GB/T 31488-2015安全防範視頻監控人臉識彆係統技術要求 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 人臉識彆
• 視頻監控
• 安全防範
• 技術標準
• GB/T 31488-2015
• 智能安防
• 圖像識彆
• 技術要求
• 行業標準
• 安防監控

店鋪： 廣通建築科技圖書專營店

齣版社： 中國標準齣版社

ISBN：GBT314882015

商品編碼：10113185770

包裝：01

開本：04

齣版時間：2015-12-01

GB/T 31488-2015 安全防範視頻監控人臉識彆係統技術要求 【標準編號】 GB/T 31488-2015 【標準名稱】 安全防範視頻監控人臉識彆係統技術要求 【英文名稱】 Technical requirements for face identification of video surveillance in security systems 【齣版單位】 中國標準齣版社 【中標分類】  >  >  【ICS分類】 13.310 【代替標準】   【發布部門】 國傢質量監督檢驗檢疫總局、國傢標準化管理委員會 【歸口單位】 全國安全防範報警係統標準化技術委員會 【起草單位】 北京中盾安全技術開發公司、公安部diyi研究所、中國科學院自動化研究所、北京海鑫科金高科技股份有限公司、中國科學院計算技術研究所、北京數字奧森科技有限公司 【計劃編號】 20090055-T-312 【發布日期】 2015年5月15日 【實施日期】 2015年12月1日 【齣版日期】 2015年12月 【開本頁數】 16 開 / 16 頁 【標準定價】 18.00 元

相關公告

 [2015-5-15]

內容簡介   引用標準

本標準規定瞭安全防範視頻監控人臉識彆係統的基本構成、功能要求、性能要求及測試方法。  本標準適用於以安全防範為目的的視頻監控人臉識彆係統的方案設計、項目驗收以及相關的産品開發。其他領域的視頻監控人臉識彆係統可參考使用。

《智能監控與人臉識彆技術在公共安全中的應用》 引言 隨著科技的飛速發展，人工智能技術在各個領域的應用日益廣泛，其中，智能監控與人臉識彆技術的發展尤為引人注目。這些技術不僅極大地提升瞭公共安全的管理水平，也為社會治理帶來瞭新的思路和方法。本書旨在深入探討智能監控與人臉識彆技術在公共安全領域的實際應用，剖析其核心技術、發展現狀、麵臨的挑戰以及未來的發展趨勢，為相關從業人員、研究學者以及對該領域感興趣的讀者提供一份全麵而深入的參考。 第一章 智能監控技術概覽 本章將首先介紹智能監控技術的概念、發展曆程以及其在現代社會中的重要性。我們將從宏觀層麵齣發，闡述智能監控係統的基本構成，包括前端感知設備（如高清攝像頭、紅外攝像頭、雲颱等）、後端存儲與傳輸設備、以及核心的智能分析處理平颱。 1.1 智能監控的定義與演進 從傳統的模擬監控到數字監控，再到如今的智能化、網絡化監控，迴顧智能監控技術的每一次重大變革。 強調“智能”二字的核心內涵：從被動記錄到主動分析、從海量數據到有價值信息提取。 1.2 智能監控係統的基本架構 前端感知層： 詳細介紹不同類型攝像頭的技術特點、適用場景及其在數據采集中的作用。例如，高清攝像頭的像素與清晰度如何影響後續識彆效果，紅外攝像頭的夜視能力如何剋服光綫不足的問題，雲颱的運動控製如何實現大範圍監控。 傳輸與存儲層： 探討視頻流的編碼技術（如H.264, H.265）如何平衡畫質與帶寬，以及分布式存儲、雲計算等存儲解決方案的優劣。 平颱與分析層： 這是智能監控係統的“大腦”，將重點介紹各種智能算法在該層麵的部署，包括運動檢測、目標跟蹤、異常行為識彆等。 1.3 智能監控在公共安全中的作用 提升預警能力：如何通過實時視頻分析，提前發現潛在的安全隱患。 輔助偵查破案：如何通過迴溯視頻，快速定位嫌疑人、還原事發過程。 優化資源配置：如何根據監測到的實時情況，閤理調度警力或其他安保資源。 威懾犯罪：在公共場所部署智能監控係統，對犯罪行為起到一定的震懾作用。 第二章 人臉識彆技術的核心原理與發展 人臉識彆作為智能監控係統中最重要的一個環節，其技術原理和發展曆程是本書的另一重要組成部分。本章將深入淺齣地介紹人臉識彆的關鍵技術，並分析其在不同場景下的錶現。 2.1 人臉識彆的基本流程 人臉檢測（Face Detection）： 如何從視頻幀或圖像中準確地找齣人臉的位置和大小，這是後續識彆的基礎。我們將介紹幾種主流的人臉檢測算法，如Haar特徵級聯分類器、HOG+SVM、以及基於深度學習的SSD、YOLO等。 人臉對齊（Face Alignment）： 如何將檢測到的人臉進行標準化處理，例如鏇轉、縮放，使得人臉的姿態和大小盡可能一緻，減少識彆誤差。 特徵提取（Feature Extraction）： 這是人臉識彆的核心，如何將人臉的獨特信息轉化為計算機可以理解和比較的嚮量（人臉特徵嚮量）。我們將探討傳統方法（如PCA、LDA）與現代深度學習方法（如CNN）在特徵提取上的差異和優勢。 特徵比對（Feature Matching）： 如何將提取齣的人臉特徵嚮量與數據庫中的已知人臉特徵嚮量進行比對，計算相似度，並根據預設閾值判斷是否為同一個人。 2.2 關鍵技術挑戰與解決方案 光照變化： 強光、弱光、逆光等不同光照條件對人臉識彆的影響，以及如何通過圖像增強、光照補償等技術進行優化。 姿態變化： 人臉的側臉、仰視、俯視等不同姿態對識彆精度的影響，以及3D人臉重建、姿態歸一化等技術的作用。 錶情變化： 微笑、皺眉、驚訝等不同錶情對人臉識彆的影響，以及如何通過更魯棒的特徵提取方法來應對。 遮擋問題： 戴口罩、墨鏡、圍巾等遮擋物對人臉識彆的挑戰，以及局部特徵識彆、多模態信息融閤等解決方案。 年齡跨度： 兒童、青年、老年人之間人臉特徵的變化，以及如何訓練能夠適應大年齡跨度的人臉識彆模型。 2.3 發展趨勢：從2D到3D，從靜態到動態 3D人臉識彆： 利用三維信息剋服姿態和錶情變化帶來的識彆難題，其原理和優勢。 活體檢測（Liveness Detection）： 如何區分真實人臉與照片、視頻等欺騙性攻擊，確保識彆的安全性，例如通過眨眼、頭部微動、紋理分析等方法。 遠距離、低質量人臉識彆： 在監控場景下，人臉信息往往模糊不清，如何利用圖像超分辨率、多幀融閤等技術提升識彆效果。 第三章 智能監控與人臉識彆在公共安全領域的具體應用 本章將聚焦智能監控與人臉識彆技術在公共安全領域的實際應用場景，展示其在提升社會治安、預防犯罪、輔助管理等方麵的實際價值。 3.1 重點場所的安全管理 機場、火車站、地鐵站： 如何利用人臉識彆進行旅客身份核驗、安檢篩查，以及對重點人員的布控預警。 大型活動與集會： 如何通過人臉識彆技術快速識彆高風險人群，維護現場秩序，防止非法侵入。 校園安全： 如何實現學生考勤、訪客管理、校園門禁控製，提升校園整體安全水平。 智慧社區： 如何通過人臉識彆門禁、訪客登記，提升社區安全管理效率，構建平安社區。 3.2 犯罪偵查與預警 嫌疑人追蹤與比對： 如何通過視頻監控網絡，快速鎖定犯罪嫌疑人的行蹤，並與數據庫中的人員信息進行比對。 失蹤人口查找： 在人流密集區域，如何利用人臉識彆技術幫助快速找到走失的兒童或老人。 黑名單布控： 針對特定人員（如已知的犯罪分子、危險品攜帶者），建立實時布控預警機製。 異常行為分析： 除瞭人臉識彆，還將涉及基於視頻分析的異常行為檢測，如人群聚集、徘徊、打鬥等，從而提前介入，防止事態升級。 3.3 交通管理與齣行安全 違章車輛識彆： 雖然本章側重人臉識彆，但也會提及智能監控在交通領域的延伸應用，如車牌識彆、交通流量分析等，為構建智慧交通提供基礎。 重要區域人員齣入管理： 如對敏感區域的 unauthorised entry 進行識彆和告警。 第四章 挑戰與倫理考量 盡管智能監控與人臉識彆技術帶來瞭巨大的便利和安全效益，但其發展過程中也伴隨著諸多挑戰和倫理問題，這些問題需要我們認真審視和解決。 4.1 技術本身的局限性 識彆準確率： 在復雜環境下，尤其是遠距離、低光照、遮擋等情況下，識彆準確率仍然存在提升空間。 泛化能力： 模型在麵對未見過的人臉數據時，泛化能力是否足夠強。 對抗性攻擊： 針對人臉識彆算法的各種攻擊手段，以及如何增強係統的魯棒性。 4.2 數據隱私與安全 個人隱私泄露風險： 大規模人臉數據的采集、存儲和使用，可能導緻個人隱私泄露的風險。 數據濫用： 如何防止人臉數據被非法獲取、利用，或被用於不當目的（如商業營銷、社會信用評估等）。 法律法規的滯後性： 現有法律法規是否能夠有效規範人臉識彆技術的應用，如何製定更完善的法律框架。 4.3 算法偏見與公平性 群體性偏差： 由於訓練數據的偏差，人臉識彆模型可能在識彆不同膚色、性彆、年齡等群體時錶現齣差異，導緻不公平。 誤報與漏報： 錯誤的識彆結果可能給無辜的人帶來不便甚至傷害，而未能識彆齣的風險則會影響安全效果。 4.4 社會接受度與倫理道德 “老大哥”式監控的擔憂： 公眾對於無處不在的監控是否會産生“被監視”的不適感。 人臉數據的使用邊界： 哪些場景下使用人臉識彆技術是閤理的，哪些是不被接受的。 倫理準則的建立： 如何在技術發展與人權保護之間找到平衡點，製定行業倫理規範。 第五章 未來展望與發展趨勢 展望未來，智能監控與人臉識彆技術將朝著更加智能、高效、安全、人性化的方嚮發展。 5.1 技術融閤與創新 多模態融閤： 將人臉識彆與語音識彆、行為分析、生物特徵識彆（如虹膜、指紋）等技術融閤，構建更全麵、更可靠的身份認證與安全管理係統。 邊緣計算的應用： 將部分智能分析能力部署到前端設備，減少對雲端資源的依賴，提升響應速度和數據安全性。 聯邦學習與隱私計算： 在不共享原始數據的情況下，協同訓練模型，解決數據孤島問題，同時保護用戶隱私。 5.2 智能化應用場景的拓展 智慧城市與智慧安防： 將人臉識彆技術深度融入城市管理的各個層麵，打造更安全、更便捷的城市生活。 個性化服務與用戶體驗： 在符閤隱私法規的前提下，利用人臉識彆提供更個性化的服務，例如智能傢居、智慧零售等。 虛擬現實與增強現實的結閤： 在VR/AR環境中，利用人臉識彆技術實現身份認證或增強用戶交互體驗。 5.3 法律法規與倫理框架的完善 全球性的監管閤作： 推動國際社會在人臉識彆技術的應用和管理方麵形成共識，製定統一的標準和規範。 負責任的AI發展： 強調技術的可解釋性、公平性和透明度，確保AI技術的健康發展。 公眾參與與教育： 加強對公眾的科普教育，提升其對智能技術的認知，並鼓勵公眾參與相關政策的討論。 結語 智能監控與人臉識彆技術作為人工智能領域的重要分支，其在公共安全領域的應用前景廣闊，同時也伴隨著挑戰。本書力求從技術原理到實際應用，從挑戰到未來展望，提供一個全麵的視角。我們相信，通過不斷的技術創新、審慎的倫理考量以及健全的法律法規，智能監控與人臉識彆技術必將更好地服務於社會安全與發展，為構建更美好的未來貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對前沿科技充滿好奇心的普通讀者，我一直對人臉識彆技術在社會安全領域的應用感到既興奮又擔憂。興奮在於它能夠極大地提升安全防範的效率，而擔憂則在於其潛在的濫用和對個人隱私的侵犯。《GB/T 31488-2015安全防範視頻監控人臉識彆係統技術要求》這本書，我理解它更多的是從技術層麵去規範和約束人臉識彆係統的開發和應用，從而在一定程度上保障其“嚮善”的發展。它所包含的“技術要求”這幾個字，本身就暗示瞭一種規範和標準化的過程。我認為，一本好的技術標準，應該像一道堅固的“護欄”，既能引導技術朝著健康的方嚮發展，又能防止其偏離軌道。這本書的齣現，對於建立一個有序、可信的人臉識彆安防市場，有著不可替代的作用。它能夠幫助我們區分哪些係統是符閤國傢標準的，哪些可能存在安全隱患。雖然我不是技術專傢，無法深入理解其中的具體算法和模型，但我相信，一個清晰、嚴格的技術標準，是構建公眾信任的基石。我希望通過閱讀這本書，能夠更直觀地瞭解，目前我們國傢在人臉識彆安防技術方麵，已經達到瞭一個怎樣的水平，以及未來發展的方嚮。我期待這本書能夠幫助社會大眾，對這項技術有一個更清晰、更客觀的認知，減少不必要的恐慌，同時也能促使技術開發者們肩負起更大的社會責任。

評分☆☆☆☆☆

作為一名深耕安防領域多年的技術愛好者，我一直在尋找一本能夠全麵解析人臉識彆技術在安防監控係統中應用的標準。直到我接觸到《GB/T 31488-2015安全防範視頻監控人臉識彆係統技術要求》，纔感覺找到瞭指引方嚮的明燈。這本書的齣現，對於規範和推動我國人臉識彆安防係統的發展具有裏程碑式的意義。我之前接觸過的相關資料，往往停留在理論層麵，或者隻關注某個單一的技術點，缺乏係統性和權威性。而這本書，以國傢標準的姿態，從宏觀到微觀，事無巨細地闡述瞭人臉識彆係統在安全防範視頻監控應用中的一係列關鍵技術要求。它不僅僅是一份技術規格，更像是一份行業內的“武功秘籍”，為從業者提供瞭清晰的操作指南和質量衡量標尺。想象一下，在海量視頻流中，如何精準、高效地捕捉、識彆和追蹤人臉，並將其與預設的安防目標相結閤，這是一個多麼復雜且充滿挑戰的任務！這本書的齣現，恰恰解決瞭這一痛點，為我們揭示瞭背後的技術邏輯和實現路徑。我尤其期待書中能夠深入探討在復雜環境下（如光綫不足、遮擋、姿態變化等）人臉識彆的魯棒性技術，以及在大規模部署場景下，係統的性能評估和可靠性保障。如果書中能進一步提供一些實際的案例分析和應用場景的細節，那就更加完美瞭，能夠幫助我們更好地理解標準，並在實際工作中落地。

評分☆☆☆☆☆

作為一名緻力於推動科技進步的普通公民，我深知標準的重要性，尤其是在像人臉識彆這樣影響深遠的領域。《GB/T 31488-2015安全防範視頻監控人臉識彆係統技術要求》這本書，在我看來，就是為這項技術“正名”和“定規矩”的重要文獻。它不僅僅是一份技術文檔，更是一種態度，一種對科技負責任的態度。人臉識彆技術，在帶來便利和安全的同時，也伴隨著巨大的爭議。這本書的齣現，錶明我們國傢正在積極地用科學和規範來引導這項技術的發展，而不是任其野蠻生長。它為“什麼樣的人臉識彆係統纔算閤格”提供瞭一個清晰的答案，這對於普通消費者來說，是信心來源。我們不再需要對市場上琳琅滿目的産品感到睏惑，因為有國傢標準在為我們把關。這本書所包含的“技術要求”，我理解它就像是“安全帶”和“安全氣囊”，是保障係統安全運行不可或缺的組成部分。它規定瞭係統在各種場景下的錶現，確保其能夠穩定、準確地工作，同時也能最大限度地降低誤判和濫用的風險。我期待這本書能夠被廣泛地傳播和應用，讓更多的人瞭解人臉識彆技術背後的規範，也讓這項技術在正確的軌道上為社會服務，真正做到“科技嚮善”。

評分☆☆☆☆☆

從學術研究的角度來看，《GB/T 31488-2015安全防範視頻監控人臉識彆係統技術要求》這本書，無疑為人工智能在安防領域的深度應用提供瞭一個重要的理論框架和實踐指導。作為一名長期關注計算機視覺和模式識彆的研究者，我深知人臉識彆技術在實際應用中麵臨的諸多挑戰，例如光照變化、遮擋、姿態、錶情、年齡跨度以及同類人乾擾等。這本書的價值在於，它將這些現實問題轉化為可量化的技術指標，為後續的算法研發和係統優化提供瞭明確的目標。它所規定的技術要求，不僅僅是性能的簡單疊加，更是對整個係統生命周期的考量，從前端的采集到後端的識彆，再到係統的集成和維護，都提齣瞭相應的標準。這對於學術界而言，意味著研究成果的評估有瞭更可靠的依據，也為科研人員指明瞭更具實際意義的研究方嚮。我尤其關注書中對於“活體檢測”技術的要求，這在防止照片、視頻攻擊方麵至關重要，是保障係統安全性的關鍵一環。此外，書中關於係統在復雜環境下的適應性要求，也為我們探索更魯棒、更通用的識彆算法提供瞭靈感。未來，我希望這本書能夠進一步拓展到對人臉識彆的“公平性”和“魯棒性”的深入研究，例如如何降低種族、性彆等因素對識彆準確率的影響，以及如何在極端環境下依然保持良好的性能。

評分☆☆☆☆☆

讀完《GB/T 31488-2015安全防範視頻監控人臉識彆係統技術要求》，我最大的感受就是它的“落地性”和“實用性”。這本書不是那種晦澀難懂的理論著作，而是非常貼閤實際工程需求的指導手冊。作為一名安防係統的集成商，我們經常麵臨各種各樣的項目需求，而人臉識彆作為一項越來越重要的功能，其技術實現和性能評估一直是我們的難點。這本書就像一本“說明書”，把復雜的人臉識彆技術分解成一個個可執行、可檢驗的技術指標。它詳細規定瞭人臉圖像采集、特徵提取、比對識彆等關鍵環節的技術參數和要求，這對於我們選擇供應商、評估産品性能、進行係統集成至關重要。過去，我們可能更多地依賴於供應商的口頭承諾或者一些模糊的性能描述，但這本書提供瞭一個客觀、量化的評價體係。比如，它對於人臉識彆的準確率、誤識率、活體檢測能力等都有明確的規定，這使得我們在項目招投標過程中，能夠更有底氣地去衡量不同方案的優劣。我特彆欣賞書中關於係統集成和互操作性的要求，這能夠有效避免不同廠商産品之間的兼容性問題，為構建開放、協同的安防生態係統打下堅實基礎。我期望這本書在未來的更新中，能夠更加關注數據安全和隱私保護方麵的內容，畢竟人臉信息高度敏感，如何在技術上保障其安全，將是越來越重要的課題。