[发明专利]一种金融取款间危险目标检测方法及系统

说明书

本发明涉及一种金融取款间危险目标检测方法及系统，该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；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。

技术领域

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(AutomatedTeller Machine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。

发明内容

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Faster R-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：