14、智能安防与文本摘要技术：ATM 监控与泰米尔语单文档提取式摘要

智能安防与文本摘要技术：ATM 监控与泰米尔语单文档提取式摘要

1. ATM 智能监控系统

1.1 现有系统

现有系统主要有两个方面的应用。一方面是用于测量患者关节活动范围的 ROM Cam 系统，它基于二维人体外观评估来测量关节功能，借助开放姿势库估计二维人体姿势以确定关节及其运动，患者和治疗师可在临床环境甚至家中使用。另一方面，基于物联网的方法用于防止 ATM 遭受物理和电子机器攻击，Arduino 内置系统利用多种传感器（如 GSM 调制解调器振动、温度和声音传感器）确保输入安全。当传感器超过阈值时，会触发警报通知上级，但该系统存在缺陷，在长期值上效率不高且有误报风险。

1.2 提出的系统

提出使用深度学习算法（如 CNN 和 RNN）为 ATM 提供安全保障。此外，还采用 MobileNet 薄模型检测和过滤图像，能提供准确结果且训练数据集耗时短。设计了一个智能警报通知系统，当 ATM 内发生盗窃时，系统能识别终端用户的动作。若有人试图攻击 ATM，会激活警报通知。通过安装在房间内的摄像头模块进行持续监控，摄像头在成功训练模型并测试输出后，能捕捉试图进入 ATM 或取款的人。一旦识别到异常动作，会向警方发送警报通知并开启实时流，同时开发了基于 React Native 的智能手机应用供警方使用，当检测到异常时，ATM 大门会自动关闭，避免盗窃证据被销毁。

1.3 方法学

1.3.1 整体流程

使用 Facenet、CNN 和 RNN 算法定位人员、跟踪进入 ATM 的人员运动，并在发生攻击时通知最近的当地警察局。成功的连续数据处理对于异常行为的成功分类至关重要，通过循环神经网络