金融行业安防系统智能化转型深度剖析
随着科技的飞速发展，金融行业的安防系统正经历着一场前所未有的智能化变革。从早期的简单报警系统，到如今融合了人工智能、大数据技术的智能视频监控系统，金融安防的技术迭代见证了行业对安全需求的不断提升。
在20世纪初，银行开始引入入侵报警和视频监控系统，这些系统主要用于防范现金和重要物品的盗窃，以及在发生抢劫等暴力事件时能够迅速报警。视频监控系统作为报警系统的辅助手段，通过视频图像及时了解现场情况，为事件的快速响应提供了有力支持。
进入21世纪，视频监控技术在公共安全领域得到了大规模的应用和发展，国内的视频监控技术逐渐成熟，并广泛应用于金融行业。然而，这一时期的视频监控系统主要功能仍然局限于犯罪威慑、实时监看、寻找线索和固定证据，尚不具备主动报警和预警防控的能力。
转折点出现在2000年代初，随着计算机视觉技术的迅速崛起，目标识别、运动检测、行为分析等技术开始在特定场景中得到应用。特别是深度学习技术的演进，使得人工智能在视频监控中的应用日益深入，人脸识别、行为分析、视频结构化解析等功能变得更加精准高效。这些技术的突破，为智能视频监控系统的主动预警防控功能奠定了坚实的基础。
智能视频分析技术（IVA）作为这场变革的核心驱动力，利用计算机视觉和人工智能技术，对视频数据进行自动化分析和处理，实现了对视频中对象、行为和场景的自动识别、跟踪和理解。这一技术的演进，依赖于多项关键技术的突破，包括视频图像处理技术、人脸识别技术、视频结构化解析技术以及多维数据分析模型。
视频图像处理技术是智能视频分析的基础，通过帧差法、背景减除法、Canny算法、光流算法等传统图像处理算法，结合机器学习方法，实现了对动态场景中感兴趣目标的监测、分类、跟踪和识别。这些技术为早期的智能分析系统提供了初步的应用基础，如监狱内的越界监测、道路交通管理中的违章监测等。
人脸识别技术则是智能视频分析技术在金融行业应用中的一大亮点。通过监控摄像机或专用的人脸识别摄像机采集含有人脸的视频流或图像，并自动进行人脸监测、跟踪、建模和比对，实现了人员搜索、身份确认、嫌疑人布控等功能。这一技术的应用，极大地提升了金融行业的社会风险预警与安全管控能力。
视频结构化解析技术则是实现视频内容自动化解译的关键。通过对视频数据从低层到高层的处理、分析，建立视频数据的语义结构，实现了对视频内容的有效组织。这一技术的应用，使得人脸、人员、车辆、物品、场景等重要关注目标的查找从人工方式转变为机器搜索方式，大大提高了搜索效率。
多维数据分析模型则是智能视频分析技术在金融行业应用中的又一重要支撑。通过融合时空数据和多维数据，进行综合研判，为特定领域和应用场景设计和构建了专业化分析及预警模型。这些模型在大数据+基础防控、大数据+智能交通、大数据+预警预测等领域得到了广泛应用。
在智能视频分析技术的应用分类上，根据算法类型可以分为视频改善、视频分析、视频识别、视频解析、视频检索、轨迹分析、专业建模等；根据物理位置则可以分为边缘智能和云端智能。边缘智能主要通过前端摄像机、服务器设备的智能分析算法实现简单、通用的智能分析功能；而云端智能则通过建设视频结构化解析平台、视频综合应用平台等，实现更高级别的智能分析和预警防控功能。
在金融行业，边缘智能和云端智能的应用已成为安防系统智能化转型的重要方向。通过合理的系统架构和功能设计，前端智能和后端智能的合理部署，以及统一的数据资源池、灵活的算法资源服务等措施，金融行业正逐步实现以数据为驱动的风险感知和预警研判。
