由于ATM(Automatic Teller Machine,，以下簡(jiǎn)稱ATM)在銀行業(yè)務(wù)中特殊的作用,，到2007年底前，我國ATM保有量就迅速上升到約13．8萬臺(tái),，其中銀聯(lián)聯(lián)網(wǎng)ATM約12．3萬臺(tái),。在中國ATM銷售市場(chǎng)上，中國工商銀行,、中國農(nóng)業(yè)銀行,、中國銀行、中國建設(shè)銀行,、交通銀行,、中國郵政儲(chǔ)蓄銀行等6家主要銀行的ATM市場(chǎng)份額，約占中國ATM市場(chǎng)總量的85％,。但是從每百萬人口擁有的ATM數(shù)量指標(biāo)來看,，中國ATM需求缺口依然很大。2006年,，中國每百萬人口擁有ATM數(shù)量?jī)H為73臺(tái),，城市每百萬人口擁有ATM數(shù)量為273臺(tái)，遠(yuǎn)低于保有量居世界前20位國家1 150臺(tái)的平均水平,。至2009年,，我國ATM機(jī)保有量已經(jīng)達(dá)到18．4萬臺(tái)，平均年增長率達(dá)20％以上,，僅次于美國,、日本、巴西,，居世界第4位,，按照目前的增長速度，有專家預(yù)測(cè),，到2011年,，我國的ATM機(jī)保有量將超過巴西，躍居世界第3,。
2 銀行ATM現(xiàn)有的監(jiān)控方式
目前國內(nèi)銀行ATM機(jī)的監(jiān)控方式主要由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況差異,、安防建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)等要求的不同，即使是同一家銀行在不同地域的安防建設(shè)理念各不相同,，其主要的監(jiān)控方式主要有以下3種,。
2．1 將ATM納入整個(gè)網(wǎng)點(diǎn)監(jiān)控
該類方式主要用于在行式的ATM監(jiān)控。在行式的ATM機(jī)的安裝方式有穿墻式,、大堂式安裝,。穿墻式ATM由于具有獨(dú)立且物防等級(jí)高的加鈔間，因此這類ATM機(jī)安裝方式在攝像機(jī)布線上具有靈活的方式,，這些ATM機(jī)器通常安裝在統(tǒng)一的房間內(nèi),，具有客戶區(qū)和加鈔區(qū)。每臺(tái)攝像機(jī)除了安裝基本監(jiān)控要求的攝像機(jī),，同時(shí)在ATM顧客廳需要安裝有1—2只全景攝像機(jī)以對(duì)射的方式監(jiān)控大廳,，如圖1所示。
2．2 獨(dú)立ATM監(jiān)控的方式
這種方式用于大堂式的ATM機(jī)型的監(jiān)控,，由于該類ATM機(jī)受所安裝位置的限制,，往往將硬盤錄像機(jī)小型化后與ATM同時(shí)安裝在燈箱體內(nèi)的一個(gè)設(shè)備箱內(nèi)，由于所有設(shè)備線路的布設(shè)基本是在ATM機(jī)及其附屬設(shè)備內(nèi)部,，因其安裝靈活度大,，可以較好地滿足不僅大堂式ATM的安裝，也適用于穿墻式ATM機(jī)器的安裝,，如圖2所示,。大堂式ATM還有采用專用監(jiān)控主機(jī)與網(wǎng)點(diǎn)監(jiān)控主機(jī)各付其責(zé)的監(jiān)控方式，如圖3所示,。
2．3 ATM視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)
隨著產(chǎn)品技術(shù)的發(fā)展,，監(jiān)控設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)功能、視頻壓縮技術(shù)不斷地成熟和提高,，特別是基于MPEG4和H．264壓縮技術(shù)應(yīng)用,，CIF(352× 288)畫質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)帶寬在保證清晰度不變的前提下，每路碼流可低至384 kbit·s-1,，甚至更低,，這樣基于帶寬不高的銀行專網(wǎng)或者VPDN網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)，也在全國各大銀行和商業(yè)銀行大規(guī)模的建設(shè)并投入使用,，這些監(jiān)控中心改變了銀行針對(duì)ATM防范的方式,，由原有被動(dòng)變?yōu)榘胫鲃?dòng)方式，將原有的事后應(yīng)對(duì)變成了事中和事后同時(shí)應(yīng)對(duì),，通過對(duì)圖像的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控,，中心值班員對(duì)ATM現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的監(jiān)控實(shí)現(xiàn)人工主動(dòng)的預(yù)警。
3 圖片差異檢測(cè)方式
首先進(jìn)行背景建模,、前景提取,。利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型，把眾多圖片的統(tǒng)計(jì)信息保存到模型中,，再用當(dāng)前圖片和該模型比較,，提取出可能存在異物的地方。該方法的背景可以達(dá)到幾個(gè)小時(shí)甚至一天的圖片的統(tǒng)計(jì)值,，增強(qiáng)了檢測(cè)功能對(duì)各種環(huán)境的適應(yīng)性,，大大降低了誤報(bào),，也降低了光線的影響，同時(shí)在在背景建模,、前景提取方法的基礎(chǔ)上又加入一些物體特征判斷,，可降低誤報(bào)，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率,，檢測(cè)流程如圖4所示,。
4 圖像識(shí)別在ATM的應(yīng)用
圖像識(shí)別技術(shù)由于能實(shí)時(shí)判斷、分析攝像機(jī)監(jiān)控畫面的變化得到其不同的特征點(diǎn),，因此實(shí)時(shí)主動(dòng)預(yù)警的功能與銀行現(xiàn)有的視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)功能,，可有機(jī)地整合為一套針對(duì)目前ATM高風(fēng)險(xiǎn)的綜合安防管理平臺(tái)，該類檢測(cè)可以準(zhǔn)確標(biāo)出報(bào)警框提醒相關(guān)人員注意,。
(1)貼廣告,、假鍵盤、假讀卡器報(bào)警,。
貼廣告是目前主要的一種ATM詐騙方式,，它主要與堵塞出鈔口、假讀卡器方式共同使用,，如果客戶輕信了廣告的內(nèi)容和電話,，犯罪分子就偽裝成銀行的工作人員騙取客戶的個(gè)人資料進(jìn)行犯罪活動(dòng)。通過安裝圖像識(shí)別設(shè)備,，首先學(xué)習(xí)正常情況下ATM的圖像,，然后實(shí)時(shí)地將監(jiān)控一段時(shí)間的監(jiān)控圖像與過往的圖像進(jìn)行比對(duì)，如這段時(shí)間每個(gè)畫面都與正常的圖像有不同,，系統(tǒng)提示報(bào)警,。
(2)遺留物報(bào)警。
實(shí)時(shí)檢測(cè)監(jiān)控場(chǎng)景中出現(xiàn)的物品遺留,，系統(tǒng)使用者可以自定義物品尺寸大小,，提示有關(guān)人員處理。這個(gè)功能最早出現(xiàn)在歐美,，主要用于公共場(chǎng)所人員聚集場(chǎng)所的反恐工具,。在視頻監(jiān)控區(qū)域內(nèi)，系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)出場(chǎng)景中的遺留物品,，實(shí)時(shí)發(fā)出報(bào)警,。
(3)人員聚集報(bào)警，人員滯留,、徘徊報(bào)警,。
自動(dòng)分析監(jiān)控場(chǎng)景中出現(xiàn)的多人聚集異常行為，當(dāng)某個(gè)自助銀行或ATM周邊出現(xiàn)多人聚集時(shí)，很多情況都在視頻切換監(jiān)控,，由于各種因素往往會(huì)忽視此類問題的存在,，而這些往往是犯罪分子作案前經(jīng)常出現(xiàn)的狀況，通過視頻智能監(jiān)控判斷可能出現(xiàn)的情況并能及時(shí)的報(bào)警抓捕,。
(4)打斗報(bào)警,、人員跌倒。
通過對(duì)物體快速移動(dòng)及其他相關(guān)輔助的檢測(cè)方式能準(zhǔn)確地檢測(cè)人員打斗狀態(tài),。人員跌倒檢測(cè)，可當(dāng)自助銀行內(nèi)出現(xiàn)的人員倒地或有人睡覺等異常情況,，報(bào)警到監(jiān)控中心,。
(5)人臉面部識(shí)別。
面部主要通過ATM機(jī)安裝的針孔攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)取款人的面部特征進(jìn)行識(shí)別,。犯罪分子在進(jìn)行犯罪活動(dòng)時(shí),，為避免監(jiān)控?cái)z像機(jī)拍攝下其面部，作案時(shí)經(jīng)常遮擋面部,，這樣即使被錄像,，也無法分辨其是誰。相關(guān)流程如圖5所示,，如有人員遮蓋面部,，系統(tǒng)可以及時(shí)報(bào)警提示相關(guān)人員進(jìn)行處理，因?yàn)楹芏嗳嗽诓煌竟?jié)都會(huì)帶口罩,，可以同時(shí)彈出不同角度的視頻對(duì)該類人員進(jìn)行人為識(shí)別,，以便分辨出正常取款和犯罪行為。
(6)違規(guī)提款,、越線報(bào)警,。
主要防范用戶從后面偷窺密碼、被犯罪分子挾持,、故意掉錢偷換客戶銀行卡等,，或者是人員進(jìn)入到自助銀行、ATM區(qū)域所劃定的區(qū)域進(jìn)行報(bào)警,。特別是違規(guī)提款,，該類犯罪活動(dòng)主要是針對(duì)女性一個(gè)人的情況進(jìn)行犯罪，將此類報(bào)警與聲強(qiáng)異常檢測(cè)報(bào)警與ATM機(jī),、自助銀行的門禁系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)可以在第一時(shí)間自動(dòng)關(guān)閉自助銀行大門,，給處警提供有利條件。
5 圖像識(shí)別技術(shù)的不足
雖然圖像識(shí)別已經(jīng)在ATM監(jiān)控系統(tǒng)中逐步使用,，但由于攝像機(jī)成像受到光線影響,，一天內(nèi)不同時(shí)間段的最終成像也不相同。而且由于現(xiàn)有的圖像分析設(shè)備受到成本,、技術(shù)和主觀因素的影響,，現(xiàn)有圖像分析設(shè)備的視頻源都是采用從ATM原有監(jiān)控?cái)z像機(jī)圖像,，但這些攝像機(jī)有的安裝年限早、有的攝像機(jī)無超寬動(dòng)態(tài)成像能力,、有的受隱蔽透光板的限制等諸多因素影響,，目前用于ATM的圖像識(shí)別系統(tǒng)還有如下不足：
(1)誤報(bào)的影響。
誤報(bào)的影響目前仍是智能視頻分析技術(shù)無法回避的問題,。造成誤報(bào)的問題主要有以下問題：
1)受光線影響,，特別是白天不同階段與晚上所需的模型不同，而且業(yè)內(nèi)還沒有開發(fā)出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型,，也無法完全解決隨機(jī)事件的影響,。
2)攝像機(jī)成像效果，如果攝像機(jī)因故障,、外界干擾,、老化等問題，造成設(shè)備認(rèn)為圖像始終在變化,，無法準(zhǔn)確建模,。
(2)不具備行為和假特征的判斷能力。
1)以跨線報(bào)警,、多人取款為例,。如果出現(xiàn)有人跨線看顧客取錢或者是多個(gè)人同時(shí)在ATM機(jī)前，而這些人都是朋友,，系統(tǒng)無法判別這些是否是需要人為干預(yù)的情況,。智能視頻分析只是一系列設(shè)定好的程序，其判斷能力還遠(yuǎn)不能與人相比,，但是該類誤報(bào)的出現(xiàn)比漏報(bào)帶來的問題可以忽略,。
2)人臉面部識(shí)別對(duì)高仿面具的“易容術(shù)”無法判斷，2010年安徽,、浙江警方接連破獲了數(shù)起利用“易容術(shù)”進(jìn)行ATM犯罪,，雖然最后案件破獲，但是也對(duì)目前現(xiàn)有的人臉面部識(shí)別技術(shù)設(shè)立了專項(xiàng)課題進(jìn)行研究,。
(3)特征識(shí)別技術(shù)對(duì)畫面要求高,。
基于圖像分析技術(shù)對(duì)于圖像的要求較高，除了畫面本身的清晰度外,，還需要畫面能夠清楚地展示目標(biāo)物體的特征,，如遺留物、人臉的面部識(shí)別等,，目前基于計(jì)算機(jī)設(shè)備的識(shí)別能力還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類對(duì)物體特征的識(shí)別能力,，特別是光照條件、拍攝角度等因素。
(4)設(shè)備和后臺(tái)處理設(shè)備的處理能力仍然是瓶頸,。
由于圖像識(shí)別需要大量的計(jì)算機(jī),，以便將圖像與模型和數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù)進(jìn)行大量計(jì)算，而要適應(yīng)復(fù)雜的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境就需要復(fù)雜的算法,，而目前DSP和ARM芯片的處理能力有限,，已經(jīng)不能滿足某些復(fù)雜算法的需要，因此難以開發(fā)具有相應(yīng)高級(jí)功能的嵌入式產(chǎn)品,。
雖然圖像分析設(shè)備具有一定的不足,，但隨著視頻監(jiān)控規(guī)模的不斷擴(kuò)大，現(xiàn)有視頻監(jiān)控畫面的海量信息已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人的處理能力,，而圖像識(shí)別設(shè)備具有的智能視頻分析可以有效地過濾大量的無效信息,，圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展同數(shù)字技術(shù)一定會(huì)代替模擬技術(shù)一樣，將成為監(jiān)控整體方案中不可缺少的部分,。