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安防摄像机智能化功能指标

视频监控智能化早已是安防行业的一大趋势。所谓智能化,是应用各种算法,对视频图像实现自动识别和分析,形成结构化、半结构化特征信息,并进一步处理的能力。安防视频监控智能化功能可以在后端管理平台实现(或者云端),也可以前移到摄像机端,也可以云边结合来实现。这篇文章主要整理总结下安防摄像机的智能化功能分类及评价指标要求。

分类

人脸/人像分析。对人脸和人像等目标信息进行自动检测和识别分析,包括人脸检测和属性识别、人像检测和属性识别、以及人脸识别等。
车辆分析。对车辆等交通目标信息及车流量状态进行自动检测和识别分析的能力,包括机动车检测及特征识别、车流量统计和非机动车检测识别等。(非机动车辆识别是另外一种类型,因为市场需求,有进一步发展的趋势,比如电瓶车等。)
事件分析。对场景内发生的行为事件进行自动检测分析的能力,包括区域入侵、异常行为等。

要求

基本要求

主要涉及图像亮度,模糊度,透雾,目标区域增强,镜头遮挡检测,视频抖动检测,场景异常变更检测,色彩还原等。

人脸,人像指标

人脸检测率。瞳孔间距不小于30像素时,输出人脸的数量、大小(宽度、高度像素数)、位置等信息;人脸检测检出率应不小于95%,人脸检测准确率应不小于99%;多人场景下,人脸检测数量不低于10个,不低于30个时, 人脸检测检出率应不小于95%,人脸检测准确率应不小于99% 。

人脸属性识别。支持人脸的性别、佩戴物(眼镜、帽子等),头发长度(长发、短发、光头、其他),年龄段等人脸属性信息的输出,人脸属性识别平均准确率不小于85%。

人脸识别。与指定人脸库中的N个人脸进行比对,人脸库分别不低于1000人,不低于1万人,不低于10万人。非关注目标集误报率不大于5%时,关注目标集漏报率不大于5%。

人像检测(人形)。应支持对不小于64×128像素的人员目标进行检测,输出人员目标的数量、每个目标的大小(宽度、高度像素数)、位置信息;人像检测检出率应不小于95%时,人像检测准确率应不小于99%;更高一级,单画面的人像检测数量不低于10人,不低于30人。

人像属性识别。支持人员的衣服颜色(黑色、白色、灰色、红色、绿色、蓝色、黄色、橙色、紫色、粉色、棕色)、运动方向(正向、背向、侧向)、运动状态(行走、骑行、其他)等属性信息的输出;更高阶的,支持人员的附属物(抱小孩、伞、背包、单肩包、手提包、拉杆箱、婴儿车)、佩戴物(帽子、头盔等)等属性信息的输出;支持人员的衣服纹理(纯色、横条纹、竖条纹、格子)等属性信息的输出;人像属性识别平均准确率均应不小于85%。

车辆分析

机动车检测。支持对视频图像中车牌横向宽度大于80像素的机动车目标进行检测,输出机动车目标的数量、每个目标的大小(宽度、高度像素数)、位置信息;正向,逆向场景机动车检测检出率应不低于95%,准确率应不低于99%;

机动车号牌识别。机动车号牌的位置、号码、颜色、种类进行识别的能力,机动车号牌种类包括GA 36-2018中规定的号牌(不包括摩托车号牌、低速车号牌、拖拉机号牌)、武警号牌、军队号牌等;机动车号牌颜色包括GA 36-2018规定的号牌颜色、军队号牌颜色和武警号牌颜色;日间机动车号牌号码识别准确率应不小于95%,夜间机动车号牌号码识别准确率应不小于90%;更高阶的,对机动车是否涂改、是否遮挡、层数进行识别。

机动车基本特征识别。支持分析并输出机动车类型、机动车颜色,品牌等属性信息;机动车基本特征平均识别准确率应不小于80%。

机动车个体特征识别。持识别主/副驾驶员是否未系安全带、主驾驶员是否手持电话等属性信息;车内是否有挂件、纸巾盒、主/副驾驶员是否抱小孩等属性信息。

机动车流量统计。对于大于120×120像素的机动车目标,支持按车道和时间条件统计机动车流量,包括对机动车数量;机动车流量统计准确率不低于90%;支持机动车类型统计。

非机动车检测。对视频图像中宽度大于80像素的非机动车目标,非机动车检测检出率应不低于90%,准确率应不低于90%;支持非机动车类型(二轮车、三轮车、其他)的识别。

事件分析

入侵事件。大于32×32像素的目标的绊线、入侵、徘徊进行检测并输出事件信息的能力;误检率不大于5%时,检测率应不小于90%。

物品遗留,移除检测。大于32×32像素的物品的遗留/移除的事件进行检测并输出事件信息的能力;误检率不大于5%时,检测率应不小于90%。

人员异常行为检测。大于64×128像素的人员目标的一种或多种异常行为进行检测并输出事件信息的能力,人员异常行为包括奔跑、倒地、攀爬、逆行等。

人群密度检测。肩宽大于32像素的人数进行检测,超过设定值报警并输出事件信息的能力;人群密度检测准确率不小于90%。

本文由 @我是pm 发布于弱电智能网 。

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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