CN102881099B - 应用于atm机的防盗报警方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及音频信号分析技术领域,公开了一种应用于ATM机的防盗报警方法及装置,其中所述方法包括以下步骤:S1、同时采集ATM机监测区域范围内四个监控位置的声音信号;S2、将所述声音信号从模拟信号转化成数字信号;S3、对所采集的四个监控位置的数字化声音信号做时域分析或频域分析;S4、根据步骤S3的时域分析结果或频域分析结果判断是否发出报警信号,并在满足条件时发出报警信号。本发明能够用于实时地监控发生在ATM机附近的犯罪行为。
Description
技术领域
本发明涉及音频信号分析技术领域,特别是涉及一种应用于ATM机的防盗报警方法及装置。
背景技术
随着ATM(Automatic Teller Machine,自动柜员机)机的普及和快速增加,针对ATM机的暴力犯罪案例也在不断增加,例如直接敲砸破坏ATM机等。直接敲砸破坏ATM机的行为也会造成公共财产破坏,同时给银行带来巨大的经济损失。
目前所采用的震动探测装置,由于其设计简单,探测范围小,局部感应太灵敏,探测灵敏度调节困难,抗环境震动干扰能力差,使用局限性大等缺点,很难满足目前的ATM机监控需求。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是:如何提供一种能够用于实时地监控发生在ATM机附近的犯罪行为的防盗报警方法及装置。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题,本发明提供一种应用于ATM机的防盗报警方法,包括以下步骤:
S1、同时采集ATM机监测区域范围内四个监控位置的声音信号;
S2、将所述声音信号从模拟信号转化成数字信号;
S3、对所采集的四个监控位置的数字化声音信号做时域分析或频域分析;
S4、根据步骤S3的时域分析结果或频域分析结果判断是否发出报警信号,并在满足条件时发出报警信号。
优选地,所述四个监控位置的声音信号分别为环境声音信号、钞箱位置声音信号,电子柜位置声音信号和设备箱位置声音信号,分别用第一、二、三和四通道信号来表示。
优选地,步骤S3中做时域分析的步骤具体包括:
S31、将所述四个监控位置的数字化声音信号作为四个通道信号,分别计算所述四个通道信号的能量值,并查找能量大于第一通道信号能量的信号通道号,若没有查找到,则结束,否则继续执行步骤S32;
S32、对所述第二、三和四通道信号的时域分量分别进行取绝对值运算;
S33、求第二、三和四通道信号各帧的时域分量取绝对值后的极大值点,将所求得的所有极大值点的值及极大值点间的距离作为时域特征值。
优选地,步骤S3中做频域分析的步骤具体包括:
S31’、将所述四个监控位置的数字化声音信号作为四通道信号,分别对四通道信号做短时傅里叶变换,并求对应傅里叶变换系数的模值,并查找能量大于第一通道信号能量的信号通道号,若没有查找到,则结束,否则继续执行步骤S32’;
S32’、基于所述傅里叶变换系数的模值分别统计第二、三和四通道的信号对应帧的能量分布,得到一组能量值,作为一组能量特征值,并保存其能量带系数值;对第二、三和四通道信号分别统计分析其对应帧能量分布情况,并保存其能量带系数值;对第二、三和四通道信号分别计算帧内信号频率分量差分值,并对差分值进行二值化表示,所得到的二值化差分值作为第一频域特征值;对第二、三和四通道信号分别计算帧间信号频率分量差分值,并对差分值进行二值化表示,所得到的二值化差分值作为第二频域特征值,将所述一组能量特征值、第一频域特征值以及第二频域特征值组成特征向量。
优选地,步骤S4具体为:将步骤S3中所计算出的时域特征值分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第一正常的相应声音特征值计算欧式空间距离,再分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第一异常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,根据所得距离值判断所采集的各通道信号是否为异常声音,若是,则发出报警信号;或者将步骤S3中所计算出的特征向量中的值分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第二正常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,再分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第二异常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,根据所得距离值判断所采集的各通道信号是否为异常声音,若是,则发出报警信号。
本发明还提供了一种应用于ATM机的防盗报警装置,包括:
声音采集模块,用于同时采集ATM机监测区域范围内四个监控位置的声音信号;
声音处理模块,用于将所述声音信号从模拟信号转化成数字信号;
声音分析模块,用于对所采集的四个监控位置的数字化声音信号做时域分析或频域分析;
报警输出模块,根据声音分析模块的分析结果判断是否发出报警信号,并在满足条件时发出报警信号。
优选地,所述声音采集模块为拾音器。
优选地,所述声音处理模块为模数转换器。
(三)有益效果
上述技术方案具有如下优点:本发明采用声音信号分析技术,来探测异常声音,进而判断打砸ATM机的行为,其优点是提高了探测器的监控范围,提高了探测打砸信号的灵敏度,有效解决了原有探测器误报多、漏报多,探测灵敏度调节困难的问题,一定程度上解决了智能视频监控***监控ATM暴力打砸行为难的问题。同时该***前端设备集成度高,体积小,易于安装使用。另外,采用嵌入式实现方案来实现本发明的***,可以达到信号采集与声音信号检测同步进行的效果,完全可以满足实时检测报警的要求。
附图说明
图1是本发明的方法流程图;
图2是时域分析流程图;
图3是频域分析流程图;
图4a~4c是本发明的二阶前向差分求极大值点过程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
如图1所示,本发明提供一种应用于ATM机的防盗报警方法,包括以下步骤:
S1、同时采集ATM机监测区域范围内四个监控位置的声音信号;
S2、将所述声音信号从模拟信号转化成数字信号;
S3、对所采集的四个监控位置的数字化声音信号做时域分析或频域分析;
S4、根据步骤S3的时域分析结果或频域分析结果判断是否发出报警信号,并在满足条件时发出报警信号。
本实施例中,所述四个监控位置的声音信号分别为环境声音信号、钞箱位置声音信号,电子柜位置声音信号和设备箱位置声音信号,分别用第一、二、三和四通道信号来表示。
如图2所示,步骤S3中做时域分析的步骤具体包括:
S31、将所述四个监控位置的数字化声音信号作为四个通道信号,分别计算所述四个通道信号的能量值:其中1≤i≤4,0≤z≤FN-1,0≤j≤L-1,FN为帧数,L为帧长,sz,j表示信号在第z帧的第j秒的能量值,并查找能量大于第一通道信号能量的信号通道号,若没有查找到,则结束,否则继续执行步骤S32。执行这一步是为了屏蔽环境声音信号,得到钞箱位置声音信号,电子柜位置声音信号和设备箱位置声音信号;
S32、对所述第二、三和四通道信号各帧的时域分量(例如为电压量)分别进行取绝对值运算;
S33、根据二阶导数为零的点位函数的极大值点的计算公式(现有公式,计算过程如图4a~图4c所示),分别求第二、三和四通道信号中各个帧时域分量的极大值点,将所求得的所有极大值点及极大值点间的距离(用时间间隔或者采样点数表示)作为时域特征值。
如图3所示,步骤S3中做频域分析的步骤具体包括:
S31’、将所述四个监控位置的数字化声音信号作为四通道信号,分别对四通道信号做短时傅里叶变换,并求对应傅里叶变化换数的模值,并查找能量大于第一通道信号能量的信号通道号,若没有查找到,则结束,否则继续执行步骤S32’;
S32’、基于所述傅里叶变换系数的模值分别统计第二、三和四通道的信号对应帧的能量分布,得到一组能量值,作为一组能量特征值,并保存其能量带系数值,用于下一周期采集声音信号时计算能量值;对第二、三、四通道信号,分别计算帧内信号频率分量差分值,并对差分值进行二值化表示,所得到的二值化差分值作为第一频域特征值,其中,差分值dwm,n=wm-wn,其中wm表示信号的第m个频率分量,wn表示信号的第n个频率分量,所得到的二值化差分值作为第一频域特征值;对第二、三、四通道信号,分别计算帧间信号频率分量差分值,并对差分值进行二值化表示,所得到的二值化差分值作为第二频域特征值, 其中分别表示第i通道信号第j帧的第m、n个频率分量,所得到的二值化差分值作为第二频域特征值。将所述一组能量特征值、第一频域特征值以及第二频域特征值组成特征向量。
本实施例中,步骤S4具体为:将步骤S3所计算出的时域特征值分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第一正常声音的相应特征值计算欧式空间距离,再分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第一异常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,根据所得距离值判断所采集的各通道信号是否为异常声音,若是,则发出报警信号,否则不报警。例如,对于第一路信号的时域特征值,若时域特征值与第一异常声音相应特征值的欧式空间距离小于与第一正常声音相应特征值的欧氏空间距离,则判断该路信号为异常声音,否则判断为正常声音。如果同一路信号中有多个极大值点,只有当每个极大值点的值与第一异常声音相应特征值的欧氏空间距离都分别小于其与第一正常声音相应特征值的欧式空间距离时,才判断为异常声音,否则判断为正常声音。步骤S4具体或者为:将步骤S3所计算出的特征向量中的值分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第二正常声音的相应特征值计算欧式空间距离,再分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第二异常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,根据所得距离值判断所采集的各通道信号是否为异常声音,若是,则发出报警信号。
本发明还提供了一种应用于ATM机的防盗报警装置,包括:
声音采集模块,用于同时采集ATM机监测区域范围内四个监控位置的声音信号;
声音处理模块,用于将所述声音信号从模拟信号转化成数字信号;
声音分析模块,用于对所采集的四个监控位置的数字化声音信号做时域分析或频域分析;
报警输出模块,根据声音分析模块的分析结果判断是否发出报警信号,并在满足条件时发出报警信号。
本实施例中,所述声音采集模块为拾音器。
本实施例中,所述声音处理模块为模数转换器。
上述装置采用嵌入式方案来实现。
本发明的装置工作原理如下:当前端的监控设备启动时,拾音器便会不断采集ATM机监测区域范围内的声音信号,经由声音处理模块变换后由声音分析模块做分析处理,判断为异常声音信号,例如打砸ATM机的声音信号时,报警输出模块(例如智能音频分析盒)便会发出报警信号。
由以上实施例可以看出,本发明采用声音信号分析技术,来探测异常声音,进而判断打砸ATM机的行为,其优点是提高了探测器的监控范围,提高了探测打砸信号的灵敏度,有效解决了原有探测器误报多、漏报多,探测灵敏度调节困难的问题,一定程度上解决了智能视频监控***监控ATM暴力打砸行为难的问题。同时该***前端设备集成度高,体积小,易于安装使用。另外,采用嵌入式实现方案来实现本发明的***,可以达到信号采集与声音信号检测同步进行的效果,完全可以满足实时检测报警的要求。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和替换,这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种应用于ATM机的防盗报警方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、同时采集ATM机监测区域范围内四个监控位置的声音信号;
所述四个监控位置的声音信号分别为环境声音信号、钞箱位置声音信号,电子柜位置声音信号和设备箱位置声音信号,分别用第一、二、三和四通道信号来表示;
S2、将所述声音信号从模拟信号转化成数字信号;
S3、对所采集的四个监控位置的数字化声音信号做时域分析或频域分析;
步骤S3中做时域分析的步骤具体包括:
S31、将所述四个监控位置的数字化声音信号作为四个通道信号,分别计算所述四个通道信号的能量值,并查找能量大于第一通道信号能量的信号通道号,若没有查找到,则结束,否则继续执行步骤S32;
S32、对第二、三和四通道信号各帧的时域分量进行取绝对值运算;
S33、求第二、三和四通道信号各帧的时域分量取绝对值后的极大值点,将所求得的所有极大值点的值及极大值点间的距离作为时域特征值;
步骤S3中做频域分析的步骤具体包括:
S31’、将所述四个监控位置的数字化声音信号作为四个通道信号,分别对四个通道信号做短时傅里叶变换,并求对应傅里叶变换系数的模值,并查找能量大于第一通道信号能量的信号通道号,若没有查找到,则结束,否则继续执行步骤S32’;
S32’、基于所述傅里叶变换系数的模值分别统计第二、三和四通道的信号对应帧的能量分布,得到一组能量值作为一组能量特征值,并保存其能量带系数值;对第二、三和四通道信号,分别计算帧内信号频率分量差分值,帧内信号频率差分值的公式为:dwm,n=wm-wn,其中,wm表示信号的第m个频率分量,wn表示信号的第n个频率分量,并对差分值进行二值化表示,所得到的二值化差分值作为第一频域特征值;对第二、三、四通道信号,分别计算帧间信号频率分量差分值,帧间信号频率分量差分值的公式为: 其中,表示第i通道信号第j帧的第m个频率分量,分别表示第i通道信号第j帧的第n个频率分量,并对差分值进行二值化表示,所得到的二值化差分值作为第二频域特征值,将所述一组能量特征值、第一频域特征值以及第二频域特征值组成特征向量;
S4、根据步骤S3的时域分析结果或频域分析结果判断是否发出报警信号,并在满足条件时发出报警信号。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S4具体为:将步骤S3中所计算出的时域特征值分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第一正常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,再分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第一异常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,根据所得距离值判断所采集的各通道信号是否为异常声音,若是,则发出报警信号;或者将步骤S3中所计算出的特征向量中的值分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第二正常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,再分别与预存的、ATM机的样本库特征模型中的第二异常声音的相应特征值计算欧氏空间距离,根据所得距离值判断所采集的各通道信号是否为异常声音,若是,则发出报警信号。
3.一种应用于ATM机的防盗报警装置,其特征在于,包括:
声音采集模块,用于同时采集ATM机监测区域范围内四个监控位置的声音信号;
所述四个监控位置的声音信号分别为环境声音信号、钞箱位置声音信号,电子柜位置声音信号和设备箱位置声音信号,分别用第一、二、三和四通道信号来表示;
声音处理模块,用于将所述声音信号从模拟信号转化成数字信号;
声音分析模块,用于对所采集的四个监控位置的数字化声音信号做时域分析或频域分析;
步骤S3中做时域分析的步骤具体包括:
S31、将所述四个监控位置的数字化声音信号作为四个通道信号,分别计算所述四个通道信号的能量值,并查找能量大于第一通道信号能量的信号通道号,若没有查找到,则结束,否则继续执行步骤S32;
S32、对第二、三和四通道信号各帧的时域分量进行取绝对值运算;
S33、求第二、三和四通道信号各帧的时域分量取绝对值后的极大值点,将所求得的所有极大值点的值及极大值点间的距离作为时域特征值;
步骤S3中做频域分析的步骤具体包括:
S31’、将所述四个监控位置的数字化声音信号作为四个通道信号,分别对四个通道信号做短时傅里叶变换,并求对应傅里叶变换系数的模值,并查找能量大于第一通道信号能量的信号通道号,若没有查找到,则结束,否则继续执行步骤S32’;
S32’、基于所述傅里叶变换系数的模值分别统计第二、三和四通道的信号对应帧的能量分布,得到一组能量值作为一组能量特征值,并保存其能量带系数值;对第二、三和四通道信号,分别计算帧内信号频率分量差分值,帧内信号频率差分值的公式为:dwm ,n=wm-wn,其中,wm表示信号的第m个频率分量,wn表示信号的第n个频率分量,并对差分值进行二值化表示,所得到的二值化差分值作为第一频域特征值;对第二、三、四通道信号,分别计算帧间信号频率分量差分值,帧间信号频率分量差分值的公式为: 其中,表示第i通道信号第j帧的第m个频率分量,分别表示第i通道信号第j帧的第n个频率分量,并对差分值进行二值化表示,所得到的二值化差分值作为第二频域特征值,将所述一组能量特征值、第一频域特征值以及第二频域特征值组成特征向量;
报警输出模块,根据声音分析模块的分析结果判断是否发出报警信号,并在满足条件时发出报警信号。
4.如权利要求3所述的装置,其特征在于,所述声音采集模块为拾音器。
5.如权利要求3所述的装置,其特征在于,所述声音处理模块为模数转换器。
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