DB35T 2208-2024面向視頻圖像識別的AI邊緣計(jì)算系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)要求_第1頁
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文檔簡介

35TechnicalrequirementsforAIedgecomappliedtovideoandimagere 本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分:標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定本文件起草單位:新大陸數(shù)字技術(shù)股份有限公司本文件主要起草人:才輝、李霖、鄭修武、蔡春水、林穎、賴錦山、陳劍龍、林靖、陳嘉宏、面向視頻圖像識別的AI邊緣計(jì)算系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)要求本文件適用于視頻圖像識別的AI邊緣計(jì)算系統(tǒng)應(yīng)用平臺的建設(shè)、測GB/T20815—2006視頻安防監(jiān)控?cái)?shù)字錄GB/T28181公共安全視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制技術(shù)GB/T41772—2022信息技術(shù)生物特征識別人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求GB/T42564—2023信息安全技術(shù)邊緣計(jì)算安全技術(shù)要求3.13.2邊緣計(jì)算系統(tǒng)edgecomputing3.3有效的將單個(gè)操作系統(tǒng)的資源劃分到孤立的組中,以便更好的平衡組之間的資源使用需求的一種3.4人臉驗(yàn)證中,錯誤接受數(shù)量占正確拒絕數(shù)量與錯誤接受數(shù)量之3.5人臉驗(yàn)證中,錯誤拒絕數(shù)量占正確接受數(shù)量與錯誤拒絕數(shù)量之注:錯誤拒絕率有時(shí)也被稱作拒真率、假陰率等3.63.7人臉辨識中,錯誤拒絕數(shù)量占正確接受數(shù)量與錯誤拒絕數(shù)量之注:錯誤拒絕辨識率有時(shí)也被稱作漏報(bào)率、漏警率等4縮略語AI:人工智能(ArtificialIntelligence)AVS:輔助視頻系統(tǒng)(AidedVideoSystem)CPU:中央處理器(CentralProcessingFRR:錯誤拒絕率(FalseRejectionRaFPIR:錯誤接受辨識率(False-positiveFNIR:錯誤拒絕辨識率(False-negativeGPU:圖形處理器(GraphicsProcessingUnHTTP:超文本傳送方式(HyperTextTransferProtoHTTPS:超文本傳輸安全協(xié)議(HypertextTransferMAC:媒體存取控制(MediaAccessControl)MPEG:活動圖象專家組(MovingPictureExpertGrouMQTT:消息隊(duì)列遙測傳輸(MessageQueuingTelemetryTransport)ONVIF:開放網(wǎng)絡(luò)視頻接口論壇(OpenNetworkRTMP:實(shí)時(shí)消息傳輸協(xié)議(RealTimeMessagingProtRTP:實(shí)時(shí)傳輸協(xié)議(Real-timeTransportPRTSP:網(wǎng)絡(luò)流媒體傳輸協(xié)議(RealTimeSDK:軟件開發(fā)工具包(SoftwareDevelopmTOPS:每秒一兆次運(yùn)算(TeraOperUSB:通用串行總線(UniversalSerialB終端接入模塊主要實(shí)現(xiàn)設(shè)備注冊、協(xié)議適配、設(shè)備配AI識別主要實(shí)現(xiàn)人臉識別、車輛識別、船舶識別、煙火識別等。安全要安全要求…………a)支持本地和云端對智能算法進(jìn)行安裝、刪除、啟動、停止、更新等操作;b)根據(jù)不同AI算法模型的處理要求(幀率、像素、空間位置等選取合適的抽幀a)支持對接入的圖像采集設(shè)備設(shè)置相應(yīng)的視頻存儲規(guī)則,包括存儲方式(連續(xù)存儲、時(shí)間a)支持本地和遠(yuǎn)程對接入的終端設(shè)備進(jìn)行添加、刪除等操作;a)支持通過ONVIF、RTSP、RTP、RTCP、SDP等標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議b)支持通過RJ45、RS485、RS232、USB、DI/DO等接口接入各配置終端設(shè)備基本信息,應(yīng)包含終端列表、終端描述、終端類型、生產(chǎn)廠家、終端型號、軟件/固a)支持本地和遠(yuǎn)程查詢接入的圖像采集設(shè)備狀態(tài);c)支持本地和遠(yuǎn)程對接入的圖像采集設(shè)備進(jìn)行6.4運(yùn)行管理要求b)支持對自身及接入的終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測;c)提供的網(wǎng)絡(luò)診斷功能,具備通過Ping、Traceroutb)具備自主檢測接入的視頻圖像故障并觸發(fā)告警,以及接收圖像采集設(shè)備上報(bào)的視頻圖像故障d)支持對上報(bào)消息的分級管理,關(guān)鍵告警信息實(shí)時(shí)上報(bào)人臉驗(yàn)證,正確識別率=1-FRR,對于1:N人臉辨別,正確識別率=1對在線和離線視頻、圖像中存白天:車頭方向的車牌號碼識別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于95%,車尾方向的車牌號碼識別夜間:車頭方向的車牌號碼識別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%,車尾方向的車牌號碼識別輛類型的識別功能。對于車輛類型識別為汽車的車輛,應(yīng)能識別應(yīng)具備客船、貨柜船、漁船、工程船等船舶類型的識別功能。對于船舶類型識別為非商船的船型(客船、貨柜船、漁船、工程船等)的識別準(zhǔn)確率應(yīng)不低于90%。非商船子類型應(yīng)能檢測出視頻中出現(xiàn)的劇烈燃燒的明火并輸出報(bào)警事件信應(yīng)能檢測出在線和離線視頻中出現(xiàn)的濃烈的煙霧并輸出報(bào)警事表中未列舉的其他目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別、事件分析的準(zhǔn)確率宜

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