DB3308T 125-2024基層智治大腦 視頻圖像結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)規(guī)范

ICS35.020CCSL703308代替DB3308/T125-2022TechnicalspecificationsforgrassrootssmartgovernancebrainstructuredprocofvideoimagesIDB3308/T125-2024 2規(guī)范性引用文件 3術(shù)語和定義 4結(jié)構(gòu)化處理流程與事件組成 5數(shù)據(jù)采集要求 36內(nèi)容分析與結(jié)果描述要求 47信息存儲(chǔ)要求 9附錄A（資料性）基層智治大腦內(nèi)容分析結(jié)果的特征屬性描述 DB3308/T125-2024本標(biāo)準(zhǔn)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)定起草。本標(biāo)準(zhǔn)代替DB3308/T125—2022《基層智治大腦視頻圖像結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)規(guī)范》，與DB3308/T125—2022相比，除結(jié)構(gòu)調(diào)整和編輯性改動(dòng)外，主要技術(shù)變化如下：a)更改了“規(guī)范性引用文件”的引用文件（見第2章，2018年版的第2章）；b)更改了“基層智治大腦分析與描述的基層治理事件組成”（見第4.2，2018年版的第4.2c)增加“煙霧識(shí)別”等共4項(xiàng)事件（見第5.2）；d)增加“可疑人員出現(xiàn)閾值”的相關(guān)內(nèi)容（見附錄A）；e)更改了“事件類型”的相關(guān)規(guī)定（見附錄A）；f)增加“遺留物品類型”和“物品堆放”的特征屬性（見附錄A）；g)增加《事件內(nèi)容描述表》（見附錄A）；h)增加《事件結(jié)果輸出準(zhǔn)確率表》（見附錄A）；請(qǐng)注意本標(biāo)準(zhǔn)的某些內(nèi)容可能涉及專利，本標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任。本標(biāo)準(zhǔn)由衢州市數(shù)據(jù)局提出并歸口。本標(biāo)準(zhǔn)起草單位：衢州市數(shù)據(jù)局、浙江省質(zhì)量科學(xué)研究院、阿里云計(jì)算有限公司、阿里巴巴達(dá)摩院城市大腦實(shí)驗(yàn)室、衢州市衢江區(qū)社會(huì)治理中心。本標(biāo)準(zhǔn)主要起草人：毛小兵、蔣偉、樓水能、鄒巧柔、項(xiàng)波、蔣林、鄭秀峰、吳效威、蒯峰陽、陳志勇。本標(biāo)準(zhǔn)及其所代替標(biāo)準(zhǔn)的歷次版本發(fā)布情況為：——2022年首次發(fā)布為DB3308/T125-2022；——本次為第一次修訂。DB3308/T125-20241基層智治大腦視頻圖像結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)規(guī)范本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了基層智治大腦視頻圖像結(jié)構(gòu)化處理流程與事件組成、數(shù)據(jù)采集要求、內(nèi)容分析與結(jié)果描述要求、信息存儲(chǔ)要求等技術(shù)規(guī)范。本標(biāo)準(zhǔn)適用于基層智治大腦視頻圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理的開發(fā)建設(shè)，其他領(lǐng)域的視頻圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理可參考采用。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本標(biāo)準(zhǔn)必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本標(biāo)準(zhǔn)；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本標(biāo)準(zhǔn)。GB/T28181—2022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)要求GB/T30147—2013安防監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)智能分析設(shè)備技術(shù)要求GB37300—2018公共安全重點(diǎn)區(qū)域視頻圖像信息采集規(guī)范GB50198—2011民用閉路監(jiān)視電視系統(tǒng)工程技術(shù)規(guī)范GA/T1399.1—2017公安視頻圖像分析系統(tǒng)第1部分：通用技術(shù)要求GA/T1399.2—2017公安視頻圖像分析系統(tǒng)第2部分：視頻圖像內(nèi)容分析及描述技術(shù)要求GA/T1400.1—2017公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)第1部分：通用技術(shù)要求GA/T1400.3—2017公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)第3部分：數(shù)據(jù)庫技術(shù)要求3術(shù)語和定義GB37300—2018、GB/T30147—2013、GA/T1399.1—2017、GA/T1399.2—2017、GA/T1400.1—2017、和GA/T1400.3—2017界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本標(biāo)準(zhǔn)。3.1結(jié)構(gòu)化處理structuredprocessing對(duì)沒有固定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)通過設(shè)定的規(guī)則轉(zhuǎn)換成能用統(tǒng)一結(jié)構(gòu)進(jìn)行邏輯表達(dá)的信息。4結(jié)構(gòu)化處理流程與事件組成4.1結(jié)構(gòu)化處理流程4.1.1基層智治大腦視頻圖像的結(jié)構(gòu)化處理流程如圖1所示。2內(nèi)容分析與結(jié)果描述內(nèi)容分析與結(jié)果描述源數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)圖1基層智治大腦視頻圖像結(jié)構(gòu)化處理流程4.1.2基層智治大腦的輸入源數(shù)據(jù)應(yīng)包括網(wǎng)絡(luò)視頻流和視頻/圖像文件，宜支持實(shí)時(shí)的數(shù)字視頻信號(hào)輸4.1.3輸入的視頻圖像數(shù)據(jù)(按照設(shè)定的分析規(guī)則)經(jīng)過內(nèi)容分析后，應(yīng)輸出包括相應(yīng)事件視頻、圖像、標(biāo)簽等信息的結(jié)果描述。4.1.4輸出的事件信息結(jié)果描述應(yīng)支持存入存儲(chǔ)設(shè)備和數(shù)據(jù)庫，并用于其它相關(guān)應(yīng)用。4.2基層治理事件組成基層智治大腦分析與描述的基層治理事件組成如圖2所示?；鶎又侵未竽X分析與描述的基層治理事件組成如圖2所示?；鶎又侵未竽X分析與描述的基層治理事件組成綜合治理平安法治公共服務(wù)經(jīng)濟(jì)生態(tài)人數(shù)超限人群聚集游商攤販土地苫蓋非機(jī)動(dòng)車違規(guī)停放人員佩戴安全帽橫穿馬路人員在崗非機(jī)動(dòng)車占用機(jī)動(dòng)車道人員闖入非機(jī)動(dòng)車逆行消防通道阻塞占道撐傘圖2基層智治大腦分析與描述的基層治理事件組成DB3308/T125-20243基層治理事件包含但不限于：機(jī)動(dòng)車違規(guī)停放、游商攤販、店外經(jīng)營(yíng)、非機(jī)動(dòng)車違規(guī)停放、橫穿馬路、非機(jī)動(dòng)車占用機(jī)動(dòng)車道、非機(jī)動(dòng)車逆行、踩踏草坪、占道廣告牌、占道撐傘、沿街晾曬、人數(shù)超限、人群聚集、車輛核入、土地苫蓋、積水、人員佩戴安全帽、人員在崗、人員闖入、消防通道阻塞、電動(dòng)自行車進(jìn)入電梯、渣土車追蹤、垃圾隨意堆放、垃圾箱滿溢等。5數(shù)據(jù)采集要求5.1數(shù)據(jù)種類輸入數(shù)據(jù)應(yīng)包括視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、與視頻圖像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的設(shè)備數(shù)據(jù)，設(shè)備數(shù)據(jù)應(yīng)包括但不限于GB/T28181中規(guī)定的設(shè)備屬性數(shù)據(jù)、絕對(duì)時(shí)間數(shù)據(jù)等。5.2視頻圖像采集部位基層智治大腦視頻圖像采集部位為基層治理事件發(fā)生的重點(diǎn)公共區(qū)域，具體要求見表1。法律、行政法規(guī)對(duì)視頻圖像采集有特殊要求的從其規(guī)定。表1重點(diǎn)公共區(qū)域基層治理事件的采集部位在城市人行橫道道路以及其他易于發(fā)生機(jī)動(dòng)在小區(qū)、學(xué)校、菜市場(chǎng)、商場(chǎng)周邊以及其他易于出在城市人行橫道道路及其他易于發(fā)生非機(jī)動(dòng)車違在機(jī)動(dòng)車道及其他易于發(fā)生非機(jī)動(dòng)車占用機(jī)在小區(qū)、學(xué)校、菜市場(chǎng)、商場(chǎng)及其他易于出現(xiàn)占在小區(qū)、學(xué)校、菜市場(chǎng)、商場(chǎng)及其他易于出現(xiàn)沿在園區(qū)或廠區(qū)車輛出入口，及其他易于出現(xiàn)車在城市道路，非鄉(xiāng)村小路和不平整土路等，及其他易于出在工廠廠房和建筑工地，及其他易于出現(xiàn)人員在煤炭、電力、化工等行業(yè)監(jiān)控室、值班室，及其他易于出現(xiàn)人在工廠危險(xiǎn)區(qū)域、電場(chǎng)危險(xiǎn)區(qū)域、重點(diǎn)警戒區(qū)域，及其他易于出現(xiàn)人在電梯轎廂內(nèi)部，及其他易于出現(xiàn)電動(dòng)自行車進(jìn)DB3308/T125-20244表1重點(diǎn)公共區(qū)域基層治理事件的采集部位（續(xù)）在居民或商鋪門口，垃圾投放點(diǎn)附近，及其他易于出現(xiàn)垃針對(duì)居民住宅區(qū)等場(chǎng)景中出現(xiàn)白色煙霧將及時(shí)進(jìn)行上報(bào)，第一在居民生活區(qū)域中對(duì)道路罐式?；奋囕v與廂式?；奋囕v進(jìn)行5.3視頻圖像格式要求視頻圖像數(shù)據(jù)的輸入格式與方式應(yīng)符合GA/T1399.1—2017中5.1的相關(guān)規(guī)定。5.4視頻圖像質(zhì)量要求對(duì)于輸入的視頻圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量，應(yīng)達(dá)到GB50198—2011中5.4.3描述的4級(jí)或4級(jí)以上，輸入的視頻圖像照明條件應(yīng)達(dá)到GB50198—2011中3.2.12對(duì)于照明條件的要求。6內(nèi)容分析與結(jié)果描述要求6.1概述對(duì)于基層智治大腦輸入的視頻圖像數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析軟件應(yīng)按照以下設(shè)定的內(nèi)容分析要求，分析基層治理事件信息，并輸出以下設(shè)定的分析結(jié)果描述。描述結(jié)果特征屬性格式見附錄A中的表A.1。6.2機(jī)動(dòng)車違規(guī)停放在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出滯留超過指定時(shí)間且在指定時(shí)間內(nèi)未駛離的機(jī)動(dòng)車目標(biāo)，并先后輸出兩次報(bào)警事件，第一次告警應(yīng)支持輸出：攝像機(jī)標(biāo)識(shí)上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間，宜支持輸出：車牌識(shí)別信息（在車牌滿足識(shí)別條件下第二次告警應(yīng)支持輸出同一車牌關(guān)聯(lián)的告警信息（事件描述見A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的機(jī)動(dòng)車目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，機(jī)動(dòng)車目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于100像素，車牌字符應(yīng)人眼清晰可辨且車牌目標(biāo)框的尺寸應(yīng)不小于80×25像素、傾斜或側(cè)傾角應(yīng)小于15°,機(jī)動(dòng)車違規(guī)停放事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.3游商攤販在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出滯留指定時(shí)間的機(jī)動(dòng)車或非機(jī)動(dòng)車后斗、箱子、框子、桌子、大片布或紙等經(jīng)營(yíng)類載體，且裝有食品加工工具、農(nóng)副產(chǎn)品、小商品或其他貨物的目標(biāo)，對(duì)于采集的視頻圖像中的機(jī)動(dòng)車或非機(jī)動(dòng)車后斗、箱子、框子、桌子、大片布或紙等經(jīng)營(yíng)類載體目標(biāo)和裝有食品加工工具、農(nóng)副產(chǎn)品、小商品或其他貨物目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于100像素，游商攤販?zhǔn)录敵鼋Y(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。DB3308/T125-202456.4店外經(jīng)營(yíng)在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出滯留指定時(shí)間的箱子、框子、桌子、冰箱、大片布或紙等經(jīng)營(yíng)類載體目標(biāo)，并輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的箱子、框子、桌子、冰箱、大片布或紙等經(jīng)營(yíng)類載體目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于70像素，店外經(jīng)營(yíng)事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.5非機(jī)動(dòng)車違規(guī)停放在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出停留超過指定時(shí)間的二輪車或三輪車目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的二輪車或三輪車進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于70像素，非機(jī)動(dòng)車違規(guī)停放事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%，非機(jī)動(dòng)車類別（聚集二輪車/單獨(dú)二輪車/三輪車）的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.6橫穿馬路在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出行人與非機(jī)動(dòng)車橫穿馬路的事件，實(shí)時(shí)檢測(cè)并上報(bào)（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的非機(jī)動(dòng)車和行人目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于150像素，橫穿馬路事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.7非機(jī)動(dòng)車占用機(jī)動(dòng)車道在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出非機(jī)動(dòng)車占用機(jī)動(dòng)車道的事件，實(shí)時(shí)檢測(cè)并上報(bào)（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的非機(jī)動(dòng)車目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于150像素，非機(jī)動(dòng)車占用機(jī)動(dòng)車道事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.8非機(jī)動(dòng)車逆行在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出非機(jī)動(dòng)車逆行事件，實(shí)時(shí)檢測(cè)并上報(bào)（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的非機(jī)動(dòng)車目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于150像素，非機(jī)動(dòng)車逆行事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.9踩踏草坪在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出行人踩踏草坪的事件，實(shí)時(shí)檢測(cè)并上報(bào)（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的行人目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于150像素，踩踏草坪事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。DB3308/T125-20246經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.10占道廣告牌在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出違規(guī)戶外廣告牌(燈箱廣告牌)目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、時(shí)間、目標(biāo)區(qū)域坐標(biāo)、目標(biāo)摳圖、全圖等（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的戶外廣告牌目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于150×100像素，廣告牌違規(guī)占道事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于80%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.11占道撐傘在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出滯留指定時(shí)間的方形獨(dú)立大棚或圓形大傘目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的方形獨(dú)立大棚或圓形大傘目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于70像素，占道撐傘事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.12沿街晾曬在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出滯留指定時(shí)間的成片懸掛的被子、衣物目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的成片懸掛的被子和衣物目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于100像素，沿街晾曬事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.13人數(shù)超限在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出人員總數(shù)超出廠房規(guī)定人數(shù)上限的事件，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、廠房?jī)?nèi)實(shí)時(shí)人數(shù)，事件發(fā)生時(shí)間（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的人員頭部目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于16像素，人員頭部應(yīng)清晰可見，人員身體應(yīng)有50%以上區(qū)域可見，人數(shù)超限事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.1，描述結(jié)果特征屬性格式見附錄A中的表A.2。6.14人群聚集在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出總?cè)藬?shù)超過設(shè)定閾值的事件，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、畫面內(nèi)總?cè)藬?shù)，事件發(fā)生時(shí)間等（準(zhǔn)確率見表A.4）。對(duì)于采集的視頻圖像中的人員頭部目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于16像素，人員頭部應(yīng)清晰可見，人群聚集事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.15車輛核入在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出經(jīng)過指定區(qū)域的車輛目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、經(jīng)過時(shí)間以及車輛車牌等（事件描述見表A.2）。DB3308/T125-20247對(duì)于采集的視頻圖像中的車輛目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，車輛目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于80×80像素，車輛目標(biāo)應(yīng)無明顯遮擋、體積大、移動(dòng)速度慢、人眼清晰可辨，車牌目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于30×10像素，車牌字符應(yīng)人眼可見，車輛車牌事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于95%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.16土地苫蓋在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出明顯土方和裸土未苫蓋目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，對(duì)于采集的視頻圖像中的土方和裸土未苫蓋目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于200×200像素，土地苫蓋事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于80%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.17積水在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出明顯道路積水影響人員車輛通行的事件，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)，積水位置、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的積水目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于150×150像素,影響通行，道路積水事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.18人員佩戴安全帽在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出有人員未佩戴安全帽的事件，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的人員頭部目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于16像素，人員頭部應(yīng)清晰可見，人員身體應(yīng)有50%以上區(qū)域可見，人員未佩戴安全帽事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.19人員在崗在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出超過設(shè)定時(shí)間沒有工作人員在崗的現(xiàn)象，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的人員身體目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于100像素，人員身體應(yīng)有50%以上區(qū)域可見，人員脫崗事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.20人員闖入在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出有人員進(jìn)入指定區(qū)域的現(xiàn)象，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、人員闖入時(shí)（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的人員身體目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于100像素，人員身體應(yīng)有50%以上區(qū)域可見，人員闖入事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.21消防通道阻塞DB3308/T125-20248在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出停留超過指定時(shí)間的機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車等相關(guān)堵塞物目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)，目標(biāo)堵塞位置、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的阻塞物目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于50×50像素，消防通道阻塞事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于80%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.22電動(dòng)自行車進(jìn)入電梯在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出電動(dòng)自行車已經(jīng)進(jìn)入或正在進(jìn)入電梯的事件，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、進(jìn)入時(shí)間等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的電動(dòng)自行車目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于80×80像素，電動(dòng)自行車應(yīng)無明顯遮擋、體積大、移動(dòng)速度慢、人眼清晰可辨，電動(dòng)自行車進(jìn)入電梯事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.23渣土車追蹤在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出停留超過指定時(shí)間渣土車目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：時(shí)間、點(diǎn)位ID、目標(biāo)框位置、車牌號(hào)、目標(biāo)進(jìn)入?yún)^(qū)域時(shí)間、目標(biāo)離開區(qū)域時(shí)間、車輛朝向、車身顏色、是否苫蓋、是否有車頂燈、車牌是否被遮擋、車尾是否涂刷噴涂號(hào)等信息（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的渣土車目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，渣土車目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于80×80像素，渣土車應(yīng)無明顯遮擋、體積大、移動(dòng)速度慢、人眼清晰可辨，車輛朝向、車身顏色、是否苫蓋、是否有車頂燈、車牌是否被遮擋、車尾是否涂刷噴涂號(hào)等狀態(tài)應(yīng)人眼可見，車牌目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于20×40像素，車牌應(yīng)人眼可見，左右偏移角度不超過30°,渣土車車牌輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%，渣土車車輛朝向、車身顏色、是否苫蓋、是否有車頂燈、車牌是否被遮擋、車尾是否涂刷噴涂號(hào)等信息的輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.24垃圾隨意堆放在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出人眼可見包含剩菜剩飯飯菜、紙箱子、金屬易拉罐、衣服、建筑垃圾、電子垃圾、裝修材料、家具、玻璃、落葉、金屬桶、廢紙、塑料瓶、塑料泡沫、塑料垃圾(塑料包裝、塑料袋、餐盒)、垃圾袋(裝有垃圾)、蛇皮袋或編織袋等其中一類垃圾在區(qū)域內(nèi)隨意堆放事件，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、檢測(cè)置信度、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的垃圾目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框所占像素面積應(yīng)超過畫面面積的1%，人眼可見，垃圾隨意堆放事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于80%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.25垃圾箱滿溢在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，應(yīng)能識(shí)別出垃圾桶（針對(duì)戶外塑料可移動(dòng)翻蓋式垃圾桶）滿溢事件，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：點(diǎn)位攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、檢測(cè)置信度、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間等（事件描述見表A.2）。DB3308/T125-2024對(duì)于采集的視頻圖像中的垃圾箱目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框所占像素面積應(yīng)超過畫面面積的1.5%，垃圾箱人眼可見無遮擋，垃圾箱滿溢事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于80%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.26煙霧識(shí)別煙霧識(shí)別算法基于大規(guī)模白色煙霧數(shù)據(jù)識(shí)別訓(xùn)練，配合攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別監(jiān)控區(qū)內(nèi)室內(nèi)和室外白色煙霧情況，檢測(cè)到白色煙霧立刻發(fā)出警報(bào)。適用于工廠、商場(chǎng)、蒸汽作業(yè)等任何有火災(zāi)隱患的場(chǎng)所，并可用于室內(nèi)多種復(fù)雜環(huán)境。應(yīng)識(shí)別出突發(fā)的煙霧目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、事件發(fā)生時(shí)間、目標(biāo)區(qū)域坐標(biāo)、上報(bào)大小圖影像等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的白色煙霧目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于150×150像素，白色煙霧事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于95%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.27危化車檢測(cè)在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，基于AI視覺技術(shù)檢測(cè)道路上的罐式?；奋囕v與廂式危化品車輛，包括白天、晚上以及各種天氣條件，如果檢測(cè)到危化品車輛及時(shí)進(jìn)行告警。應(yīng)識(shí)別出危化車目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、?；囄恢?、上報(bào)大小圖影像、事件發(fā)生時(shí)間等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的?；嚹繕?biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于200×100像素，危化車目標(biāo)事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.28遺留物品檢測(cè)在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，遺留物品檢測(cè)基于AI視覺分析技術(shù)，自動(dòng)檢測(cè)12種常見的容易遺留的物品，包括：行李箱、背包、斜挎包、手提包、筆記本電腦、手機(jī)、錢包、平板電腦、長(zhǎng)雨傘、禮物包裝盒、文件夾、裝了東西的袋子，進(jìn)行截圖上報(bào)。應(yīng)識(shí)別出遺留目標(biāo)，輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、遺留物品位置、遺留物品圖像、遺留物品類型、事件發(fā)生時(shí)間等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的遺留物品目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的尺寸應(yīng)大于100×100像素，遺留物品事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。6.29徘徊識(shí)別在滿足數(shù)據(jù)采集要求的在線視頻圖像中，徘徊識(shí)別算法基于計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù),配合現(xiàn)場(chǎng)攝像頭，自動(dòng)識(shí)別監(jiān)控點(diǎn)下同一人物進(jìn)出次數(shù)，對(duì)多次進(jìn)出徘徊人員實(shí)時(shí)檢測(cè)預(yù)警，填補(bǔ)人為管控死角,加強(qiáng)安全管控。應(yīng)識(shí)別出徘徊可疑人員的目標(biāo)，通過統(tǒng)計(jì)該人員出現(xiàn)次數(shù)，大于閾值時(shí)輸出報(bào)警事件，告警應(yīng)支持輸出：攝像機(jī)標(biāo)識(shí)、上報(bào)大小圖影像、可疑人員徘徊次數(shù)及事件發(fā)生時(shí)間等（事件描述見表A.2）。對(duì)于采集的視頻圖像中的徘徊可疑人員目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，目標(biāo)框的邊長(zhǎng)應(yīng)不小于100像素，人員身體應(yīng)有50%以上區(qū)域可見，徘徊人員事件輸出結(jié)果的識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%。經(jīng)過內(nèi)容分析輸出的事件信息的輸入規(guī)則特征屬性格式見附錄A中的表A.3。7信息存儲(chǔ)要求DB3308/T125-20247.1存儲(chǔ)設(shè)備要求對(duì)于支持輸出信息存入的存儲(chǔ)設(shè)備，其存儲(chǔ)設(shè)備類型、信息存儲(chǔ)環(huán)境、信息存儲(chǔ)時(shí)間、信息存儲(chǔ)格式和信息存儲(chǔ)安全應(yīng)符合以下內(nèi)容要求。7.1.1信息存儲(chǔ)設(shè)備類型要求存儲(chǔ)設(shè)備類型應(yīng)符合以下要求：a)支持iSCSI協(xié)議，NFS/CIFS協(xié)議、FC協(xié)議；b)支持多端口設(shè)置，支持8Gb/s和16Gb/sFC主機(jī)接口，支持1GbE、10GbE、25GbESFP+主機(jī)；c)接口和40GbEQSFP+主機(jī)接口；d)支持CACHE優(yōu)化算法、不同文件系統(tǒng)調(diào)優(yōu)、硬盤IO調(diào)度算法調(diào)優(yōu)；e)支持容錯(cuò)功能，支持一種或多種RAID級(jí)別，多種RAID級(jí)別包含：條帶RAID、鏡像RAID、單校驗(yàn)盤/雙校驗(yàn)盤/三校驗(yàn)盤的RAID冗余；f)支持動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)池功能。7.1.2信息存儲(chǔ)環(huán)境（機(jī)房）要求機(jī)房環(huán)境應(yīng)符合GB50348、GB50057、GB50343及GA/T670的相關(guān)要求。7.1.3信息存儲(chǔ)時(shí)間要求7.1.3.1對(duì)于一般單位、商戶、居民社區(qū)或者住宅小區(qū)等為主建設(shè)的視頻監(jiān)控點(diǎn)，視音頻數(shù)據(jù)有效存儲(chǔ)時(shí)間應(yīng)不少于30天。7.1.3.2對(duì)于重點(diǎn)行業(yè)、領(lǐng)域內(nèi)涉及社會(huì)治安的重要部位、易發(fā)案部位，以政府部門或者社會(huì)單位等為主建設(shè)單位的視頻監(jiān)控點(diǎn)，視音頻數(shù)據(jù)有效存儲(chǔ)時(shí)間應(yīng)不少于60天。7.1.3.3對(duì)于重點(diǎn)公共區(qū)域、重點(diǎn)部門、重點(diǎn)場(chǎng)所等人群密集地的公共場(chǎng)所、重要部位或者反恐法規(guī)定的重點(diǎn)目標(biāo)單位等的視頻監(jiān)控點(diǎn)，視音頻數(shù)據(jù)有效存儲(chǔ)時(shí)間應(yīng)不少于90天。7.1.4信息存儲(chǔ)格式要求存儲(chǔ)格式如下：a)4CIF（704×576），幀率不低于25fps，傳輸碼率宜不小于1Mbps；b)720P（1280×720），幀率不低于25fps，傳輸碼率宜不小于2Mbps；c)1080P（1920×1080），