研究银行视频监控联网系统报警信息联机应用

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1、研究银行视频监控联网系统报警信息联机应用　　【摘要】通过视频对金库、营业场所等位置进行严密的监控，满足银行对安全防范的需求。本文通过阐述视频监控联网系统的概念，对报警信息联机分析的需求进行探讨，最后分析报警数据，确保报警数据的准确性，便于银行安防工作的及时开展。【关键词】银行；视频监控；联网系统；报警信息；联机应用银行利用视频监控对金库、营业场所、办公大楼、机具以及自助设备等区域进行实时的监控，并对柜员操作、守护押运等环节进行监控与记录，为规范操作、查办案件以及解决纠纷等方面提供了基础。1.视频监控联网系统的概述7目前，各大银行的视频监控联网系统已经升级为智能视频监控系统

2、。智能视频监控系统主要由报警子系统、视频子系统、对讲子系统以及门禁子系统等共同组成。系统中的各个子系统既可以进行相互间的联动，也可以进行独立的运行。因此，在智能视频监控系统中的报警信息既包括报警主机所传属的信息，也包括来自视频系统中的门禁系统的强制开门告警信息与视频移动侦测告警信息等。一旦接收到报警信息时，安保人员就可以技术通过视频对报警现场进行了解，并利用对讲平台实现与报警现场间的通话，掌握报警现场的实时情况。银行视频监控联网系统报警源于三个方面的因素：（1）视频系统通过对视频进行智能分析并报警，主要包括滞留、徘徊、遗留物以及移动侦测报警等；（2）报警系统通过自助设备信

3、息报警，主要包括紧急按钮、非法改装以及设备振动报警等；（3）门禁系统的报警，主要包括超时开门报警与非法开门报警。2.探讨报警信息联机分析的需求为了明确报警信息联机分析的目的，我们需要对银行视频监控联网系统的需求进行下面的分析。首先，对于报警信息的分析可以通过探测器的类型、探测器的误报率、探测器的漏报率、漏报率的在线状态以及报警主机类型等数据进行相互间的对比分析，从而为设计精准的监控系统提供了更多的数据条件。其次，报警信息的分析必须对其他的报警信息进行整理与统计，并根据地域、场所以及时间等方面挖掘多维度数据，并找出报警信息的特点与发展方向，通过与犯罪活动的特点与实际发展方向

4、进行相互间的对比，找出犯罪分子的犯罪规律，让银行可以加强针对性的防范措施，实现提前预警的目的。3.报警数据的分析7跨行业数据挖掘过程标准（CRISP-DM）是由欧盟机构在1999年联合起草的，是一个数据库知识发现（KDD）过程模型。随着CRISP-DM模型的不断发展，已经成为各种KDD过程模型的领头羊。本文主要参考CRISP-DM的过程模型，全面分析报警数据，从而了解银行视频监控联网系统报警信息联机应用。并通过选取国内H市与G市进行数据的分析，从而比较不同区域的数据。3.1报警级别的分析通常在银行报警系统中的报警级别可依次划分为一般、重要、紧急、非常紧急四个级别。由于H市

5、与G市的报警级别只分布在“重要”与“非常紧急”两个级别，没有使用另外两个级别。因此，在报警级别的分类与定义还有可以完善的空间。3.2非常紧急报警对象分析非常紧急报警分析，根据报警对象的分类不清晰的现状。通过分析H市与G市的报警对象的类型，知道划分报警对象是按照探测器类型与探测区域这两个角度进行的。若想对报警信息进行深入的分析与统计，可将报警对象的属性加以细化，这就包括增加报警对象探测器属性与增加报警监控区域属性，以便报警对象的分类与统计。其中探测器属性包括红外、按钮、振动、门磁、双鉴以及防拆等内容，而监控区域属性包括自助设备、营业场所等方面。3.3重要报警对象分析7重要报

6、警的分析，可以通过对H市与G市的报警对象的类型进行分析，就会发现报警对象的分类也很不清晰。同时，还发现ATM报警会在“重要”报警与“非常紧急”报警中同时出现，表明目前视频监控联网系统在定义报警级别时还不够明确。3.4误报率分析当接到“非常紧急”报警数据时，安保人员就会慎重处理报警数据，从而提高报警数据的处理可信度。因此，对设备误报率的分析可以通过利用“非常紧急”报警数据进行。据统计，报警探测器的误报率在18%左右，若想使数据更加精确，可以对报警探测器进行子类型的分析，而振动探测器比整体探测器的误报率要高出4个百分点。需要注意的是，由于大量的成功批量回复数据被排除，因此上面

7、的2个误报率数据并不全面。为了保证后期的误报率更加准确，要求安保人员及时将报警探测器逐一回复为“非常紧急”报警，或利用技术措施加以限制。3.5报警时间地域特点分析7在H市与G市中随机抽取2个网点进行全天候的幕帘报警数据采集，发现2网点中幕帘报警在白天的频率更高。实行监控之后，白天与夜间的报警数据量相差4倍之多。因此，幕帘报警在白天也必须开启，但要先对系统承载能力进行评估。而幕帘报警的定时开启，能有效保证报警系统的稳定性能。当分析完报警时间的特点，就要与地域特点进行结合分析。随着区域的不同，其人员流动的趋势也各不一样，通常只有在