深度智能在智慧金融中的应用剖析

        近期关于“人机大战”的新闻不绝于耳，前有1997年，美国IBM公司超级计算机“深蓝”依仗强大的计算能力，“暴力碾压”当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。今有2016年3月9日在韩国首尔落子的美国谷歌公司旗下人工智能公司“深度思维”开发的AlphaGo决战韩国九段围棋高手李世石。结果不期而遇，AlphaGO人工智能以绝对优势压倒。人工智能热潮被再次掀起。在此，我们简单介绍一下AlphaGO深度智能。

    所谓人工智能的终极目标是希望机器具有像人一样看、听、说、思维、推理以及运动等方面的能力。在深度学习技术出现之前，过去采取的方法就是人类耗费巨大的精力编写程序，输入机器然后执行预定的功能，而现在有了深度学习技术以后，人类只需要编写让机器人深度学习的程序，机器就能够实现在庞大的数据积累过程中通过学习来实现智能化操作，并且其水平可以在数据增加的过程中不断得到提升。机器的学习效果除了跟所收集的数据有关以外，还跟其学习的方法有着密切的关系。近年来人工智能技术发展如此迅速，主要得益于两个方面的进步。其一是机器学习的理论和方法有了新的突破，尤其是2006年开始提出的深度学习的方法，为推动人工智能技术的发展起到了关键性的作用；其二就是近年来计算机的计算能力提高得很快，GPU并行计算的能力在快速增长并被普遍使用。此次的人机大战再次掀起了人们对于人工智能的好奇，AlphaGO奠定了新一代的人工智能里程碑。

    金融安全刻不容缓

    如今随着科技的进步的全球反恐日益严峻的态势，安防体量在不断膨胀，其中以平安城市为首的各级省市地自州，其次就是全国的金融安防体系建设。这里我们暂且不论基于广场、街道、公园等大范围场所的平安城市公共安防，仅针对基于室内固定范围的金融安防进行深入。

    由于银行自助设备（ATM）和自助银行的公开性、方便性和环境特殊性，近年来针对银行自助设备和自助银行的犯罪活动不断增加,对银行业务开展和社会形象带来了严重负面影响，保障客户利益和银行服务质量、提升自助银行运行安全成为亟待解决的问题。

    传统的ATM视频监控系统主要是将视频录制下来，事件发生后，通过录像进行事后取证，从而排解纠纷、破获案件。这样的监控系统在一定程度上保证了ATM的安全操作，但存在着只能提供事后取证、不能提前预警的缺陷，这样往往耽误了解决事件的最佳机会。而有些事件发生后再解决，往往费时费力，即使能够找到证据，可能造成的损失也无法挽回，这就直接导致了整个事件陷入“案件发生->造成损失->警方取证->警方破案->银行赔偿->声誉损失”的怪圈。

    面对现在网点和自助银行的数量增加，监控中心值班人员每天除了要轮询大量的视频之外，还要处置大量报警信息。据调查目前大部分监控值班人员都在接收到超负荷报警量，因事件量多，容易出现漏处理、负荷处理、误处置等问题。

    自助银行深度智能分析系统设计方案

    为进一步贯彻落实“平安银行”创建工作相关要求，加强安全保卫基础管理，提高风险防范水平和案件处置能力；以及对于银行用户而言，提前预警、制止案件发生、避免损失是最基本的要求。如何保证ATM以及自助银行的运行安全、防止ATM被故意破坏，并防止利用ATM进行诈骗行为，强化ATM机的危险感知能力，变被动防守型的事后取证为主动防御型预警，有效保护银行和储户的利益，已经成为摆在银行和安保服务公司面前的一个重要课题。

    讯美做为智慧金融整体解决方案提供商，致力于提供给用户最具竞争力的解决方案。协助用户在面对严峻的社会治安形势和快速发展的银行业务的环境下，使用先进的安全防范管理体系，逐步从人力密集型转向科技智能型的管理模式。智慧金融离不开人工智能，讯美在完成全国单体120万路视频联网以后，深知安防监控靠堆量是不能达到其根本目的的，如果将事件划分为三个维度：事前、事中、事后，那么事前含金量最高，它才是确实有效能发现并制止事件恶化的最优办法。而事实上，我们通过安装再多的高清摄像头，1080P、4K都无法达成。

    所以历经三年，我们打造了一款基于激光三维建模的行为分析仪，命名慧瞳。

    慧瞳行为分析仪基于深瞳技术实现精确的异常行为预警：

    从原理上来讲，深瞳技术比AlphaGO所使用到的技术还要复杂，因为AlphaGO的Deepmind仅处理基于围棋的逻辑运算，而深瞳?还要叠加三维计算机视觉，以判断人的复杂多变的行为。为此，我们付出了多年的努力，共同研发突破技术壁垒，结合金融安防实际需求，推出业界第一款拥有深度学习功能的慧瞳?行为分析仪。

    通过大量的数据训练让慧瞳可以准确的区分人与非人的物体。采用最先进的“三维视觉算法”，能够灵活制定功能，有效解决行为误报，“事件准确率”高达95%，是传统智能分析的两倍以上。慧瞳?行为分析仪，可根据不同的行业、区域需求，灵活进行“业务定制”，因地制宜地适应不同的监控方案。产品采用“三维激光成像”，不再单纯依赖环境光，即使处于黑夜等零照度的环境之下，也能正常完成智能分析。

    慧瞳行为分析仪能够“实时深度信息”，采用三维激光建模，不间断地演算深度与高度。它还具备“神经元深度学习”的算法，就好比人类大脑，能在使用过程中不断演化和学习，从而提高分析事件的准确度。

    慧瞳行为分析仪基于金融安防而研发了13种异常事件的智能识别功能，它们分别是：人员倒地、暴力动作、单人加钞、移动过快、人员过多、行程过长、人员逗留、夜间接近、越线检测、区域入侵、区域人数异常、镜头异常、人员进出。上述行为一经识别，行为分析系统便立即将事件视频和相关信息推送到客户端，确实保证相关人员迅速做出响应。为了保证报警的真实性，传输到监控中心的报警为真实案件，通过现场人员三维行为动作的分析、不依赖光源成像技术及神经元深度学习等技术，由传统的视频轮询方式作为事前预警发现转变为通过视频智能行为分析，从而提高系统的智能化程度、提高事前预警能力。不仅如此，未来慧瞳行为分析仪还将具有人流统计、热区分析、风险预警、人员轨迹跟踪等功能。

    产品外形

    当前市面上几乎所有摄像头都使用的是二维传感器，这种技术从19世纪末照相机被发明以来没有发生本质上的变化，都是通过小孔成像的原理将三维的真实世界投影到一个二维的成像介质上。在三维降到二维的过程中，图像损失了深度这一维度，这给计算机理解三维的真实世界带来了许多问题，包括相互遮挡、影随人动、比例混淆等，这些都是二维视觉感知技术的缺陷。

    真实世界是三维的，所以应该用三维的方式去理解它。为了解决二维视觉技术的缺陷，讯美使用了三维视觉传感器，这种传感器每30毫秒发射36万次光线，可以获取真实的三维视觉信息，直接对真实世界进行三维建模，使得对于人的行动行为和物体环境的识别变得极其的准确。

  系统示意图

    特色优势

    （1）业界领先的“深瞳技术”

    深度智能技术=三维计算机视觉+深度学习

    三维计算机视觉:采用革命性的三维视觉传感器和三维视觉算法，实施捕捉和分析场景的三维信息，解决了传统二维图像中相互遮挡，因随人动、比例混淆的问题，使得更高精确度和复杂度的智能分析成为现实。

    深度学习：灵感来源人脑的工作机制，通过类似脑神经网络的深度学习模型，让计算机像人一样在真是世界中吸收、学习和理解复杂的信息，完成高难度的识别任务。

    （2）智能化报警处置

    运用业界领先的三维智能分析技术和视频智能分析技术，对特定事件进行检测，自动分析、抽取源数据中的关键有用信息，并且直接触发报警。

    解决在大规模的安防联网项目中，面对未经任何过滤的海量视频、报警信息，无意义的查看和处置难。

    （3）与联网平台有机整合通过开放的SDK有机整合到一个平台中各展所长，发挥其优势，各个系统和联网系统之间又可以交互联动，例如联动灯、语音对讲、防盗抢烟雾装置、警号、存储设备或者门禁关闭装置等，以及事后录像检查监督。

    （4）强大的集成能力

    方案专为自助银行安全防范管理量身定制，采用模块化的设计理念，将不同厂家的产品以系统模块的方式实现。各个厂家产品或系统自身可以独立运行工作，各个系统和平台之间又可以交互联动。

    （5）功能介绍

    系统能够智能识别以下高风险或高危事件：

    人员进出：人员进出监控区域可产生对应事件。将数据结构化，以便于日后回溯事件。并提供数据统计功能。可提供给每日人流量报表、每月人流量报表、人流高峰期统计。

    人员倒地：有人倒地往往伴随恶性暴力事件的发生，识别出人员倒地，就有较大概率识别出恶性事件。分析仪能识别场景中人员倒地行为，并向监控中心发出警报。可有效避免由于斗殴、突发性疾病、流浪汉夜间留宿给银行带来的人员生命财产安全和形象问题。

    剧烈动作:在ATM自助厅对机具的破坏，对人员实施暴力抢劫的恶性事件时有发生，往往会造成较大的社会影响。当有人执行较大的肢体动作时，系统可自动识别并发出警报。如挥动武器砸向机具，或打架斗殴，或激烈拉扯行为都会触发报警。

    移动过快:ATM自助厅属于小范围的业务办理区域，一般人员奔跑则存在较大概率的风险，如盗抢、暴恐等。当有人在场景内奔跑的时候，系统会触发报警。

    人数过多:当ATM厅或者加钞间内人员数量超过正常情况，或者正常排队的队伍出现了较长队列或者紊乱的情况，往往也代表了某些事件或隐患。这时系统将会进行预警。

    行程过长:当出现有人在场景内来回走动的距离过长，该人员可能是在伺机作案，或者有其他不良的图谋。这时系统会进行报警。

    逗留过久:当出现有人在场景内逗留的时间过长时候，该人员可能是在伺机作案，或者有异常事件发生导致人员长时间滞留。这时系统会进行报警。该事件同样适用于夜间留宿的流浪汉。

    夜间接近:在夜间的ATM厅，当人员数只有2人的时候，一个人接近另一个人往往是有较大的作案风险。作案类型有诸如尾随、背后袭击等。当有这类情况发生时，系统会进行报警。越线:在三维场景中画出虚拟的线，当有人明显越过警戒线时，系统会进行预警并形成结构化数据存储下来。该功能适用于非工作时间的禁区或需要提供准确的人员进出数量统计的场景。

    区域入侵:在摄像头场景中画出虚拟的区域，当有人进入警戒区域时，系统会进行报警。

    区域入侵数据三维场景建模的立体空间区域，形成360度的有效防护。该功能适用于对安全级别较高的场所，如加钞间或金库。

    区域人数异常:在摄像头场景中画出虚拟的区域，并设定区域内允许的人数和区域外允许人数。当实际人数与规定人数不符时，系统会进行报警。该功能适用于双人双岗等业务合规要求。

    镜头异常:犯罪分子在犯罪前可能会将镜头进行移位或遮挡欺骗。因此当有人将镜头移位或遮挡后，系统会进行报警。三维分析仪可有效识别使用与场景相同的照片进行的遮挡欺骗。

    光线变化:犯罪分子在犯罪前可能会关闭或破坏照明以方便作案。因此在对镜头造成强烈的光线变化时，系统会进行报警。

    单人加钞：一个人加钞不符合银行明确定义的业务操作规范。分析仪可以识别钞箱门的开关状态和场景中的人数并确定他们的时序关系。如果识别只有一名加钞员并且箱门打开，系统会发出警报。

    同时可以通过灵活的三维算法可定制，为银行安全防范工作内容量身定制自助区排队人数预警、现金区双人双岗监督、监控中心智能轮训风险预警等功能。