金融行业安防系统技术演进 - 金融行业安防系统起源于数百年前 20世纪初银行采用入侵报警和视频监控系统保护金库和现金柜台[3] - 21世纪初国内视频监控技术成熟 成为金融行业技术防范重要组成部分 但功能限于犯罪威慑和证据固定[3] - 2000年后计算机视觉技术快速发展 深度学习推动人脸识别和行为分析精度提升 实现从被动监看向主动预警转变[4] 智能视频分析关键技术 - 视频图像处理技术：早期采用帧差法、光流算法等传统计算机视觉方法 应用于监狱越界监测和交通违章识别等场景[6][7] - 人脸识别技术：2014年卷积神经网络首次超越人类识别精度 实现人员搜索和嫌疑人布控等安防功能[8][9] - 视频结构化解析：将非结构化视频转化为可检索数据 实现人员衣着特征和携带物等属性的机器搜索[10][11] - 多维数据分析模型：融合时空数据构建专业预警模型 应用于智能交通和实战指挥等警务场景[12] 智能视频产品分类与应用 - 边缘智能：前端摄像机实现人脸识别和异常行为监测 金融行业可针对性选择防入侵和现金交接监测功能[17][20][21] - 云端智能：建设视频解析平台和人脸库 支持吸毒人员复吸模型和群租房分析等高级应用[18][23] - 2024年视觉大模型进入行业落地阶段 需结合小模型形成端边云协同解决方案[24] 金融行业智能化建设方向 - 需重视顶层设计 规划云边端架构和统一数据资源池 开发现金交接监测等专业算法[19][21] - 大模型与小模型协同将成为趋势 需根据业务场景选择合适技术组合[24][25]