一种基于深度学习的银行安全监控方法及装置制造方法及图纸

技术编号:41938000 阅读:16 留言:0更新日期:2024-07-05 14:31
本申请提供了一种基于深度学习的银行安全监控方法及装置。方法涉及服务器和移动监控设备,包括:服务器获取当前时间信息,以及与各个候选监控区域对应的当前人数、当前交易信息和历史异常记录;服务器使用预先构建的风险评估模型对当前时间信息、当前人数、当前交易信息和历史异常记录进行处理,得到与各个候选监控区域对应的当前风险系数;服务器依据当前风险系数,从全部候选监控区域中确定出目标监控区域,并将目标监控区域对应的坐标信息发送至移动监控设备;移动监控设备用于依据坐标信息移动至目标监控区域。本申请可以将有限的监控资源集中到安全需求最高的区域,从而提升针对特定区域的监控力度,同时节省了不必要的资源消耗。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及安全监控,特别是一种基于深度学习的银行安全监控方法及装置


技术介绍

1、在现代银行业,安全监控是维护银行运营安全的关键。安全监控不仅涉及到现金交易的安全,还包括对银行资产、员工和顾客的保护。随着数字化转型的加速,银行业越来越多地依赖于先进的技术来提高安全性能和效率。

2、传统的银行安全监控方法主要基于闭路电视系统进行实时监控,并依赖于人工监视来识别异常行为或潜在威胁。此外,一些系统可能会结合使用门禁控制系统、报警系统和其他传感器技术来增强安全性。

3、但是,传统的监控系统对人力的依赖性较强,并且无法灵活应对实时变化的安全需求。


技术实现思路

1、鉴于上述提到的问题,提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种基于深度学习的银行安全监控方法及装置,包括:

2、一种基于深度学习的银行安全监控方法,所述方法涉及服务器和移动监控设备,应用于所述服务器,包括:

3、所述服务器获取当前时间信息,以及与各个候选监控区域对应的当前人数、当前交易信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的银行安全监控方法,其特征在于,所述方法涉及服务器和移动监控设备,应用于所述服务器,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述移动监控设备设有两台以上;所述服务器依据所述当前风险系数,从全部所述候选监控区域中确定出目标监控区域,并将所述目标监控区域对应的坐标信息发送至所述移动监控设备的步骤,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述移动监控设备设有两台以上;所述服务器依据所述当前风险系数确定与所述目标监控区域对应的监控频率和行为评分阈值,并将所述监控频率发送...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的银行安全监控方法,其特征在于,所述方法涉及服务器和移动监控设备,应用于所述服务器,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述移动监控设备设有两台以上;所述服务器依据所述当前风险系数,从全部所述候选监控区域中确定出目标监控区域,并将所述目标监控区域对应的坐标信息发送至所述移动监控设备的步骤,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述移动监控设备设有两台以上;所述服务器依据所述当前风险系数确定与所述目标监控区域对应的监控频率和行为评分阈值,并将所述监控频率发送至所述移动监控设备的步骤,包括:

5.一种基于深度学习的银行安全监控方法,其特征在于,所述方法涉及服务器和移动监控设备,应用于所述移动监控设备;所述服务器用于获取当前时间信息,以及与各个候选监控区域对应的当前人数、当前交易信息和历史异常记录;所述服务器还用于使用预先构建的风险评估模型对所述当前时间信息、所述当前人数、所述当前交易信息和所述历史异常记录进行处理,得到与各个所述候选监控区域对应的当前风险系数;所述服务器还用于依据所述当前风险系数,从全部所述候选监控区域中确定出目标监控区域,并将所述目标监控区域对应的坐标信息发送至所述移动监控设备;所述方法包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述移动监控设备设有两台以上;所述服务器还用于依据所述当前风险系数,从全部所述候选监控区域中确定出与所述移动监控设备...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙勇胡泽平万青
申请(专利权)人:深圳市拓保软件有限公司
类型:发明
国别省市:

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