测量后方人员与取款人员间的距离，当检测距离小于预设值时，警报模块进行语音警报提示；例如当后方人员进入取款人员一米身为内时，进行语音警报提示，对后方人员与取款人员进行提示。

获取取款人员的语音数据，通过语音识别模块识别语音数据的音调及数据中的是否存在预警信号词，若有，则预警模块进入预警模式，即预警模块进行报警拨号、语音预警提示及爆闪灯预警提示，对危险目标进行震慑并及时报警，对取款人员的人身及财产安全起到一定保障作用；其通过现有语音识别模块即可实现，将语音转换为文中，并查询文字中是否存在预警信号词。预警信号词包括“救命、抢劫等词”。

若语音识别模块识别语音数据音调高于预设值且取款人员后方人物与其距离小于预设值且两者距离持续靠近，则预警模块进入预警模式，即预警模块进行报警拨号、语音预警提示及爆闪灯预警提示，对危险目标进行震慑并及时报警，对取款人员的人身及财产安全起到一定保障作用。

若图像识别模块检测到环境空间内存在带有危险物品且危险物品与取款人员间的距离小于预设值且两者距离持续靠近，则预警模块进入预警模式，即预警模块进行报警拨号、语音预警提示及爆闪灯预警提示；其中，识别出的危险物品与取款人员间的距离通过图像测距模块进行测量，图像测距模块可采用opencv图像测距方式(为常规现有技术)进行测距。

本发明还进一步提供了一种金融取款间危险目标检测系统，包括：

红外热像仪2，其分别设置于取款机1的上方、左侧与右侧，用于获取当前环境空间内的红外图像；其中红外热像仪2为广角镜头，其设置高度为2.5-2.8米(详情参照附图1)。