ICS_13.310 GA A91 中华人民共和国公共安全行业标准 GA/T1399.22017 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 Video and image analysis system for public security- Part 2:Technical specifications for analysis and description of video and image content 2017-05-31发布 2017-05-31实施 中华人民共和国公安部 发布 GA/T 1399.2~2017 目 次 前言 1范围 2规范性引用文件 3术语和定义、缩略语 3.1术语和定义 3.2缩略语 4应用流程与功能组成 4.1 应用流程 4.2功能组成 .. 5功能 3 5.1 视频图像输入 5.2 目标检测与特征提取 5.3 目标数量分析 5.4 目标识别 5.5 行为分析 5.6 视频摘要 性能 6 6.1 视频质量 6.2 目标检测与特征提取 6.3 目标数量分析 6.4 目标识别 6.5 行为分析. 6.6 视频摘要处理能力 10 7 视频图像内容描述 10 7.1特征属性描述 7.2XMLSchema". 10 附录A（规范性附录） 视频图像内容的特征属性描述… 11 附录B（规范性附录）视频图像分析规则及视频图像标签的XMLSchema描述 ：18 参考文献 ..23 GA/T1399.2—2017 前言 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； 第2部分：视频图像内容分析及描述技术要求； 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； 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。 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。 I GA/T1399.22017 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 1范围 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/T28181一2016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/T30147一2013安防监控视频实时智能分析设备技术要求 GB50198一2011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—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/T1400.1一2017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公安视频图像信息应用系统第3部分：数据库技术要求 3术语和定义、缩略语 3.1术语和定义 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。 3.1.1 正检truepositive 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falsepositive 视频图像中未出现应该被检测的目标或事件，但视图像分析系统输出了检测结果。 1 GA/T1399.2—2017 3.1.4 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。 正检数 检测率= 3.1.5 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 误检率： 3.1.6 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。 识别正确的目标数 识别准确率= ×100% 应被正确识别的目标总数 3.2缩略语 下列缩略语适用于本文件。 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 4.1应用流程 4.1.1视频图像内容分析及描述信息应用流程如图1所示。 信息存储与应用 视额图像内容分析及描述 视频图像源 输入 输出 数据序 视频 图像 视频图像内客分析及 存储设备 数据 描述 视频 图像 相关应用 图1视频图像内容分析及描述信息应用流程 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输入的视频图像（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、视的一种或几种。 4.1.4视频图像内容分析结果应支持存入数据库、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 GA/T1399.2—2017 视频图像内容分析及描述 绛线检测 律征检测 流盆统计 车辆基本特征识别 入侵检测 遮留物检测 密度检测 车辆个体特征识别 逆行检测 目标移除检测 其他 其他 车辆号牌识别 其他 目标数量分析 行为分析 目标识别 目标检测与特征提取 视额摘妥 运动目标检测 行人检测 人员属性分析 人脸比对 目标分类 目标额色检测 人脸检测 车辆检测 其他 图2视频图像内容分析及描述功能组成 4.2.2视额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XML Schema描述。 5功能 5.1 视频图像输入 视频图像输人应符合GA/T1399.1一2017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 称 定 义 XML描述 分析规则 目标大小的最小值（像素数)等 附录B.1 输出结果 附录A.2 附录B.2 5.2.2 目标分类 应能检测出在线和离线视额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