《T-CSPIA 004-2020安防摄像机智能化指标和评测方法》

ICS13.310

A91CSPIA

团体标准

T/CSPIA004-2020

安防摄像机智能化指标和评测方法

Intelligentindicatorsandtestingmethodsofcamerasusedinsecuritysystems

2020-11-25发布2020-11-25实施

中国安全防范产品行业协会发布

T/CSPIA004-2020

安防摄像机智能化指标和评测方法

1范围

本文件规定了安防摄像机智能化指标的分类、分级、指标要求和评测方法。

本文件适用于安全防范视频监控系统中使用的摄像机，其他领域应用的摄像机可参照执行。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；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/T30147-2013安防监控视频实时智能分析设备技术要求

GB/T31488-2015安全防范视频监控人脸识别系统技术要求

GA/T1127-2013安全防范视频监控摄像机通用技术要求

GA/T1154.5-2016视频图像分析仪第5部分：视频图像增强与复原技术要求

GA/T1400.4-2017公安视频图像信息应用系统第4部分：接口协议要求

SJT11348-2016平板电视显示性能测量方法

3术语和定义

GB30147-2013、GA/T1127、GA/T1154界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

安防摄像机智能化指标Intelligentindicatorsofcamerasusedinsecuritysystems

安全防范视频监控摄像机应用各种算法，对视频图像实现自动识别和分析，形成半结构化、结构化

特征信息能力的评价指标。

3.2

检出率truepositive(recall)rate

输出的正确目标或正确事件的数量与视频图像中应该被分析到的目标或事件的百分比。

正检数

检出率100%

漏检数正检数

3.3

准确率accuracyrate

输出的目标或事件中，正确目标或事件所占的百分比。

1

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正检数

检索准确率=100%

误检数+正检数

4安防摄像机智能化指标分类与分级

4.1安防摄像机智能化指标分类

安防摄像机智能化指标分为以下三类：

a)A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；

b)B类：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；

注：本文件所指机动车不包含摩托车（摩托车作为二轮车、三轮车的范畴分析）。

c)C类：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。

4.2安防摄像机智能化指标分级

安防摄像机智能化指标根据不同分析任务、不同应用场景、计算资源消耗等综合因素分级如下：

a)人脸/人像分析指标由低到高分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级；

b)车辆分析指标分为Ⅰ级、Ⅱ级；

c)事件分析指标不分级。

5智能化指标要求

5.1感知与适应基本要求

5.1.1亮度检测与处理

应能对安防摄像机所处环境光线变化原因引起的画面过亮或过暗的现象进行感知并进行调节处理，

应能根据整体环境光照度自动调节摄像机的电子快门、光圈等参数。宜能根据环境中局部光照变化调节

摄像机的宽动态、逆光补偿等功能，使画面中的监控目标清晰可辨，宽动态能力应满足GA/T1127-2013

5.3.1.7的要求。

5.1.2模糊感知与处理

应能根据安防摄像机与目标之间相对运动、镜头失焦引起的视频图像模糊现象进行处理，附录A场

景处理后输出图像客观测量分辨力提升不低于50线。

5.1.3雾的感知与处理

应能根据安防摄像机所处环境，依据GA/T1154.5中5.2.2条、6.1条的要求，去除或减小雾对视频

图像的影响。

5.1.4目标区域增强

应具有对视频图像中固定区域的目标进行图像增强的能力，宜支持对移动目标对象（如人脸、机动

车号牌）进行局部增强的能力。

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5.1.5镜头遮挡检测

应能对镜头被物体遮挡的情况进行检测，当镜头视场被遮挡超过总视场的50%时，应能告警。

5.1.6视频抖动检测与处理

应能对视频画面抖动现象进行检测，抖动幅度超过视频画面水平或垂直像素数的10%时，应能进行

画面去抖处理，输出图像水平和垂直偏移距离与预设距离的比值应小于0.8。

5.1.7观察区域异常变更检测

应能对观察区域异常变更的情况进行检测，当设备被上下或左右异常移动的幅度超过视频图像垂

直或水平像素的30%时，应能进行告警。

5.1.8色彩还原误差

摄像机输出图像的色彩还原误差应不低于GA/T1127-2013中5.3.1.4条2级的要求。

5.2人脸/人像分析指标

5.2.1人脸检测

具备对视频图像中的人脸目标及其位置和大小进行检测的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：应支持对人脸瞳孔间距不小于30像素的人脸目标进行检测，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%；

b)Ⅱ级：在I级的基础上，多人同时前进等通道场景下单画面的人脸检测数量不低于10，人脸

检测检出率应不小于95%，人脸检测准确率应不小于99%；

c)Ⅲ级：在Ⅱ级的基础上，广场或大厅等开放场景下单画面的人脸检测数量不低于30，人脸检

测检出率应不小于95%，人脸检测准确率应不小于99%。

5.2.2人脸属性识别

具备对视频图像中的人脸目标的属性进行识别的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：针对5.2.1a)人脸目标，支持人脸的性别、佩戴物（眼镜、帽子等）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%；

b)Ⅱ级：针对5.2.1b)人脸目标，在I级的基础上，支持头发长度（长发、短发、光头、其他）

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%；

c)Ⅲ级：针对5.2.1c)人脸目标，在Ⅱ级的基础上，支持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%。

5.2.3人脸识别

具备对视频图像中出现的人脸，与指定人脸库中的N个人脸进行比对、识别的能力时，应满足以下

要求：

a)Ⅰ级：针对5.2.1a)人脸目标，支持的人脸注册库数量不低于1000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%；

b)Ⅱ级：针对5.2.1b)人脸目标，在I级的基础上，支持多人同时前进等通道场景下的人脸识

别，人脸注册库数量不低于1万人；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%；

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c)Ⅲ级：针对5.2.1c)人脸目标，在Ⅱ级的基础上，支持广场或大厅等开放场景下的人脸识别，

人脸注册库数量不低于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%。

5.2.4人像检测

具备对视频图像中的人像及其位置和大小进行检测的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：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%；

b)Ⅱ级：在I级的基础上，多人同时前进等通道场景下单画面的人像检测数量不低于10；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%；

c)Ⅲ级：在Ⅱ级的基础上，广场或大厅等开放场景下单画面的人像检测数量不低于30；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%。

5.2.5人像属性识别

具备对视频图像中的人员衣着饰物以及携带物等属性进行识别的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：针对5.2.4a)人员目标，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；人像属性识别平均准确率应不小于85%；

b)Ⅱ级：针对5.2.4b)人员目标，在I级的基础上，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；人像属性识

别平均准确率应不小于85%；

c)Ⅲ级：针对5.2.4c)人员目标，在Ⅱ级的基础上，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应不小于85%。

5.3车辆分析指标

5.3.1机动车检测

具备对机动车目标进行检测的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：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；正向场景机动车检测检出率应不

低于95%，准确率应不低于99%；

b)Ⅱ级：在满足Ⅰ级基础上，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%。

5.3.2机动车号牌识别

具备机动车号牌识别的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：针对5.3.1a)机动车目标，应具有对观察区域中机动车号牌的位置、号码、颜色、种类

进行识别的能力，机动车号牌种类包括GA36-2018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GA36-2018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%；

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b)Ⅱ级：针对5.3.1b)机动车目标，在满足Ⅰ级基础上，应具有对观察区域中机动车是否涂改、

是否遮挡、层数进行识别的能力；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%。

5.3.3机动车基本特征识别

具备对机动车的基本特征进行识别的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：针对5.3.1a)机动车目标，应支持分析并输出机动车类型、机动车颜色等属性信息；

机动车基本特征平均识别准确率应不小于80%；

b)Ⅱ级：针对5.3.1b)机动车目标，在满足Ⅰ级基础上，可识别机动车品牌，机动车基本特征

平均识别准确率应不小于80%。

5.3.4机动车个体特征识别

具备对机动车个体特征进行识别的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：针对5.3.1a)机动车目标，支持识别主/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；机动车个体特征平均识别准确率不小于80%；

b)Ⅱ级：针对5.3.1b)机动车目标，在满足Ⅰ级基础上，支持识别车内是否有挂件、纸巾盒、主

/副驾驶员是否抱小孩等属性信息；识别准确率不小于80%；支持车内人脸抓拍时，输出图像

尺寸不小于50×50像素；检出率应不低于90%时，准确率不低于95%。

5.3.5机动车流量统计

具备机动车流量统计的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：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%；

b)Ⅱ级：在满足Ⅰ级基础上，支持机动车类型统计；机动车流量统计准确率不低于90%。

5.3.6非机动车检测

具备对非机动车进行检测的能力时，应满足以下要求：

a)Ⅰ级：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%；

b)Ⅱ级：在满足Ⅰ级基础上，支持非机动车类型（二轮车、三轮车、其他）的识别；非机动车检

测检出率应不低于90%，准确率应不低于90%。

5.4事件分析指标

5.4.1入侵事件检测

应具有对视频画面中指定区域内大于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%。

5.4.2物品遗留/移除检测

应具有对视频画面中指定区域内大于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%。

5.4.3人员异常行为检测

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应具有视频画面中指定区域内大于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。

5.4.4人群密度检测

应具有对预先定义的目标统计区域内的肩宽大于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%。

6智能化指标评测方法

6.1评测总体方法及原则

6.1.1测试接口

被测设备输出接口应符合GA/T1400.4-2017相关接口协议。

6.1.2测试模式及流程

6.1.2.1翻拍模式

基准标注平台对视频图像测试样本集（源于真实场景）提前进行标注形成基准数据，利用监视器播

放视频图像测试样本集，被测设备采集后进行分析并输出结果。根据设定的评测规则将检测结果与基准

数据进行比对，统计比对结果。监视器应满足附录C中C.1的要求。

翻拍模式评测方法流程如图1所示。

图1翻拍模式评测方法流程示意图

6.1.2.2测试卡模式

被测设备在模拟环境下采集各种测试卡的视频图像。同时使用基准采集设备对模拟环境下测试卡

进行视频图像采集。测试人员根据设定的评测规则，人工对比测试效果。测试卡说明见附录A。

测试卡模式评测方法流程如图2所示。

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T/CSPIA004-2020

图2测试卡模式评测方法流程示意图

6.1.2.3现场测试模式

被测设备在真实观察区域环境下采集监控对象的视频图像，进行采集分析后输出检测结果，观察区

域条件限定见附录B。同时使用基准采集设备对现场测试观察区域进行采集，将视频图像信息传给基准

标注平台进行标注、核对、形成基准数据。根据设定的评测规则将检测结果与基准数据进行比对，统计

比对结果。人脸/人像分析、车辆分析、事件分析检测的测试样本集说明见附录B。

现场测试模式评测方法流程如图3所示。

图3现场测试模式评测方法流程示意图

6.2感知与适应基本要求评测

6.2.1亮度检测与处理

在暗室中同时使用基准采集设备和被测设备采集附录A.1中的灰阶测试卡图像，进行对比，检查被

测设备能否对图像进行低照度增强或亮度抑制，同时需查看被测设备的参数是否有变化，如电子快门速

度、曝光补偿、光圈等参数。宽动态依据GA/T1127-2013中6.4.1.7的方法进行试验，逆光补偿依据GA/T

1127-2013中6.3.1.3的方法进行试验，试验结果应满足5.1.1的要求。

6.2.2模糊感知与处理

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同时使用基准采集设备和被测设备采集快速运动的测试卡，模拟附录A不同程度镜头失焦，检查被

测设备分析处理后测试卡的线数是否比基准采集设备采集的测试卡线数有提升，试验结果应满足5.1.2

的要求。

6.2.3雾的感知与处理

测试方法参见GA/T1154.5-2016中第7章，采用下列两种方式进行雾的感知与处理的测试：

a)翻拍模式：使用监视器播放雾天视频图像测试样本集（见附录A）,检查被测设备能否对测试样

本集进行去雾处理；

b)测试卡模式：在透雾箱中放置分辨力测试卡，模拟薄雾、中雾、浓雾，打开、关闭透雾功能，

检查被测设备能否对图像进行去雾处理。

6.2.4目标区域增强

将被测设备对准试验场景，码率设置自动，且码率上限为标称码率的1/4，在试验场景中分别出现

摄像机设定的增强目标，回放录像查看目标位置的清晰度是否应优于其他区域。

6.2.5镜头遮挡

遮挡被测设备镜头达到5.1.5的要求时，检查被测设备是否检出视频图像被遮挡。

6.2.6视频抖动检测与处理

将被测设备安装在振动台上，对准棋盘格测试卡，开启振动台，按5.1.6的要求模拟视频抖动现象，

查看被测设备是否检出画面抖动，计算输出图像的偏移距离与预设距离比值，判断是否符合5.1.6的要

求。

6.2.7观察区域异常变更

将被测设备对准试验场景并固定，移动被测设备至观察区域变更50%以上，检查被测设备能否检出

视频图像场景变更并告警。

6.2.8色彩还原误差

色彩还原误差检验方法按照GA/T1127-20136.4.1.4的要求进行试验，判断是否符合要求。

6.3人脸/人像分析指标评测

6.3.1人脸检测

采用下列方式进行人脸检测的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中1-1项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一人行道或者门禁等处进行采集，场景条件

限定见附录B表B.1中1-1。

在上述方式下，开启被测设备的人脸检测功能，统计人脸检测的结果，计算检出率、准确率，是否

满足5.2.1的要求。

6.3.2人脸属性识别

采用下列方式进行人脸属性识别的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中1-1项不同级别测试样本集。

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现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一人行道或者门禁等处进行采集，场景条件

限定见附录B表B.1中1-1。

在上述方式下，开启被测设备的人脸属性识别功能，统计人脸属性识别的结果，计算人脸属性识别

准确率，检查是否满足5.2.2的要求。

6.3.3人脸识别

采用下列方式进行人脸识别的测试：

测试方法参见GA/T31488-2015。

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中1-1项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一人行道或者门禁等处进行采集，场景条件

限定见附录B表B.1中1-1。

在上述方式下，开启被测设备的人脸识别功能，统计人脸识别结果，计算非关注目标集误报率、关

注目标集漏报率，检查是否满足5.2.3的要求。

6.3.4人像检测

采用下列方式进行人像检测的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中1-2项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一人行道或者出入口等处进行采集，场景条

件限定见附录B表B.1中1-2。

在上述方式下，开启被测设备的人像检测功能，统计并记录人像检测的结果，计算检出率、准确率，

检查是否满足5.2.4的要求。

6.3.5人像属性识别

采用下列方式进行人像属性识别的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中1-2项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一人行道或者门禁等处进行采集，场景条件

限定见附录B表B.1中1-2。

在上述方式下，开启被测设备的人像属性识别功能，统计人员的衣服颜色、衣服纹理、附属物、运

动方向、运动状态等属性识别的结果，计算属性识别准确率，检查是否满足5.2.5的要求。

6.4车辆分析指标评测

6.4.1机动车检测

采用下列方式进行机动车检测的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中2-1项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

在上述方式下，开启被测设备的机动车检测功能，统计不同级别机动车检测的结果，计算不同机动

车的检出率、准确率，检查是否满足5.3.1的要求。

6.4.2机动车号牌识别

采用下列方式进行机动车号牌识别的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中2-1项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

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T/CSPIA004-2020

在上述方式下，开启被测设备的机动车号牌识别功能，统计不同级别机动车号牌属性识别的结果，

计算机动车号牌识别准确率，检查是否满足5.3.2的要求。

6.4.3机动车基本特征识别

采用下列方式进行机动车基本特征识别的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中2-1项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

在上述方式下，开启被测设备的机动车基本特征识别功能，统计不同级别机动车类型、品牌、颜色

等属性识别的结果，计算不同级别机动车基本特征的平均识别准确率，检查是否满足5.3.3的要求。

6.4.4机动车个体特征识别

采用下列方式进行机动车个体特征识别的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中2-1项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

在上述方式下，开启被测设备的机动车个体特征识别功能，统计不同级别机动车个体特征识别的结

果，计算不同级别机动车个体特征的平均识别准确率，检查是否满足5.3.4的要求。

6.4.5机动车流量统计

采用下列方式进行车流量统计的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中2-2项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

在上述方式下，开启被测设备的车流量统计功能，统计不同级别机动车数量、机动车类型的结果，

计算不同级别车流量统计的准确率，检查是否满足5.3.5的要求。

6.4.6非机动车检测

采用下列方式进行非机动车检测的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中2-3项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

在上述方式下，开启被测设备的非机动车检测功能，统计结果，计算不同级别非机动车检测的检出

率、准确率，检查是否满足5.3.6的要求。

6.5事件分析指标评测

6.5.1入侵离开事件检测

采用下列方式进行入侵离开事件（绊线检测、进入离开、区域入侵、徘徊这四类事件）的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中3-1项测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

在上述方式下，开启被测设备的入侵离开事件检测功能，设定参数，检查被测设备是否能对事件进

行报警，统计检测结果，计算检测率、误检率，检查是否满足5.4.1的要求。

6.5.2物品遗留/移除检测

用下列方式进行物品遗留搬动检测的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中3-2项不同级别测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

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T/CSPIA004-2020

在上述方式下，开启被测设备的物品遗留/移除检测功能，设定区域等参数，检查被测设备是否能

对目标事件进行报警，统计检测结果，计算检测率、误检率，检查是否满足5.4.2的要求。

6.5.3人员异常行为检测

用下列方式进行人员异常行为检测的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中3-3项测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

在上述方式下，开启被测设备的人员异常行为检测功能，设定区域等参数，检查被测设备对区域内

人员的各种异常行为的检测是否满足5.4.3的要求。

6.5.4人群密度检测

用下列方式进行人群密度检测的测试：

翻拍模式：使用监视器播放附录B表B.1中3-4项测试样本集。

现场测试模式：将被测设备与基准采集设备同时对准同一场景进行采集。

在上述方式下，开启被测设备的人群密度检测功能，设定区域等参数，检查被测设备是否能对区域

内的人群密度信息进行检测，统计人群数量，计算准确率，检查是否满足5.4.4的要求。

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T/CSPIA004-2020

附录A

（规范性附录）

视频图像测试样本集说明1（感知与适应）

A.1测试样本集说明

被测设备感知与适应基本要求的测试样本集描述如表A.1所示。

表A.1视频图像测试样本集描述

序

功能样本要求样本截图输入条件变化场景要求

号

原始图像

亮度检测与暗室，在不同照度下，对灰阶测

1灰阶测试卡画面偏暗

处理试卡进行采集。

画面过亮

原始图像

轻度模糊

室内，分辨力测试卡以不同的速

模糊感知与分辨力测试

2度运动，模拟不同程度模糊下的

处理卡

镜头失焦。

中度模糊

重度模糊

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T/CSPIA004-2020

原始图像

能见度受影响

分辨力测试室内，在透雾箱中放置分辨力测

卡试卡，模拟薄雾、中雾、浓雾。

能见度受影响

雾的感知与

3

处理

能见度受严重

影响

无雾室内，或者室外（马路、社区、

水域、森林等），分别获取正常

视频或图像

无雾天气和有雾天气时场景，样

样本数≥20

本集中应包含薄雾、中雾、浓雾

有雾等不同雾的级别。

4色彩还原原始图像室内，对24色卡进行采集。

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T/CSPIA004-2020

附录B

（规范性附录）

视频图像测试样本集说明2（目标对象分析）

B.1通用要求

人脸/人像分析、车辆分析、事件分析的测试样本集应符合以下要求：

a)样本应来自真实的安防监控系统，目标对于测试者清晰可见；

b)图像质量应不低于GB50198-2011中表5.3.1-1规定的四级,视频帧率为25fps，机动车分析，采用高清视频，分辨率不低于1920*1080，其它类的测试视频

集中，必须有超出数量要求的标清视频，分辨率不低于720*576，高清视频不限；

c)多种光照（白天，或光照良好的夜间），在天气晴朗无雾条件下，白天的环境光照度应不低于200lux,夜间的辅助照明光照度应不高于100lux；多种天气（晴、

阴为主，可含少量异常天气样本，如雨、雪、雾、霾、刮风等），多种目标状态（大小、运动方向、运动速度等），除机动车分析外，其他功能的样本集均

应有室内外多种场景；

d)目标数量可分为单独目标和多个目标，单个目标是指从出现到消失，画面中检测区域内只存在一个目标，多个目标是指从出现到消失，检测区域内有两个及

以上目标同时存在，对于人脸/人员，同时存在的时间不少于1秒、对于机动车号牌，同时存在的时间不少于0.5秒；

e)对于人脸/人像分析类，每段视频时长超过3分钟，其中有效目标多于10个；对于机动车分析，每段视频时长超过5分钟，其中有效目标多于30个；可多段

场景类似的视频片段拼接，以满足以上要求；对于行为事件分析类，每段视频时长超过3分钟，其中有效事件1个以上；

f)可通过多个视频片段拼接形成满足要求的视频样本。

B.2测试样本集描述

测试样本集描述如表B.1所示。

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表B.1测试样本集描述

指标测试样本集要求

序号指标项测试样本集示例

级别类型数量场景地点目标

出入口、人行道、门禁等场所10人以内人脸目标[1]视频10段

以上（时长：3分[1]人脸瞳距不小于30像素；人脸之间

钟以上/段），其无遮挡；人脸水平转动角不超过±15°，

中有效人数不俯仰角不超过±20°，倾斜角不超过±

[1]地点5处以

少于300晴天，白天（光15°；

上；

I级[2]人脸识别：照良好，目标清[2]画面中同时出现的人脸数不超过

[2]出入口、人

注册用人脸图晰可见）10；

行道、门禁等处

像1000张以[3]人脸属性包括：性别（男、女）、佩

上；待测视频中戴物（戴眼镜、戴围巾、戴口罩、戴头盔、

的人员，应在注戴帽子）。

人脸检测

册库中出现过

1-1人脸属性识别

多人同时前进等通道场景10人以上[1]视频10段[1]人脸瞳距不小于30像素；人脸遮挡

人脸识别

以上（时长：3分不超过30%；人脸水平转动角不超过±

钟以上/段），其15°，俯仰角不超过±20°，倾斜角不超

中有效人数不[1]地点5处以过±15°；

少于300；晴天，光照良上[2]画面中同时出现的人脸数不少于

Ⅱ级[2]人脸识别：好，人脸清晰可[2]社区、通道10，画面中同时出现的人脸数超过10的

注册用人脸图见等经常行人众样本占比大于1/3；

像10000张以多的场所[3]人脸属性包括：性别（男、女）、佩

上；待测视频中戴物（戴眼镜、戴围巾、戴口罩、戴头盔、

的人员，应在注戴帽子）、头发（长发、短发、光头、其

册库中出现过他）

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T/CSPIA004-2020

大厅、广场等场所30人以上

[1]视频10段[1]人脸瞳距不小于30像素；人脸遮挡

以上（时长：3分不超过30%；人脸水平转动角不超过±

钟以上/段），其15°，俯仰角不超过±20°，倾斜角不超

中有效人数不[1]地点5处以过±15°；

少于300晴天，光照良上[2]画面中同时出现的人脸数不少于

Ⅲ级[2]人脸识别：好，人脸清晰可[2]大厅、广场50，画面中同时出现的人脸数超过50的

注册用人脸图见等经常行人众样本占比大于1/3；

像10000张以多的场所[3]人脸属性包括：性别（男、女）、佩

上；待测视频中戴物（戴眼镜、戴围巾、戴口罩、戴头盔、

的人员，应在注戴帽子）、头发（长发、短发、光头、其

册库中出现过他）、年龄段（儿童、成人、老人）

出入口、人行道、门禁等场所10人以内人员目标