银行视频监控联网系统报警信息联机应用

兰镇才

摘 要：一直以来，视频监控在银行的安全系统中扮演着重要的角色。视频监控的应用可以监控商业场所、金库、办公大楼、自助设备区和机具的关键部分。记录护送、柜员操作等重要环节，为解决纠纷、规范作业和调查案件提供有力依据。近年来，各银行视频监控网络系统建设进展迅速。阐述了视频监控网络系统的概念。讨论了报警信息在线分析的需求。最后对报警数据进行分析，保证报警数据的准确性，便于银行安全工作的及时开展。

关键词：银行；视频监控；联网系统；报警信息；联机应用

1 引言

银行利用视频监控对金库、办公场所、办公大楼、机械和自助设备等领域进行实时监控。对出纳、押运、押运的操作进行监控和记录，为规范操作、调查案件、解决纠纷提供依据。

2 视频监控联网系统的概述

目前，各大银行的视频监控网络系统已升级为智能视频监控系统。智能视频监控系统由报警子系统、视频子系统、对讲子系统和门禁子系统组成。系统中的每个子系统都可以相互作用并独立运行。因此，智能视频监控系统的报警信息既包括报警主机传输的信息，也包括视频系统门禁系统的强制开启报警信息，以及视频运动的检测报警信息。一旦收到报警信息，安全人员可以通过视频了解报警场景，利用平台与报警场景进行沟通，掌握报警场景的实时情况。银行视频监控网络系统报警有三个因素。

（1）视频系统对视频进行智能分析和报警，主要包括滞留、徘徊、遗留物以及移动侦测报警等。

（2）报警系统可以通过自助设备报警，主要包括应急按钮、非法改装和设备振动报警。

（3）门禁系统的报警主要包括超时门报警和非法打开门报警[5]。

3 报警信息联机分析的需求探讨

为了使报警信息在线分析更加清晰，我们需要挖掘网络视频监控网络系统如下。首先，报警信息的分析可以比较和分析数据类型的报警主机、探测器的类型和假警报，失踪的报告，和在线状态，提供进一步的数据基地的准确设计系统。其次，对告警信息的分析需要对大量的告警信息进行整理。通过空间、区域和时间的多维数据挖掘，发现报警信息的发展趋势和特征。并与犯罪活动的实际发展趋势和特点进行了比较，发现了法律上的漏洞，从而使银行安全部门加强防范，达到预警效果。

4 报警数据的分析

跨行业数据挖掘工艺标准由欧盟于1999年联合起草。它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，它已经成为各种KDD过程模型的领导者。本文主要介绍了CRISP-DM的过程模型，全面分析了报警数据，从而了解了银行视频监控网络系统中报警信息的在线应用。通过分析A和B两地的数据，我们可以比较不同地区的数据。

4.1 报警级别的分析

银行报警系统的报警级别通常可分为一般报警级别、重要报警级别、紧急报警级别和非常紧急报警级别。因为A市和B市的报警级别只分布在“重要”和“非常紧急”两个级别，没有其他两个级别。因此，报警级别的分类和定义还有改进的空间[2]。

4.2 非常紧急报警对象分析

非常紧急的报警分析，根据报警对象的分类不明确。通过对A市和B市报警对象类型的分析，我们知道报警对象的划分是基于探测器类型和检测区域两个角度的。如果要对报警信息进行分析和统计，可以细化报警对象的属性，包括增加报警对象检测器的属性，增加报警监控区域的属性，对报警对象进行分类和计数。探测器的属性包括红外、按钮、振动、门磁、双警、防拆，监控区域的属性包括自助设备、营业场所等。

4.3 报警对象分析——重要报警

通过对A市和B市报警对象类型的分析，可以对重要报警对象进行分析，发现报警对象的分类也很模糊。与此同时，还发现自动取款机的警报同时出现在"重要"警报和"非常紧急"的警报中，显示当前的监控网络系统不清楚警报级别是否明确[4]。

4.4 误报率分析

对于非常紧急的报警数据，由于其处理更为细致，其报警处理的可信度较高。因此，利用“非常紧急”的报警数据对设备的误报率进行分析。报警探测器整体误报率为18%。但如果数据比较实用，我们必须分析检测器的子类型，振动检测器的误报率比整体检测器高出4%。由于大量成功的数据恢复，上述两个误报的可靠性不能得到保证。为了确保后期错误率分析的准确性，有必要严格请求报警处理人员应对非常紧急报警一个接一个的管理，或通过技术手段，如软件的限制，以确保报警操作人员应对非常紧急报警，以确保没有批量回复发生[1]。

4.5 报警时间地域特点分析

在A市和B市，随机选取2个节点采集全天候窗帘报警数据。结果发现这两个屏幕在白天更频繁。经过监测，白天和夜晚的报警数据量相差4倍。因此，必须在白天打开窗帘报警器，但首先要对系统的承载能力进行评估。并定期开启窗帘报警，有效保证报警系统的稳定性。在分析报警时间特征时，必须结合区域特征。不同地区的流动趋势也不同。通常只有相同的高峰发生在星期六。为了提高分析的针对性，我们可以进一步分析A市和B市的窗帘报警信息。通过分析发现，2个城市的窗帘报警频率最高，一周的趋势与整体趋势不同，2个城市的高峰都在一天之前。结合之前的数据，我们可以分析银行融资高峰期的区域特征。通过与以往分析的数据相结合，可以得出结论：波峰的出现是银行存款和取款的高峰期。

5 银行110联网报警系统的应用

目前，银行110网络报警系统通常采用霍尼韦尔2300系列主机。通常都是采用238C、2316TL报警加上16路继电器联动模块的方式，以实现报警监控联动。通常，硬件录像机（DVR）有一个用于收集和控制开关信号的输入和控制输出的接口。而硬件录像机的开关量输入：若开关闭合，通过对DVR的软件进行设置，控制摄像头的云平台与另一个交换机的输入可以链接，报警信号主要发生，云平台会自动选择软件的位置进行摄像头的执行。16路中继输出模块提供了带DVR接口的开关输出。通过编写警报主机，继电器已经关闭，为DVR提供了一个关闭的信号。DVR就会根据之前设置好的位置使云台发生转动，对出现报警信号的地区进行摄像[3]。

6 结语

根据上述分析，我们发现目前银行视频监控网络系统的报警数据具有一定的规模，但要进行深入的分析，我们需要对处理过程和处理结果进行标准化。首先，警报级别的定义应该统一，警报级别的定义是明确的。其次，我们必须规范警报数据属性，警报对象应该具有检测模式和监控区域的信息。一方面，软件开发人员需要对软件进行修改。另一方面，操作和维护人员也需要添加最初的警报对象。第三，我们需要控制数据处理过程，尤其是报警恢复过程。我们必须逐一回复，以确保误报数据的准确性。第四，我们应组织人员收集丢失的报告数据和银行抢劫数据。只有做到这四点，数据分析的结果才会更有意义，为设备选择和设备的调整提供真实的依据，使报警数据的分析更加准确，以便提前做好安全工作。

参考文献：

[1] 邵志晨.计算机网络技术在视频监控联网中的应用探究[J].计算机光盘软件与应用，2014（1）：107+109.

[2] 蔡立公.基于銀行系统的视频监控联网平台的建设[J].科技信息，2011（27）：71+59.

[3] 邓慕琼.农业银行统一视频监控联网系统建设取得的初步效果[J].金融电子化，2011（7）：68.

[4] 荆永良，张华，耿群.商业银行视频监控系统发展趋势研究[J].金融发展研究，2009（4）：48～49.

[5] 王雨.计算机网络技术在视频监控联网中的应用[J].中国安防，2008（12）：53～55.