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申请/专利权人：深圳市拓保软件有限公司

摘要：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。

主权项：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：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、当前交易信息和历史异常记录；其中，所述当前时间信息包括节假日信息、星期信息和时段信息；所述当前交易信息包括当前时段最大交易额、当前时段交易次数和当前时段交易总额；所述历史异常记录包括历史时段异常行为次数；所述服务器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；其中，所述风险评估模型包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层用于接收经过预处理的所述当前时间信息、所述当前人数、所述当前交易信息和所述历史异常记录；所述隐藏层包括时间信息处理层、人数信息处理层、交易信息处理层和异常记录处理层，所述时间信息处理层用于通过多个全连接层提取所述当前时间信息的特征，所述人数信息处理层用于通过全连接层提取所述当前人数的特征，所述交易信息处理层用于通过多个全连接层提取所述当前交易信息的特征，所述异常记录处理层用于通过全连接层提取所述历史异常记录的特征；所述输出层用于依据各个处理层提取到的特征信息，评估所述当前风险系数，并输出数值化的评估结果；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；所述移动监控设备用于依据所述坐标信息移动至所述目标监控区域；所述方法还包括：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；所述移动监控设备用于按照所述监控频率获取所述目标监控区域的图像集合，并将所述图像集合发送至所述服务器；所述服务器使用预先构建的行为识别模型对所述图像集合进行处理，得到与所述目标监控区域对应的异常行为评分；若所述异常行为评分高于所述目标监控区域对应的所述行为评分阈值，则所述服务器生成与所述目标监控区域对应的告警信息。

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权利要求：

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