智能安防中人工智能图像识别技术标准.docx

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T/GXDSL033—2025

智能安防中人工智能图像识别技术标准

一、前言

随着人工智能技术的快速发展，智能安防系统在公共安全、交通管理、社区监控等领域的应用日益广泛。人工智能图像识别技术作为智能安防系统的核心技术之一，其性能直接关系到安防系统的有效性和可靠性。为了规范智能安防中人工智能图像识别技术的应用，提升系统的整体性能，制定一套科学、合理、可操作的技术标准显得尤为重要。本标准由广西产学研科学研究院牵头，联合多家企业和科研机构共同研制，旨在为智能安防中人工智能图像识别技术的应用提供明确的规范和指导。

本标准依据国家相关法律法规和技术标准，结合行业实际情况，经过广泛调研和专家论证，确保其科学性、实用性和前瞻性。通过本标准的实施，期望能够提升智能安防系统的整体性能，推动行业的规范化、标准化发展，为公共安全提供更加可靠的技术保障。

本标准适用于所有在智能安防系统中应用人工智能图像识别技术的企业和机构，包括但不限于安防设备制造商、系统集成商、技术开发商等。通过本标准的推广和应用，希望能够为行业的健康发展奠定坚实的基础，为公共安全提供更加有力的技术支持。

二、总则

(一)目的

本标准旨在规范智能安防中人工智能图像识别技术的应用，确保技术能够提供高效、可靠、安全的服务，满足公共安全需求，促进智能安防技术的健康发展。

(二)适用范围

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本标准适用于所有在智能安防系统中应用人工智能图像识别技术的企业和机构，包括但不限于安防设备制造商、系统集成商、技术开发商等。

(三)规范性引用文件

本标准引用以下文件：

-GB/T22239-2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求

-GB/T25069-2010信息技术安全技术信息安全风险管理

-GB/T35273-2020信息安全技术个人信息安全规范

三、术语和定义

(一)智能安防系统

指利用人工智能技术进行安全监控和管理的系统，包括视频监控、入侵检测、人脸识别等功能。

(二)人工智能图像识别技术

指利用人工智能算法对图像进行分析和识别的技术，包括目标检测、图像分类、图像分割等。

(三)图像识别准确率

指图像识别系统正确识别目标的比例，通常以百分比表示。

四、技术要求

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(一)图像识别准确率

1.目标检测准确率

目标检测准确率应不低于95%。目标检测误报率应不高于5%。

2.图像分类准确率

图像分类准确率应不低于90%。图像分类误报率应不高于10%。

3.图像分割准确率

图像分割准确率应不低于85%。图像分割误报率应不高于15%。

(二)图像识别速度

1.目标检测速度

目标检测速度应不低于30帧/秒。目标检测延迟应不高于100毫秒。

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2.图像分类速度

图像分类速度应不低于20帧/秒。图像分类延迟应不高于150毫秒。

3.图像分割速度

图像分割速度应不低于15帧/秒。图像分割延迟应不高于200毫秒。

(三)图像识别安全性

1.数据安全

图像数据加密存储，加密强度不低于AES-256。

图像数据传输采用SSL/TLS加密，加密强度不低于TLS1.2。

2.系统安全

系统需通过国家信息安全等级保护三级认证。

定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，每年不少于两次。

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3.用户隐私保护

用户图像数据需严格必威体育官网网址，未经用户授权不得向第三方披露。

需制定并实施用户隐私保护政策，确保符合GB/T35273-2020要求。

五、测试方法

(一)测试环境

1.硬件环境

测试服务器：CPUIntelXeonGold6248R，内存128GB，GPUNVIDIATeslaV100。测试摄像头：分辨率1920x1080，帧率30fps。

2.软件环境

操作系统：Ubuntu20.04LTS。

深度学习框架：TensorFlow2.4.0，PyTorch1.7.1。

(二)测试数据集

1.目标检测数据集

COCO2017数据集，包含80类目标，训练集118287张图像，验证集5000张图像。

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2.图像分类数据集

ImageNet2012数据集，包含1000类图像，训练集1281167张图像，验证集50000张图像。

3.图像分割数据集

Cityscapes数据集，包含30类城市街景图像，训练集2975张图像，验证集500张图像。

(三)测试流程

1.目标检测测试

使用COCO2017验证集进行测试，计算目标检测准确率和误报率