在数字化转型纵深推进的当下，金融机构营业网点、金库、办公区等场景的安防需求正从“事后追溯”向“实时预警”跃迁。然而，传统视频监控依赖人工轮巡，异常行为漏检率高。现有方案多采用整帧图像建模，难以捕捉“人员与设备异常交互”、“多目标协同异常”等复杂场景。针对上述问题，京北方持续深耕关键技术攻关，并取得重要创新成果——发明专利《视频中异常行为的智能检测方法、装置、设备及存储介质》（专利号：ZL202310003213.9），该专利以“双分支特征融合+基于记忆网络的无监督学习”技术架构，为金融行业提供新一代智能安防解决方案。
核心技术：让AI作为数字员工，看懂“人”与“物”的交互
该专利构建了一套基于人工智能的端到端异常行为检测模型，核心创新在于突破单一图像特征局限：
双分支特征提取
同步提取整帧图像特征与目标物体特征，既能感知全局场景，又能精准定位人员、设备、物品等关键对象。
特征融合网络
融合图像级与物体级特征，增强对“蕴含在不同目标（人员、设备等）交互中的异常行为”的表征能力。
记忆网络机制
以无监督方式学习正常行为模式，无需大量异常样本标注，即可建立动态基线，实现“正常越学越准，异常越辨越清”。
时空预测解码
基于滑动窗口时序建模，预测未来帧图像，通过重建误差与特征匹配度双维度判定异常。
该专利采用无监督训练，无需对海量视频进行人工标注，大幅降低部署成本，支持跨网点快速复制推广。
落地场景：核心场景全域守护
营业厅：智能识别异常行为，提升服务安全
应用场景：客户纠纷、暴力事件、可疑人员徘徊、异常物品遗留等
价值体现：实时检测人员异常动作轨迹、群体聚集异常、人与物品异常交互，秒级触发预警并推送安保人员，变“被动回看”为“主动干预”
金库与押运通道：高等级区域全天候监测
应用场景：非授权人员闯入、双人操作规则破坏、异常搬运行为、夜间异常活动
价值体现：精准识别“人员-门禁-物品”交互异常，如单人进入双人管控区、非规定时段的物品移动，杜绝制度执行漏洞
办公区与操作间：合规操作与信息安全守护
应用场景：工位异常行为（如长时间离岗、违规拍照）、敏感区域越界、设备异常接触
价值体现：通过物体级特征捕捉交互细节，识别违规操作风险，辅助内控合规管理
数据中心与机房：基础设施安全监测
应用场景：非授权人员接近服务器、异常设备搬移、环境异常
价值体现：融合图像与物体特征，区分正常运维与异常入侵，降低核心基础设施物理安全风险
应用价值：降本、增效、合规
风险防控前置化——从“后追溯事”转向“事前预警+事中干预”，压缩风险敞口。传统安防模式依赖人工回放录像，异常发现滞后，损失往往已难以挽回。该专利方案实现秒级异常检测与推送，让安保力量从“被动响应”变为“主动处置”，大幅提升金融场所的安全防护等级。
运营效能集约化——减少监控中心人工轮巡压力，实现一人多屏高效管理。银行网点分布广、监控点位多，纯人工监看成本高、易疲劳漏检。AI智能监测替代重复性盯屏工作，让安保人员聚焦高价值决策与现场处置，优化人力资源配置。
合规管理数字化——异常行为自动存证，满足金融监管对操作留痕、风险可追溯的要求。检测过程与结果全程数字化记录，为内部审计、监管检查提供客观依据，助力金融机构完善内控体系、提升合规管理水平。
工程实施轻量化——无监督学习降低标注成本，新网点模型微调即可上线。无需针对每个场景采集大量异常样本并人工标注，基于正常视频即可完成模型训练，显著缩短项目交付周期，支持跨区域、规模化快速推广复制。
从传统计算机视觉算法到基于人工智能的视频异常监测，京北方持续以原创技术深耕金融安全核心场景。该专利的获批，标志着公司在AI视觉与金融安防交叉领域取得重要突破，为金融机构引入“看得见、看得懂、能预警”的数字员工，为构建智能安防体系提供关键技术支撑。未来，京北方将继续以技术创新筑牢金融安全防线，以高质量服务赋能行业数智化转型。