道路视频摄像机智能分析功能测试规范
道路視頻攝像機智能分析功能測試規范 團體標準 2021-12-07 發布 2022-03-01 實施
1 范圍
本文件規定了道路視頻攝像機（以下簡稱“攝像機”）智能分析功能的測試環境和流程、測試項目要求、測試方法和檢驗規則。
本文件適用于T/ITS 0152—2020規定的攝像機智能分析功能和性能的測試及智能化能力評價。
2 規范性引用文件
下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件， 僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。
GB 5768.1—2009 道路交通標志和標線 第1部分：總則
GB/T 16311—2016 道路交通標線質量要求和檢測方法
GB/T 28181 公共安全視頻監控聯網系統信息傳輸、交換、控制技術要求
GB/T 39272—2020 公共安全視頻監控聯網技術測試規范
GA/T 496—2014 闖紅燈自動記錄系統通用技術條件
GA/T 1090—2013 天氣狀況分類及代碼
GA/T 1154.5—2016 視頻圖像分析儀 第5部分：視頻圖像增強與復原技術要求
GM/Y 5001—2017 密碼標準應用指南
T/ITS 0152—2020 道路視頻攝像機智能分析功能及分級要求
3 術語、定義和縮略語
T/ITS 0152—2020界定的以及下列術語和定義適用于本文件。
3.1 術語和定義
3.1.1 車頭時距 time headway
指前后兩輛車的前端通過同一地點的時間差，一般可使用前后車的車頭間距除以后車速度來計算。
3.1.2 時間占有率 time occupancy ratio
指車流占據道路的時間比率，在某個一時間內，車輛通過某斷面的累計時間占該段時間的比率。
3.1.3 空間占有率 space occupancy ratio
指車輛占據道路量的空間比率，在一個特定的時候，特定的區域內，已被車輛在地面投影占有的道路量與區域內道路總量的比率。
3.2 縮略語
下列縮略語適用于本文件。
AES：高級加密標準（Advanced Encryption Standard）
DES：數據加密標準（Data Encryption Standard）
MD5：消息驗證碼（Message Digest algorithm 5）
RC4：加密算法（Rivest Cipher 4）
SHA1：安全散列算法1（Secure Hash Algorithm 1）
4 測試環境與流程
4.1 通用要求
4.1.1 測試樣本集和外場測試均應包含如下光照和天氣條件：
——白天：環境光照大于200Lux的室外道路場景；
——夜晚：有路燈照明或無路燈，環境光照不高于100Lux的室外道路場景；
——晴天：滿足GA/T 1090—2013描述的晴天和多云的天空狀況的白天場景；
——陰天：滿足GA/T 1090—2013描述的陰天的天空狀況的白天場景；
——惡劣天氣：滿足GA/T 1090—2013描述的各種降水現象的白天場景。
4.1.2
測試環境應提供必要的供電電源、電腦設備、顯示屏設備和軟件工具，并保證網絡連接正常， 測試軟件或攝像機客戶端能有效連接被測攝像機并獲取視頻圖像以及智能分析的結果數據。
4.2 實驗室測試
4.2.1 測試環境與方案
4.2.1.1 實驗室測試應提供測試軟件和播放顯示器，測試軟件具備對被測攝像機進行設備控制和參數 查詢修改、獲取視頻圖像和智能分析數據、以及進行測試數據比對并展示結果等功能。針對不同的測試功能，測試軟件可以是一種或多種。播放顯示器應符合附錄 A 的要求。
4.2.1.2
實驗室進行的測試應使用相同的環境，溫度在 18℃至 25℃之間，濕度在 35%至 80%之間，相同測試項的光照條件保持一致。
4.2.1.3 測試方案見圖 1，包括三種模式：
——對圖像測試卡拍攝測試；
——對播放顯示測試樣本集翻拍測試；
——通過將測試樣本集灌流到被測攝像機進行測試。
4.2.2 測試流程
測試流程見圖2，具體流程如下：
a) 準備實驗室環境，包括實驗室的設備、電源、照明等基礎設施滿足實驗室測試環境要求；
b) 將被測攝像機連接測試軟件，確保測試軟件能正常訪問攝像機，獲取攝像機的視頻圖像及智能分析數據；
c) 根據不同的測試項目，進行相應的測試：
——智能訪問管理功能測試：測試人員按照各功能項的測試方法，通過測試軟件進行相應的網絡協議、訪問控制、安全加密及防護以及智能擴展管理等功能測試，并記錄
測試結果；
——智能圖像處理功能測試：放置相應的圖像測試卡，調節光源，調整攝像機對準圖像測試卡進行拍攝，圖像測試卡居于拍攝畫面中央；測試人員根據測試項目，分別開啟和關閉攝像機的圖像檢測處理功能，通過測試軟件獲取攝像機拍攝的圖像，記錄圖像檢測處理結果；
——采用翻拍方式測試：，調整攝像機對準播放顯示器，使攝像機拍攝范圍與播放顯示器的播放區域基本一致，測試人員根據測試項目在播放顯示器上播放相應測試樣本集，攝像機拍攝播放顯示器上播放的畫面并進行分析。
——采用灌流方式測試：，測試人員根據測試項目將相應的測試樣本集視頻文件通過被測試攝像機提供的接口導入到攝像機，模擬視頻采集過程，并進行分析。測試人員通過測試軟件獲取攝像機的分析處理結果，并與基準數據進行比對。
d) 按照T/ITS 0152—2020相應功能項規定的要求，檢查是否滿足，形成測試結論。
4.3 外場測試
4.3.1 測試環境與方案
4.3.1.1 外場測試環境是指在露天試驗場地或真實道路場景，應提供攝像機安裝、供電、網絡通訊等條件，并具備清晰的交通標識標線和機動車、非機動車和行人等真實交通參與者或道具（應用于露天試驗場地）。
4.3.1.2 被測攝像機按照檢測識別要求正確安裝，可連接必要的補光設備和網絡交換設備，通過攝像機客戶端或測試軟件連接攝像機獲取視頻圖像和智能分析數據。
4.3.1.3 測試方案見圖 3：
4.3.2 測試流程
測試流程見圖4，具體流程如下：
a） 準備外場測試環境，選擇滿足交通信息檢測要求的路口、道路或實驗場地區域，并滿足攝像機安裝、網絡、供電等外場測試環境要求；
b） 在路側立桿、L型橫梁或門架上安裝被測攝像機，調整攝像機角度，使拍攝區域滿足相應的交通信息檢測區域要求，打開攝像機相應的交通信息檢測功能；
c） 根據不同的交通信息檢測識別要求，拍攝測試對象，滿足相應的時長和視頻圖像數量要求；
d） 測試人員通過攝像機客戶端或測試軟件連接攝像機，獲取采集的視頻圖像和智能分析結果數據；
e） 測試人員統計視頻圖像中的交通信息基準值，與智能分析結果數據進行比對計算；
f） 按照T/ITS 0152—2020相應功能項規定的要求，檢查是否滿足，形成測試結論。
5 測試項目要求
5.1 智能訪問管理功能測試
智能訪問管理功能測試的功能項和要求見表1。
5.2 智能圖像處理功能測試
智能圖像處理功能測試的功能項和要求見表2。
5.3 交通目標信息檢測識別功能測試
交通目標信息檢測識別功能測試的功能項和要求見表3。
5.4 交通設施信息檢測識別功能測試
交通設施信息感知識別功能測試的功能項和要求見表4。
5.5 交通流信息檢測識別功能測試
交通流信息檢測識別功能測試的功能項和要求見表5。
5.6 交通事件信息檢測識別功能測試
交通事件信息檢測識別功能測試的功能項和要求見表6。
6 測評方法
6.1 智能訪問管理功能測試
6.1.1 接口協議測試方法
在實驗室測試環境中，進行如下測試：
a) 按照GB/T 39272—2020規定的測試方法進行GB/T 28181音視頻傳輸和控制指令的測試；
b) 按照廠家提供的Restful或其他接口規范對接被測攝像機，檢查是否能獲取智能分析結果數據；
c) 檢查被測攝像機是否具備無線傳輸模塊，并按照相應的無線協議接入被測攝像機，檢查是否能訪問攝像機。
6.1.2 身份鑒別與訪問控制功能測試方法
在實驗室測試環境中，進行如下測試：
a) 被測攝像機連接測試軟件，通過默認的管理員身份登錄攝像機管理界面，訪問攝像機賬號列表， 并進行創建、刪除、口令修改等賬號管理操作，檢查是否成功；
b) 使用相應的賬號和口令登錄攝像機，檢測攝像機的賬號和口令的校驗功能：
是否允許正確的賬號和口令登錄攝像機；
是否拒絕錯誤的賬號和口令以及不存在的賬號登錄攝像機；
通過管理員身份設置某個賬戶的口令有效期，在有效期內和有效期外分別登錄該賬戶，檢測該賬戶口令的有效期是否生效。
c) 通過管理員身份設置遠程訪問的用戶數量（如2個），使用超過該數量的賬戶（如3個賬戶）遠程登錄該攝像機，檢查是否有報警提示；
d) 通過管理員登錄設置用戶的訪問權限，使用該用戶登錄攝像機，檢查是否能執行權限之外的操作；
e) 通過管理員身份登錄攝像機，創建一個賬號并設置口令，嘗試刪除該賬號口令，檢查能否能成功刪除；
f) 通過管理員身份登錄攝像機，設置攝像機的訪問控制策略，使用其他用戶登錄攝像機，檢查是否被禁止訪問控制策略以外的配置功能。
6.1.3 安全加密功能測試方法
在實驗室測試環境中，進行如下測試：
a) 被測攝像機提供各場景使用的密碼算法，檢查相應密碼算法是否均為GM/Y 5001-2017（或AES等國內尚未轉標但也是國際通用的密碼算法）所列出的標準密碼算法；
b) 檢查所列密碼算法中，是否符合國家密碼管理行政機構批準的要求，是否存在SHA1、MD5、DES、RC4這幾項已被破解的不安全密碼算法參與密鑰協商、數字簽名、數據加密等高敏感場景。
6.1.4 安全防護功能測試方法
在實驗室測試環境中，進行如下測試：
a) 被測攝像機連接測試軟件，使用root賬號登錄攝像機操作系統，修改系統配置文件，重新啟動攝像機，檢查攝像機是否能正常啟動，并且有相關安全啟動日志記錄；
b) 使用root賬號登錄攝像機操作系統，修改系統敏感文件、或提升進程權限，或創建用戶名非root賬號。重新啟動攝像機，檢查攝像機是否能夠對相應情況產生告警信息；
c) 通過測試軟件向攝像機中傳入典型僵尸網絡代碼、典型挖礦程序、典型惡意Rootkit等惡意代碼模擬網絡攻擊，檢查攝像機是否產生告警信息。
6.1.5 智能擴展管理功能
在實驗室測試環境中，進行如下測試：
a) 查詢并記錄攝像機當前算法版本信息，根據用戶手冊的操作指導，在攝像機運行過程中升級算法版本后，重新查詢算法版本信息，檢查是否更新；
b) 查詢并記錄攝像機當前算法類型，根據用戶手冊的操作指導，在攝像機運行過程中加載新算法，重新查詢算法類型列表，檢查是否新增算法類型，并針對新算法功能進行檢測驗證；
c) 查詢并記錄攝像機當前算法類型和運行狀態，根據用戶手冊的操作指導，停用某一算法。重新查詢算法類型列表，檢查算法運行狀態是否變更，并驗證該算法是否停用；
d) 將另一臺攝像機進行采集拍攝（如拍攝車牌號碼），并接入被測攝像機，在被測攝像機上運行智能檢測算法（如車牌識別），檢查被測試相機是否能輸出相應的檢測分析結果。
6.2 智能圖像處理功能測試
6.2.1 圖像質量檢測功能測試方法
在實驗室測試環境中，進行如下測試：
a) 持續降低實驗室環境光亮度至0Lux，檢測攝像機是否會檢測出畫面過暗并發出相應報警信息；用強光源直射攝像機，檢測攝像機是否會檢測出畫面過亮并發出相應報警信息；
b) 用帶顏色濾鏡遮住攝像機鏡頭，使畫面顏色產生偏色，檢測攝像機是否會檢測出偏色并發出相應報警信息；
c) 用不透光的物體局部遮住攝像機鏡頭（超過鏡頭面積的50%），檢測攝像機是否會檢測出遮擋并發出相應報警信息；
d) 將工作狀態中的攝像機移動角度，使監控范圍變化超過原來的50%并保持，檢測攝像機是否會檢測出場景變更并發出相應報警信息。
6.2.2 圖像增強處理功能測試方法
在實驗室測試環境中，使用附錄 B 中的圖像測試卡進行如下測試，并按照 GA/T 1154.5—2016 第 7章節規定的要求進行結果評價：
a) 攝像機拍攝灰階測試卡，降低實驗室光照亮度低于 10Lux，分別關閉和打開攝像機的低照度增強功能開關，檢查拍攝圖像的亮度和灰階是否提升；
b) 攝像機拍攝 24 色標準色卡，并在色卡旁放置點狀強光源對準攝像機鏡頭，分別關閉和打開攝像機的強光抑制功能，檢查拍攝圖像中光源附近的圖像可見范圍是否提升；
c) 攝像機拍攝 24 色標準色卡，在攝像機鏡頭前放著顏色濾鏡，分別關閉和打開攝像機的偏色校正功能，檢查拍攝圖像的顏色是否恢復正常；
d) 攝像機拍攝寬動態測試卡，分別關閉和打開攝像機的寬動態增強功能，檢查拍攝圖像暗區與亮區的可見色塊是否增加；
e) 將分辨力測試卡固定在旋轉臺上，按一定的轉速旋轉，攝像機拍攝旋轉的分辨力測試卡（如旋轉的葉片，分別關閉和打開攝像機的去模糊功能，檢查拍攝圖像的清晰度和分辨力是否提升；
f) 攝像機透過霧箱拍攝分辨力測試卡，在霧箱中制造霧天場景，分別關閉和打開攝像機的去霧功能，檢查拍攝圖像的清晰度和分辨力是否提升。
6.2.3 場景自適應增強功能測試方法
在實驗室測試環境中，使用附錄 B 中的圖像測試卡進行如下測試：
a) 攝像機透過霧箱拍攝分辨力測試卡，在霧箱中制造霧天場景，分別設置攝像機關閉和打開自適應增強功能，檢查拍攝圖像的清晰度和分辨力是否提升；
b) 攝像機拍攝分辨力測試卡，在測試卡背后打開光源，形成背光場景，分別設置攝像機關閉和打開自適應增強功能，檢查拍攝圖像中測試卡的亮度和清晰度是否提升；
c) 將分辨力測試卡固定在旋轉臺上，按一定的轉速旋轉，攝像機拍攝旋轉的分辨力測試卡，分別設置攝像機關閉和打開自適應增強功能，檢查拍攝圖像的清晰度和分辨力是否提升。
6.3 交通目標信息檢測識別功能測試
6.3.1 車輛檢測功能測試方法
開啟攝像機的車輛檢測功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——監視器播放符合附錄C.1要求的視頻樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻
樣本集到攝像機，樣本集片段不少于2段，包含2種及以上天氣和光照情況；
——每段視頻樣本集中包含的車輛目標不少于100輛；
——每段視頻樣本集中包含3種以上車型的車輛。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的有效車輛目標數量不少于100輛；
——拍攝的視頻片段中需至少包含3種以上車型。
分別計算不同測試環境下車輛的檢測率、誤檢率，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.1章節規定的要求。
6.3.2 通用車牌識別功能測試方法
開啟攝像機的通用車牌識別功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的測試樣本集，可采用視頻樣本集或圖片樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，包含白天和晚上場景；
——測試樣本集中包含至少3種通用號牌類型；
——測試樣本集中包含至少100個通用號牌。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行白天和晚上的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的包含有效車牌信息的車輛目標數量不少于100輛；
——拍攝的視頻片段中需至少包含3種及以上通用車牌類型。
分別計算不同測試環境下通用車牌識別準確率，檢查是否滿足 T/ITS 0152—2020 第 5.2.2 章節規定的要求。
6.3.3 特種車牌識別功能測試方法
開啟攝像機的特種車牌識別功能，在實驗室測試環境按照交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的測試樣本集，可采用視頻樣本集或圖片樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，包含白天和晚上場景；
——測試樣本集中包含不少與2種指定的特種號牌類型；
——測試樣本集中包含至少20個特種號牌。
計算特殊車牌識別準確率，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.3章節規定的要求。
6.3.4 車輛基本屬性識別功能測試方法
開啟攝像機的車輛基本屬性識別功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的測試樣本集，可采用視頻樣本集或圖片樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，包含2種及以上天氣和光照情況（限白天場景）；
——測試樣本集中包含至少5種車輛類型；
——測試樣本集中包含至少10種車輛顏色；
——測試樣本集中包含至少100個車輛目標。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的有效車輛目標數量不少于100輛；
——拍攝的視頻片段中需至少包含3種以上車型和5種以上顏色的車輛。
分別計算不同測試環境下車輛顏色和車輛類型的識別準確率，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.4章節規定的要求。
6.3.5 車輛擴展屬性識別功能測試方法
開啟攝像機的車輛擴展屬性識別功能，分別在實驗室測試環境和交通信息外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的測試樣本集，可采用視頻樣本集或圖片樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，包含2種及以上天氣和光照情況；
——測試樣本集中包含至少20種車輛品牌；
——測試樣本集中包含至少20種車輛款型；
——測試樣本集中包含至少100個車輛目標。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的有效車輛目標數量不少于100輛；
——拍攝的視頻片段中需至少包含10種以上品牌和10種以上款型的車輛。
分別計算不同測試環境下車輛品牌和車輛款型的識別準確率，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.5章節規定的要求。
6.3.6 車輛個體特征識別功能測試方法
開啟攝像機的車輛個體特征識別功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的測試樣本集，可采用視頻樣本集或圖片樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，包含2種及以上天氣和光照情況；
——測試樣本集中包含至少3種車輛個體特征；
——測試樣本集中包含至少100個具備車輛個體特征的車輛目標。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的具備車輛個體特征的有效車輛目標數量不少于100輛；
——拍攝的視頻片段中需至少包含具備3種以上個體特征的車輛。
分別計算不同測試環境下車輛個體特征的識別準確率，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.6章節規定的要求。
6.3.7 車內人員特征識別功能測試方法
開啟攝像機的車內人員特征識別功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的測試樣本集，可采用視頻樣本集或圖片樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，包含2種及以上天氣和光照情況；
——測試樣本集中包含至少2種車內人員特征；
——測試樣本集中包含至少100個車輛目標。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的具備車內人員特征的有效車輛目標數量不少于100輛；
——拍攝的視頻片段中需至少包含2種以上車內人員特征的車輛。
分別計算不同測試環境下車內人員特征的識別準確率，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.7章節規定的要求。
具備車內人員抓拍功能的攝像機，檢查輸出人臉圖片的尺寸是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.7章節規定的要求。
6.3.8 非機動車檢測功能測試方法
開啟攝像機的非機動車檢測功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的視頻樣本集，視頻樣本集片段不少于2段，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，包含2種及以上天氣和光照情況；
——每段視頻樣本集中包含的非機動車目標不少于100輛；
——每段視頻樣本集中的非機動車包含二輪車和三輪車。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的有效非機動車目標數量不少于100輛；
——拍攝的視頻片段中需包含二輪車和三輪車。
分別計算不同測試環境下非機動車的檢測率、誤檢率，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.8章節規定的要求。
6.3.9 非機動車屬性識別功能測試方法
開啟攝像機的非機動車屬性識別功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的測試樣本集，可采用視頻樣本集或圖片樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，包含2種及以上天氣和光照情況；
——測試樣本集中包含的非機動車目標不少于100輛；
——測試樣本集中的非機動車包含二輪車和三輪車以及不同車身顏色。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的有效非機動車目標數量不少于100輛；
——拍攝的視頻片段中需包含二輪車和三輪車以及不同顏色的實驗車輛。
分別計算不同測試環境下非機動車二輪車、三輪車以及車身顏色的識別準確率，檢查是否滿足T/ITS0152—2020第5.2.9章節規定的要求。
6.3.10 交通參與者檢測功能測試方法
開啟攝像機的交通參與者檢測功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.1要求的視頻樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.1要求的視頻樣本集到攝像機，樣本集片段不少于2段，包含2種及以上天氣和光照情況；
——每段視頻樣本集中包含機動車、非機動車、行人等交通參與者以及固定障礙物；
——每段視頻樣本集中包含交通參與者總數不低于100個，固定障礙物不少于10個（停留時間不少于5s）。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的有效交通參與者目標數量不少于100個，固定障礙物不少于5個，障礙物停留時間不少于5s；
——拍攝的視頻片段中需包含機動車、非機動車、行人等類型交通參與者；擺放錐桶、磚塊、落石、停放車輛等固定障礙物在不同區域，滯留時間不少于5s。
分別計算不同測試環境下交通參與者的檢測率、誤檢率，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.10章節規定的要求。
6.3.11 交通參與者狀態識別功能測試方法
開啟攝像機的交通參與者狀態識別功能，在外場測試環境中按照測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中經過的有效交通參與者目標數量不少于100個，固定障礙物不少于5個，障礙物停留時間不少于5s；
——拍攝的視頻片段中需包含機動車、非機動車、行人等類型的模擬交通參與者；錐桶、磚塊、落石、汽車等固定障礙物放置在不同位置，滯留時間不少于5s。
獲得不同測試環境下交通參與者的大小、位置、運動狀態數據，計算誤差，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.11章節規定的要求。
6.4 交通設施信息檢測識別功能測試
開啟攝像機的交通場景標線識別功能，在實驗室測試環境中按照交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.2要求的測試樣本集，測試樣本集不少于5個場景；
——測試樣本集中包含不少于3種交通標線。
獲得交通標線的檢測結果，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.12章節規定的要求。
6.5 交通流信息檢測識別功能測試
6.5.1 車流統計功能測試方法
開啟攝像機的車流統計功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.3要求的視頻樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.3要求的視頻樣本集到攝像機，視頻樣本集片段不少于2段，時長不低于10分鐘，包含2種及以上天氣和光照情況；
——測試樣本集中包含不少于3種車型的車流量信息，監控范圍不少于2條車道。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——攝像機監控畫面至少覆蓋2條車道，監控時長不低于10分鐘。
獲得不同測試環境下車輛數量、車輛類型、平均速度的統計結果，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.13章節規定的要求。
6.5.2 交通流屬性統計功能測試方法
開啟攝像機的交通流屬性統計功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.3要求的視頻樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.3要求的視頻樣本集到攝像機，視頻樣本集片段不少于2段，時長不低于10分鐘，包含2種及以上天氣和光照情況；
——測試樣本集中包含不少于3種車型的車流量信息，監控范圍不少于2車道。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——攝像機監控畫面至少覆蓋2條車道，監控時長不低于10分鐘。
計算不同測試環境下車頭時距、空間占有率、時間占有率的統計結果誤差，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.14章節規定的要求。
車頭時距基準值通過視頻樣本集的時間顯示或拍攝的外場視頻的時間顯示來計算前后兩輛車經過同一斷面位置的時間差。
時間占有率基準值通過視頻樣本集的時間顯示或拍攝的外場視頻的時間顯示來計算車輛經過某一斷面的時間值占視頻總時長的比例。
空間占有率基準值通過視頻樣本集或拍攝的外場視頻中車輛長度像素值占道路長度像素值的比例。
6.5.3 擁堵檢測功能測試方法
開啟攝像機的擁堵檢測功能，分別在實驗室測試環境和外場測試環境進行測試：
a) 按照實驗室環境的交通信息檢測識別功能測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——使用監視器播放符合附錄C.3要求的視頻測試樣本集，或通過灌流方式導入符合附錄C.3要求的視頻樣本集到攝像機，樣本集片段不少于2段，時長不低于10分鐘，包含2種及以上天氣和光照情況；
——測試樣本集中需包含擁堵道路場景，且持續時間不少于5分鐘。
b) 按照外場測試環境的測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——攝像機監控時長不低于10分鐘，監控時間內包含擁堵場景，持續時間不少于5分鐘。
在不同測試環境下檢查攝像機是否上報擁堵事件告警信息。
6.6 交通事件信息檢測識別功能測試
6.6.1 車輛異常行駛事件檢測功能測試方法
開啟攝像機的交通異常行駛事件檢測功能，在外場測試環境中按照測試流程進行測試，并滿足如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中至少包含2種指定的車輛異常行駛事件，每次事件發生至少10次。
計算車輛異常行駛事件的檢測結果，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.16章節規定的要求。
6.6.2 道路異常事件檢測功能測試方法
開啟攝像機的道路異常事件檢測功能，在外場測試環境中按照測試流程進行測試，并具備如下條件：
——需進行2種及以上的天氣和光照條件下的測試；
——拍攝的視頻片段中至少包含2種指定的道路異常事件，每次事件至少發生10次。
計算道路異常事件的檢測結果，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.17章節規定的要求。
6.6.3 交通違法事件檢測功能測試方法
開啟攝像機的交通違法事件檢測功能，在外場測試環境中按照測試流程和GA/T 496—2014第5章節規定的測試方法，對闖紅燈、逆行、不按所需行進方向駛入導向車道的違法行為進行檢測，檢查是否滿足T/ITS 0152—2020第5.2.18章節規定的要求。
7 檢驗規則
7.1 檢驗分類
攝像機的智能分析功能檢驗分型式檢驗和出廠檢驗。
7.2 型式檢驗
7.2.1 檢驗條件
有下列情況之一時應進行型式檢驗：
a) 新產品或老產品轉廠生產的試制定型鑒定；
b) 正式生產后，如結構、材料、工藝、生產設備和管理有較大改變可能影響產品性能時；
c) 產品長期（一年以上）停產后恢復生產時；
d) 交收檢驗的結果與上次型式檢驗的結果有較大差異；
e) 國家有關產品質量監督機構提出要求或合同規定等。
7.2.2 檢驗要求
進行型式（定型）檢驗需由申請者提供：
a) 說明書中應給出詳細的操作、維護、維修說明、接線圖或電氣原理圖，還應給出會影響使用者人身安全的有關提示信息；
b) 試驗用攝像機 1 套；
c) 其他試驗用成像裝置部件。
7.2.3 結果判定
按表7的規定對相應等級攝像機進行智能分析功能的型式檢驗，如果有一項檢驗不符合要求，則判定該型號設備型式檢驗不符合相應級別要求。
表 7 檢驗項目表
7.3 出廠檢驗
出廠檢驗由生產廠家根據產品聲明的級別按表7規定進行，如有不合格項應進行返工或返修。
附 錄 A
（規范性）
樣本播放顯示器要求
攝像機智能分析功能實驗室環境檢測過程中，需要采用播放顯示器作為輔助設備。播放顯示器的要求參考SJ/T 11343—2015并滿足以下技術要求：
a) 分辨率：大于等于 3840*2160，支持 4K 高清播放源；
b) 頻率：120Hz；
c) 典型對比度：1000:1；
d) 重顯率：≥95%；
e) 亮度：≥300cd/m2；
f) 亮度均勻性：≥80%；
g) 漏光：≤1cd/m2；
h) 色數：≥16.7M；
i) 色域覆蓋率：≥32%；
j) 白平衡誤差：不劣于±0.020；
k) 水平/垂直可視角度：大于 175°；
l) 運動圖像拖尾時間：≤4ms。
附 錄 B
（資料性）
智能圖像處理功能測試樣本集描述
攝像機的智能圖像處理功能在實驗室測試環境采用拍攝圖像測試卡的方式進行測試，圖像測試卡包括：灰階測試卡、24色標準色卡、寬動態測試卡、分辨力測試卡等。相關功能要求可采用的圖像測試卡樣例見表B.1。
附 錄 C
（規范性）
交通信息檢測識別測試樣本要求
C.1 交通目標信息測試樣本要求
攝像機在實驗室測試環境中對播放的測試樣本集進行測試，用于交通目標信息檢測識別功能測試的測試樣本集應滿足如下要求：
a） 測試樣本采集真實道路場景或外場試驗場地包含各類交通目標信息的視頻圖像，視頻片段不少于20段，圖像不少于200張；
b） 測試樣本集包含白天、夜晚、晴天、陰天、惡劣天氣等（光照良好，目標清晰可見）不同光照條件和天氣條件的測試樣本；
c） 測試樣本集包含不同路段的的測試樣本；
d） 測試樣本集包含車輛、非機動車、交通參與者等不同交通目標主體的測試樣本，視頻樣本集中交通目標主體出現在檢測區域內的時間不少于2s；
e） 測試樣本集包含在檢測區域內車牌尺寸大于100×100像素、車牌種類不少于10種的測試樣本；
f） 測試樣本集包含在檢測區域內車輛尺寸大于120×120像素、大于256×256像素和大于400×400像素等不同車輛尺寸的測試樣本；
g） 測試樣本集包含車輛類型不小于8種、車身顏色不小于10種、車輛品牌不小于30種、車輛款型不小于30種、車輛個體屬性特征不小于3種和車內人員特征不少于2種的測試樣本；
h） 測試樣本集包含在檢測區域內非機動車尺寸大于 100×100 像素和大于 200×200 像素等不同非機動車尺寸的測試樣本；
i） 測試樣本集包含在檢測區域內尺寸大于 80×80 像素固定障礙物的測試樣本。
C.2 交通設施信息測試樣本要求
攝像機在實驗室測試環境中對播放的測試樣本集進行測試，用于交通設施信息檢測識別功能測試的
測試樣本集應滿足如下要求：
a） 測試樣本采集真實道路場景或外場試驗場地包含各類交通標線的圖像，不少于20張；
b） 測試樣本集中均為白天晴天，水平能見度應不低于500m的測試樣本；
c） 測試樣本集包含在檢測區域內標線寬度大于100像素的道路標線；
d） 測試樣本集中道路交通標線應遵循GB 5768.1—2009附錄A的要求，標線顏色的色度性能應符合GB/T 16311—2016的規定。
C.3 交通流信息測試樣本要求描述
攝像機在實驗室測試環境中對播放的測試樣本集進行測試，用于交通流信息檢測識別功能測試的測試樣本集應滿足如下要求：
a） 測試樣本采集真實道路場景交通流信息的視頻片段，不少于10段，每段時間不少于10m；
b） 測試樣本集包含白天、夜晚、晴天、陰天、惡劣天氣等不同光照條件和天氣條件的測試樣本；
c） 測試樣本集包含不同擁堵情況的測試樣本。
參考文獻
[1] GB 5768—2017 道路交通標志和標線
[2] GB/T 28789—2012 視頻交通事件檢測器
[3] GA/T 497—2016 道路車輛智能監測記錄系統通用技術條件
[4] SJ/T 11343—2015 數字電視液晶顯示器通用規范
總結
以上是生活随笔為你收集整理的道路视频摄像机智能分析功能测试规范的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
