【GA公共安全标准】 公安视频图像分析系统第2部分:视频图像内容分析及描述技术要求

ICS13.310
中华人民共和国公共安全行业标准GA/T1399.2-2017
公安视频图像分析系统
第2部分：
视频图像内容分析及描述技术要求Videoand imageanalysissystemforpublicsecurityPart 2:Technical specifications for analysis and description of video andimagecontent
2017-05-31发布
中华人民共和国公安部
2017-05-31实施
GA/T1399.2—2017
1范围
2规范性引用文件
3术语和定义、缩略语
术语和定义
缩略语
应用流程与功能组成
应用流程
功能组成
视频图像输人
目标检测与特征提取
目标数量分析
目标识别
行为分析
视频摘要
视频质量
目标检测与特征提取
目标数量分析
目标识别
行为分析
视频摘要处理能力
视频图像内容描述：
7.1特征属性描述
7.2 XMLSchema
附录A（规范性附录）
附录B（规范性附录）
参考文献
视频图像内容的特征属性描述
视频图像分析规则及视频图像标签的XMLSchema描述10
GA/T1399《公安视频图像分析系统》分为以下5个部分：第1部分：通用技术要求：
一第2部分：视频图像内容分析及描述技术要求；一第3部分：视频图像增强与复原技术要求一第4部分：视频图像检索技术要求；一第5部分：检验规范
本部分为GA/T1399的第2部分。
本部分按照GB/T1.1一2009给出的规则起草。GA/T1399.2—2017
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本部分由公安部科技信息化局提出。本部分由全国安全防范报警系统标准化技术委员会（SAC/TC100)归口。本部分起草单位：公安部第一研究所，北京中盾安全技术开发公司、国家安全防范报警系统产品质量监督检验中心（北京）、东方网力科技股份有限公司、浙江宇视科技有限公司、浙江大华技术股份有限公司、杭州海康威视数字技术股份有限公司、天津天地伟业数码科技有限公司、苏州科达科技股份有限公司。
本部分主要起草人：王建勇、栗红梅、孟卿卿、赵惠芳、王列、李鹏飞、刘庆伟、卢玉华、许健、张晓琳、孔维生、廖双龙、王鹏、王静、杨清永、晋兆龙。本部分于2017年首次发布。
ii KAoNi KAca
iiKAoNiKAca
1范围
公安视频图像分析系统第2部分：视频图像内容分析及描述技术要求GA/T1399.2—2017
本部分规定了公安视频图像分析系统中视频图像内容分析及描述的应用流程与功能组成，功能，性能，视频图像内容分析数据描述等技术要求本部分适用于公安视频图像分析系统的规划设计、软件开发、检测和验收，其他领域的视频图像分析系统可参考采用。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T28181—2016公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求GB/T30147—2013安防监控视频实时智能分析设备技术要求GB50198—2011民用闭路监视电视系统工程技术规范GA802一2014机动车类型术语和定义GA/T833一2016机动车号牌图像自动识别技术规范GA/T1154.2一2014视频图像分析仪第2部分：视频图像摘要技术要求GA/T1399.1一2017公安视频图像分析系统第1部分：通用技术要求GA/T1400.1—2017
公安视频图像信息应用系统第1部分：通用技术要求GA/T1400.3—2017
3术语和定义、缩略语
3.1术语和定义
公安视频图像信息应用系统第3部分：数据库技术要求GA/T1399.1—2017、GA/T1400.1—2017和GB/T30147—2013中界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
正检true positive
视频图像中出现应该被检测的目标或事件，且视频图像分析系统输出了正确的检测结果。3.1.2
漏检falsenegative
视频图像中出现应该被检测的目标或事件，但视频图像分析系统未输出正确的检测结果。3.1.3
误检false positive
视频图像中未出现应该被检测的目标或事件，但视频图像分析系统输出了检测结果。1
HiiKAoNni KAca
GA/T1399.2—2017
检测率truepositiverate
视频图像分析系统输出的正确目标数或正确事件数与视频图像中应该被系统检测的目标数或事件数的百分比。
漏检数+正检数×100%
正检数
检测率：
误检率falsepositiverate
视频图像分析系统输出的目标或事件中，错误目标数或事件数所占的百分比。误检数
误检数+正检数×100%
误检率=
识别准确率recognitionaccuracy视频图像分析系统正确识别的目标数与应被正确识别的目标总数的百分比。识别准确率=
3.2缩略语
下列缩略语适用于本文件。
识别正确的目标数
应被正确识别的目标总数
JSON：JavaScript对象标记语言（JavaScriptObjectNotation）XML：可扩展标记语言（ExtensibleMarkupLanguage)4应用流程与功能组成
应用流程
视频图像内容分析及描述信息应用流程如图1所示。4.1.1
视频图像源
现频图像内容分析及描述
视频图像内容分析及
图1视频图像内容分析及描述信息应用流程输出
信息存储与应用
数据库
存储设备
相关应用
4.1.2视频图像源应包括网络视频流和视频/图像文件，宜支持实时的模拟或数字视频信号输入。4.1.3输人的视频图像（按照设定的分析规则）经过内容分析及描述后，应输出视频图像描述数据（视频图像标签信息等），图像，视频的一种或几种。4.1.4视频图像内容分析结果应支持存人数据库、存储设备或用于其他相关应用。4.2功能组成
4.2.1视频图像内容分析及描述功能组成如图2所示。2
iiKAoNiKAca
流量统计
密度检测
目标数量分析
运动目标检测
目标分类
视频图像内容分析及描述
纤线检测
入慢检测
逆行检测
排检测
遗留物检测
目标移除检测
行为分析
目标检测与特征提取
行人检测
目标颜色检测
人员属性分析
人脸检测
GA/T1399.2—2017
车辆基本特征识别
车辆个体特征识别
车辆号牌识别
目标识别
人脸比对
车辆检测
图2视频图像内容分析及描述功能组成其他
规颠摘要
4.2.2视频图像内容分析包含但不限于目标数量分析、行为分析、目标识别、目标检测与特征提取、视频摘要等功能的一种或几种。
4.2.3视频图像内容描述主要包括视频图像分析规则、输出结果的特征属性描述及相应的XMLSchema描述。
5功能
视频图像输入
视频图像输人应符合GA/T1399.1—2017中5.1的相关规定。5.2目标检测与特征提取
5.2.1运动目标检测
应能检测出在线和离线视频中大于一定像素数的单个或多个运动目标，应支持输出运动目标的数量，每个目标的大小（宽度，高度像素数）位置信息，宜支持输出运动速度，方向和轨迹等信息。运动目标检测的分析规则与输出结果的数据格式见表1。表1运动目标检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
目标分类
目标大小的最小值(像素数)等
附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频中大于一定像素数的单个或多个目标，应支持输出目标的分类信息3
iiKANniKAca
GA/T1399.2—2017
（人，车、其他物品），宜支持输出每个目标的大小（宽度、高度像素数）、位置信息、运动速度、方向和轨迹等信息。目标分类的分析规则与输出结果的数据格式见表2。表2目标分类的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
目标颜色检测
目标大小的最小值(像素数)等
附录A2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频中大于一定像素数的单个或多个目标，应支持输出目标的主体颜色信息，宜支持输出每个目标的分类、大小（宽度，高度像素数）、位置信息、运动速度、方向和轨迹等信息，目标颜色类别应符合GA/T1400.3一2017中附录B的相关描述。目标颜色检测的分析规则与输出结果的数据格式见表3。
表3目标颜色检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
5.2.4行人检测
目标大小的最小值（像素数)等
附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频中大于一定像素数的人形目标，应支持输出目标的数量，每个目标的大小（宽度，高度像素数）位置信息，宜支持输出运动速度，方向和轨迹等信息。行人检测的分析规则与输出结果的数据格式见表4。
表4行人检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
5.2.5人员属性分析
目标大小的最小值（像素数）等附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频、图像中大于一定像素数的人员属性特征，宜支持输出人员的性别、年龄、是否戴眼镜，戴帽子，戴口罩，衣服颜色等属性信息。人员属性分析的分析规则与输出结果的数据格式见表5。
表5人员属性分析的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
目标大小的最小值（像素数）等附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
TiKAoNiKAca
5.2.6人脸检测
GA/T1399.2—2017
应能检测出在线和离线视频、图像中占有一定像素数、满足一定角度的人脸，宜支持对多个人脸进行检测，并输出人脸的数量、大小（宽度、高度像素数)等信息。人脸检测的分析规则与输出结果的数据格式见表6。
表6人脸检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
5.2.7人脸比对
目标大小的最小值（像素数）等附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应支持将大于一定像素的人脸图像样本与待比对的人脸图像进行相似性比对分析，输出人脸比对结果（匹配相似度等）。人脸比对的分析规则与输出结果的数据格式见表7。表7人脸比对的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
车辆检测
目标大小的最小值（像素数）等附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频、图像中占有一定像素数的车辆目标，支持多个车辆目标检测，应支持输出车辆的数量、大小，位置信息，宜支持输出车辆的类别、车型、车辆的主体颜色等信息。车辆检测的分析规则与输出结果的数据格式见表8。表8车辆检测的分析规则与输出结果称
分析规则
输出结果
5.3目标数量分析
5.3.1流量统计
目标大小的最小值（像素数）等附录A2
附录B.1
附录B.2
XIML描述
应支持分析统计在线和离线视频在采样间隔内通过预先定义的统计区域的行人、车辆的数量，并输出统计数据。流量统计的分析规则与输出结果的数据格式见表95
iiKAoNhiKAca
GA/T1399.2—2017
分析规则
输出结果
密度检测
表9流量统计的分析规则与输出结果定
附录A1
附录A2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应支持分析统计在线和离线视频中预先定义的目标统计区域内行人，车辆的密度信息，密度信息应以检测区域内的目标数量或面积占比表示。密度检测的分析规则与输出结果数据格式见表10。表10
密度检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
5.4目标识别
车辆号牌识别
附录A.1
附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应支持对在线和离线视频，图像中存在的车辆号牌种类，颜色，号码等信息进行识别，宜支持输出车辆号牌是否被涂改或遮挡等信息，车辆号牌识别的其他功能要求应符合GA/T833一2016的相关规定。车辆号牌识别的分析规则与输出结果数据格式见表11。表11车辆号牌识别的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
车辆号牌宽度像素数等的最小值（可选）附录A.2
5.4.2车辆基本特征识别
附录B.1
附录B.2bzxz.net
XML描述
应支持对在线和离线视频、图像中存在的机动车车型、品牌、型号、年款、颜色等基本特征信息进行识别。
车型识别应具备汽车、挂车、摩托车等车辆类型的识别功能；对于车辆类型识别为汽车的车辆，应能识别客车、轿车、面包车、越野客车、重中型货车、其他车辆等子类型，宜扩展支持识别GA802一2014中规定的主要车辆类型，宜支持通过车尾进行车型识别。应能检测出机动车所属的主流品牌信息，宜扩展支持车辆型号，年款（如大众帕萨特2015款、大众捷达2015款），车身颜色等信息的识别。车辆基本特征识别的分析规则与输出结果的数据格式见表12。6
分析规则
输出结果
表12车辆基本特征识别的分析规则与输出结果定
车辆目标像素数的最小值
附录A.2
5.4.3车辆个体特征识别
附录B.1
附录B.2
GA/T1399.2—2017
XML描述
应支持对在线和离线视频、图像中机动车目标的个体特征进行识别，宜支持识别出车辆是否有挂件、纸巾盒，车检标志等，并输出相关个体特征位置信息，宜支持识别出是否打开遮阳板、是否系安全带等车辆个体特征信息。机动车个体特征识别的分析规则与输出结果见表13。表13机动车个体特征识别的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
行为分析
纤线检测
目标大小的最小值（像素数)等
附录A2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频中通过预先定义的警戒线的运动目标行为并输出报警事件，宜支持输出通过警戒线的目标类别（人，车、其他物品）、大小，位置、运动方向等信息。线检测的分析规则与输出结果的数据格式见表14。
表14纤线检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
5.5.2入侵检测
附录A1
附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频中进人预先定义的警戒区域中的运动目标行为并输出报警事件，宜支持输出进入警戒区域的目标类别（人，车、其他物品）、大小、位置、运动方向等信息。人侵检测的分析规则与输出结果的数据格式见表15。表15入侵检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
附录A1
附录A2
附录B1
附录B.2
XML描述
GA/T1399.2—2017
5.5.3逆行检测
应能检测出在线和离线视频中与预先定义方向反向运动的目标行为并输出报警事件，宜支持输出目标类别（人，车、其他物品）、大小、位置、运动方向等信息。逆行检测的分析规则与输出结果的数据格式见表16。
表16逆行检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
5.5.4排检测
附录A1
附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频中在预先定义的警戒区域内排的目标行为并输出报警事件，宜支持输出目标类别（人，车，其他物品）、大小等信息，律何检测的分析规则与输出结果数据格式见表17。表17洄检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
5.5.5遗留物检测
附录A1
附录A2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频中预先定义的警戒区域内的遗留物并输出报警事件，宜输出遗留物的大小、位置、颜色等信息。遗留物检测的分析规则与输出结果的数据格式见表18。表18遗留物检测的分析规则与输出结果名
分析规则
输出结果
5.5.6目标移除检测
附录A1
附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
应能检测出在线和离线视频中预先定义的警戒区域内目标移除事件并输出报警事件信息，宜输出目标的大小、原有位置、颜色等信息。目标移除检测的分析规则与输出结果的数据格式见表19。表19目标移除检测的分析规则与输出结果称
分析规则
输出结果
附录A1
附录A.2
附录B.1
附录B.2
XML描述
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