[發明專利]一種金融取款間危險目標檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202011372321.6
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112542007A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 雷光美;莫海娜
• 申請（專利權）人: 福州外語外貿學院
• 主分類號: G07F19/00
• 分類號: G07F19/00;G08B13/19;G08B21/24
• 代理公司: 廈門原創專利事務所(普通合伙) 35101
• 代理人: 龔杰奇

1.一種金融取款間危險目標檢測方法，其特征在于,包括：

從上方、左側與右側分別獲取環境空間的紅外圖像，根據紅外圖像色差通過邊緣檢測方式獲取人物及物品的輪廓，圖像識別模塊根據檢測出的輪廓數據識別其中是否具有危險物品，若有，則雙重警報模塊進行警報提示；

測距模塊測量后方人員與取款人員間的距離，當檢測距離小于預設值時，警報模塊進行語音警報提示；

獲取取款人員的語音數據，通過語音識別模塊識別語音數據的音調及數據中的是否存在預警信號詞，若有，則預警模塊進入預警模式；

若語音識別模塊識別語音數據音調高于預設值且取款人員后方人物與其距離小于預設值且兩者距離持續靠近，則預警模塊進入預警模式；

若圖像識別模塊檢測到環境空間內存在帶有危險物品且危險物品與取款人員間的距離小于預設值且兩者距離持續靠近，則預警模塊進入預警模式；其中，識別出的危險物品與取款人員間的距離通過圖像測距模塊進行測量。

2.根據權利要求1所述的一種金融取款間危險目標檢測方法，其特征在于,紅外圖像色差通過canny邊緣檢測或Scharr邊緣檢測方式獲取人物及物品的外輪廓。

3.根據權利要求2所述的一種金融取款間危險目標檢測方法，其特征在于,所述圖像識別模塊采用基于深度學習的算法分析方式，識別根據紅外圖像色差檢測出的輪廓中是否具有危險物品；判別時通過同時對三個方向圖像進行鑒別，當三個方向圖像與危險物品特征相符時，輸出環境空間內存在危險物品的信號。

4.根據權利要求3所述的一種金融取款間危險目標檢測方法，其特征在于,所述圖像識別模塊是經訓練的Faster R-CNN網絡模型，所述圖像識別模塊的訓練過程包括：

獲取危險物的立體圖，以該危險物品不同角度下，其上方、左側與右側的輪廓為輸入，對圖像識別模塊進行訓練，直至所述圖像識別模塊收斂。

5.根據權利要求1所述的一種金融取款間危險目標檢測方法，其特征在于,所述雙重警報模塊包括語音預警提示及爆閃燈預警提示。

6.根據權利要求1所述的一種金融取款間危險目標檢測方法，其特征在于,所述預警模塊包括報警撥號、語音預警提示及爆閃燈預警提示。

7.一種金融取款間危險目標檢測系統，其特征在于，包括：

紅外熱像儀，其分別設置于取款機的上方、左側與右側，用于獲取當前環境空間內的紅外圖像；

邊緣檢測模塊，用于獲取紅外圖像中人物及物品的輪廓數據；

圖像識別模塊，用于識別邊緣檢測模塊獲得的輪廓數據中是否存在危險物品；

測距模塊，用于獲取取款人與后方人員間的距離；

警報模塊，用于進行語音警報提示；

雙重警報模塊，用于進行語音預警提示及爆閃燈預警提示

獲取模塊，用于獲取環境空間內的語音數據；

語音識別模塊，用于識別語音數據中的音調及是否存在預警信號詞；

預警模塊，用于進行報警撥號、語音預警提示及爆閃燈預警提示；

圖像測距模塊，用于測量識別出的危險物品與取款人之間的距離；

控制單元，用于圖像識別模塊識別出有危險物品時，控制雙重警報模塊進行警報提示；測距模塊檢測到取款人員與后方人員距離小于預設值時，控制警報模塊進行語音警報提示；語音識別模塊識別出語音數據中存在預警信號詞，控制預警模塊進入預警模式；語音識別模塊識別語音數據音調高于預設值且取款人員后方人物與其距離小于預設值且兩者距離持續靠近時，控制預警模塊進入預警模式；圖像識別模塊檢測到環境空間內存在危險物品且危險物品與取款人員間的距離小于預設值且兩者距離持續靠近時，控制預警模塊進入預警模式。