技术特征：
1.一种风险识别的方法，其特征在于，所述方法，包括：获取交易设备的图像数据，所述交易设备包括交易区和键盘区，所述图像数据包括交易区的图像和键盘区的图像；根据所述图像数据确定所述交易区的第一行为类型和所述键盘区的第二行为类型；根据所述第一行为类型和所述第二行为类型确定交易行为的风险性。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述第一行为类型包括：交易区正常行为和交易区风险行为；所述第二行为类型包括：键盘区正常行为和键盘区风险行为。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述第一行为类型和所述第二行为类型确定交易行为的风险性，包括：当所述第一行为类型和所述第二行为类型中至少一种为风险行为时，确定所述交易行为是风险行为。4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述图像数据确定所述交易区的第一行为类型和所述键盘区的第二行为类型，还包括：根据所述图像数据获取所述交易区的第一行为类型是风险行为的概率和所述键盘区的第二行为类型是风险行为的概率；则所述根据所述第一行为类型和所述第二行为类型确定交易行为的风险行为，包括：当所述第一行为类型是风险行为的概率和所述第二行为类型是风险行为的概率中至少一个大于或等于第一阈值时，确定所述交易行为是风险行为。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像数据确定所述交易区的第一行为类型，包括：根据所述图像数据截取所述交易区的图像；使用所述交易区的图像数据作为分类网络的输入，得到所述第一行为类型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像数据确定所述键盘区的第二行为类型，包括：根据所述图像数据截取所述键盘区的图像；使用所述键盘区的图像数据作为对抗网络的输入，得到所述第二行为类型。7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述交易设备包括：自动取款机、存取款一体机、虚拟柜台系统、自动售卖机、自动售票机、自动充值机以及自动缴费机。8.一种风险识别的装置，其特征在于，所述装置包括获取单元、处理单元和确定单元：所述获取单元，用于获取交易设备的图像数据，所述交易设备包括交易区和键盘区，所述图像数据包括交易区的图像和键盘区的图像；所述处理单元，用于根据所述图像数据确定所述交易区的第一行为类型和所述键盘区的第二行为类型；所述确定单元，用于根据所述第一行为类型和所述第二行为类型确定交易行为的风险性。9.根据权利要求8所述装置，其特征在于，所述第一行为类型包括：交易区正常行为和交易区风险行为；所述第二行为类型包括：键盘区正常行为和键盘区风险行为。10.根据权利要求9所述装置，其特征在于，所述确定单元，还用于：当所述第一行为类型和所述第二行为类型中至少一种为风险行为时，确定所述交易行
为时风险行为。11.根据权利要求9所述装置，其特征在于，所述处理单元，还用于：根据所述图像数据获取所述交易区的第一行为类型是风险行为的概率和所述键盘区的第二行为类型是风险行为的概率；则所述确定单元，还用于：当所述第一行为类型是风险行为的概率和所述第二行为类型是风险行为的概率中至少一个大于或等于第一阈值时，确定所述交易行为是风险行为。12.根据权利要求9所述装置，其特征在于，所述处理单元，还用于：根据所述图像数据截取所述交易区的图像；使用所述交易区的图像数据作为分类网络的输入，得到所述第一行为类型。13.根据权利要求9所述装置，其特征在于，所述处理单元，还用于：根据所述图像数据截取所述键盘区的图像；使用所述键盘区的图像数据作为对抗网络的输入，得到所述第二行为类型。14.根据权利要求8至13任一所述的方法，其特征在于，所述交易设备包括：自动取款机、存取款一体机、虚拟柜台系统、自动售卖机、自动售票机、自动充值机以及自动缴费机。15.一种风险识别的系统，其特征在于，所述系统包括交易设备和计算设备，所述交易设备包括摄像头、交易区和键盘区，所述摄像头用于获取所述交易设备的图像数据，所述图像数据包括交易区的图像和键盘区的图像；所述计算设备用于执行权利要求1-7中任一所述的方法的操作步骤。16.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机执行指令，所述处理器执行所述计算机执行指令，使得所述计算机设备执行权利要求1-7中任一所述方法的操作步骤。17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1-6中任一所述的方法的操作步骤。
技术总结
一种风险识别的方法，该方法包括，获取交易设备的交易区和图像区的图像数据，根据图像数据确定所述交易区的第一行为类型和所述键盘区的第二行为类型以及确定交易行为的风险性。性。性。
技术研发人员：付烁 周宇飞 王兵 张梦阳
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2021.01.21
技术公布日：2022/8/8