DB42∕T 2399-2025 5G移动通信与机器视觉融合应用实验平台技术规范

ICS33.060.01

CCSM30

DB42

湖北省地方标准

DB42/T2399—2025

5G移动通信与机器视觉融合应用实验平台

技术规范

Technicalspecificationfor5Gmobilecommunicationandmachine

visionfusionapplicationexperimentalplatform

2025-08-20发布2025-10-20实施

湖北省市场监督管理局发布

DB42/T2399—2025

目次

前言................................................................................III

1范围...............................................................................1

2规范性引用文件.....................................................................1

3术语和定义.........................................................................1

4平台功能...........................................................................2

平台构成.......................................................................2

云计算单元.....................................................................2

智能网联汽车模型...............................................................2

智能交通系统模型...............................................................3

通信网络.......................................................................4

5功能要求和技术指标.................................................................4

云计算单元功能要求.............................................................4

云计算单元硬件技术指标.........................................................4

智能网联汽车模型技术指标.......................................................5

智能交通系统模型功能要求.......................................................5

通信网络技术指标...............................................................5

平台数据交互标准...............................................................5

6实验项目...........................................................................5

7应用场景...........................................................................5

8标准实施及评价.....................................................................6

附录A（资料性）湖北省地方标准实施信息及意见反馈表...................................8

参考文献..............................................................................9

I

DB42/T2399—2025

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

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专利的责任。

本文件由武汉易思达科技有限公司提出。

本文件由湖北省经济和信息化厅归口。

本文件起草单位：武汉易思达科技有限公司、湖北省标准化与质量研究院、武汉工程大学、武汉软

件工程职业学院。

本文件主要起草人：李玮、程莉、刘忠成、王波、周治坤、刘冬、李响、张锐、李越予、周云舫、

尤小波、肖彬。

本文件实施应用中的疑问，可咨询湖北省经济和信息化厅，联系电话或者牵头起

草单位，联系电话邮箱：liwei@。对本文件的有关修改意见建议请

反馈至湖北省经济和信息化厅，联系电话或者湖北省市场监督管理局，联系电话：027-

88701945，邮箱：scjgysq@。

III

DB42/T2399—2025

5G移动通信与机器视觉融合应用实验平台技术规范

1范围

本文件规定了5G移动通信与机器视觉融合应用实验平台的平台功能、功能要求和技术指标、实验项

目和应用场景的要求。

本文件适用于湖北省通信及人工智能实验室。

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。

YD/T3709基于LTE的车联网无线通信技术消息层技术要求

3术语和定义

GB/T32400-2015界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

机器视觉machinevision

通过机器视觉产品，即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种，将被摄取目标转换成图像信号，传送给

专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信

号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

云计算cloudcomputing

一种通过网络将可伸缩、弹性的共享物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理的模式。

注：资源包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。

[来源：GB/T32400-2015，3.2.5]

车路协同vehicleinfrastructureCooperative

采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时

空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效

协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。

智能网联汽车intelligentconnectedvehicle

搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、路、

后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。

即时定位与地图构建SimultaneousLocalizationandMapping

简称SLAM，机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置和地图进行自身

定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。

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4平台功能

平台构成

5G移动通信与机器视觉融合应用实验平台应至少由云计算单元、智能网联汽车模型、智能交通系统

模型和通信网络构成。

云计算单元

4.2.1云计算单元由核心计算模块、模型训练接口、模型推理接口和应用程序编程接口等部分构成，

提供云计算、模型训练和推理以及与实验平台其它部分通信的功能。基本框架见图1。

图1云计算单元基本框架图

4.2.2核心计算模块由包含CPU、GPU等处理器的设备层、数据流处理模块、分布式管理模块和网络通

信模块构成。

4.2.3设备层可支持CPU和GPU等异构计算，提供卷积、矩阵乘法、队列等算法。

4.2.4数据流处理模块和分布式管理模块可提供系统调度支持。

4.2.5网络通信模块内置RPC和RDMA功能，能提供远程过程调用和远程内存直接存取能力，可支持与

实验平台其它部分实时通信。

4.2.6模型训练和模型推理接口用于人工智能算法模型的训练与推理。

4.2.7应用程序编程接口可提供常用的C/C++、Python接口便于开发使用。

智能网联汽车模型

4.3.1智能网联汽车模型由边缘计算单元、感知单元、通信接口和执行单元构成，提供边缘计算、感

知本地信息、模型训练和推理、执行推理结果以及与实验系统其它平台通信的功能。基本框架见图2。

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图2智能网联汽车模型基本框架图

4.3.2边缘计算单元由人工智能算力加速模块构成，可进行云端训练—边缘端推理，边缘端训练—边

缘端推理；提供模型训练/推理接口，可在边缘端实现模型的训练与推理。

4.3.3通信接口由通信模组构成，可通过通信网络实现组网通信与点对点通信，实现云—边通信、边

—边通信、车—车协同（V2V）、车—路协同（V2I）。

4.3.4感知单元由双目摄像头、激光雷达等感知设备构成，可实现精确测距、SLAM实时建图等功能。

4.3.5执行单元由车体及主控单元构成，可实现360°全向快速移动。

4.3.6智能网联汽车模型可感知本地道路信息、利用边缘计算单元快速推理并执行推理的结果，将本

地道路信息传输给实验平台的其它部分进行处理。

智能交通系统模型

4.4.1智能交通系统模型由感知单元、通信接口和执行单元构成。基本框架见图3。

图3智能交通系统模型基本框架图

4.4.2感知单元由摄像头、测速雷达、RFID设备等构成，可实现交通监控、车辆信息获取等功能。

4.4.3通信接口用于智能交通系统模型内部各单元间的通信，以及和实验平台中的智能网联汽车模型、

云计算单元间的通信，实现车一路协同（V2I）。

4.4.4执行单元由红绿灯、路灯、道闸、公交报站等交通设施构成，可模拟十字路口、公交站、停车

3

DB42/T2399—2025

场、收费站等交通系统功能。

4.4.5智能交通系统模型提供感知本地信息、执行推理结果以及与实验平台其它部分通信的功能。

4.4.6智能交通系统模型可利用人工智能和车车通信协同、车路通信协同等技术融合，实现车辆在路

口的自动避让、驶入驶出停车场、充电桩等功能。

4.4.7智能交通系统模型通过车路协同技术可控制红绿灯和车辆通行，根据车辆拥堵状况智能通行。

4.4.8智能交通系统模型通过车车协同及车路协同技术可实现多车停车功能。

4.4.9智能交通系统模型通过车路协同技术可模拟城市智能公交系统，实现自动显示、报站、提醒等

功能。

通信网络

4.5.1通信网络由5G基站、5G核心网、有源天线单元等构成。基本框架见图4。

图4通信网络基本框架图

4.5.25G基站可用于提供5G空口协议功能，支持与用户设备、核心网之间的通信。

4.5.35G核心网具有接入和移动管理功能，管理终端接入权限和切换。

4.5.4有源天线单元可提供无线覆盖。

4.5.5通信网络提供终端接入和无线数据传输功能，使平台内各部分能接入通信网络，可实现各部分

间的无线数据传输功能。

5功能要求和技术指标

云计算单元功能要求

5.1.1可提供数据训练、学习和云计算等功能，并提供常用的C/C++、Python等接口，便于二次开发。

5.1.2可提供人工智能数据标注软件，实现图片可视化标注等功能。

5.1.3可提供人工智能模型训练软件，实现模型训练过程可视化等功能。

5.1.4可支持使用机器学习框架实现深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。

云计算单元硬件技术指标

5.2.1CPU主频应不低于2.5GHz。

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5.2.2内存容量应不低于32GB。

5.2.3硬盘容量应不低于1TB。

5.2.4显卡加速频率应不低于1500MHz，显存速率应不低于14Gbps。

智能网联汽车模型技术指标

5.3.1边缘计算单元应提供不低于400GFLOPS的运算能力。

5.3.2通信模组应提供不低于600Mbps的峰值传输速率。

5.3.3双目摄像头应支持不低于1080P规格超高清图像。

5.3.4激光雷达扫描频率10Hz，最大扫描半径应不低于12m。

5.3.5车体主控芯片使用32位处理器，主频应不低于150MHz，Flash存储器应不低于1024KB的

Flash和SRAM应不低于192KB。

5.3.6车体具备前进、后退及转向能力。

智能交通系统模型功能要求

5.4.1采用沙盘形式，面积应不低于15㎡。

5.4.2配有两条以上主干道，可同时容纳不少于5辆车运行。

5.4.3提供多车的十字路口控制、道路监控、智能停车场等功能。

通信网络技术指标

5.5.1平均速率应不低于上行10Mbps、下行100Mbps。

5.5.2支持SIM卡的5元组鉴权功能，用户应被授权才能接入该系统。

5.5.3可支持下行MIMO技术（空间复用和发射分集）。

5.5.4单小区支持注册用户数：应不少于200个。

5.5.5单小区支持同时做业务用户数：应不少于50个。

5.5.6单小区支持并发数据业务用户数：应不少于20对。

平台数据交互标准

实验平台各部分间数据交互应符合YD/T3709相关要求。

6实验项目

实验平台应支持包括但不限于下列实验：

——图像处理类：

图像灰度线性变换与非线性变换实验；

图像的二值化实验；

图像直方图均衡化与规定化实验；

空间域图像滤波实验；

图像边缘检测与锐化处理实验；

霍夫变换实验；

频率域图像滤波实验；

图像复原实验；

图像分割实验；

图像压缩实验；

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图像金字塔实验；

图像仿射变换实验；

图像透视变换实验；

图像轮廓处理实验；

图像特征提取实验。

——机器视觉类：

人脸识别开发实验；

手势识别开发实验；

垃圾识别开发实验；

水果识别开发实验；

路标识别开发实验。

——人工智能算法类：

人工智能实验环境安装与配置实验；

鸢尾花IRIS多分类全连接神经网络识别实验；

MNIST手写数字识别实验；

Fashion数据集服装识别实验；

CIFAR-10数据集彩色图片识别实验；

人工智能小车目标检测实验；

人工智能小车斑马线识别实验。

——通信类：

AT指令基础实验；

AT指令脚本编写实验；

基于5G模组的电话功能QT开发实验；

基于5G模组的短信功能QT开发实验；

基于5G模组的上网功能QT开发实验；

通过5G控制人工智能小车实验。

——工智能与通信融合创新类：

基于车路协同的智能红绿灯综合设计实验；

基于车路协同的ETC收费系统综合设计实验；

基于车路协同的智能停车场系统综合设计实验；

基于车车协同的自动驾驶通过十字路口综合设计实验；

基于车车协同的智能公交系统综合设计实验。

7应用场景

可用于人工智能和5G、移动互联网、物联网等信息通信技术相互融合并创新应用的综合性、创新

性的实验室。

可用于针对人工智能“算法（模型）、数据、算力”三要素的基础实验，针对AI+行业应用的实

验。

可用于人工智能综合性实验和“AI+行业应用”创新性实验。

8标准实施及评价

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结合我省人工智能与5G移动通信实验室建设实际，认真做好标准实施准备，包括标准实施的方案

准备、组织准备、知识准备、手段准备和物质条件准备等。

制定标准实施方案，明确适用对象和场景、提供实施必备条件和保障（组织、制度、资金、人员

和设备仪器等）、推荐方法路径，确定资源要素配置、关键环节和控制点，提出标准实施中的注意事项。

针对人工智能与5G移动通信实验室建设相关方和具体对象/岗位进行标准宣贯和培训，结合标准

要求，落实责任制，做到横向到边，纵向到底。

标准实施主要在人工智能与5G移动通信实验室规划与建设等活动中开展。标准实施的重点是落

实实验室方案设计、功能和技术指标、实验项目等要求。

标准实施的检查主要是检查标准实施方案的落实情况，需要逐条检查标准实施内容的落实，并记

录未实施内容的理由或原因。标准实施检查也要检查标准实施的支持手段和物质条件的落实情况。做好

标准实施验证记录，畅通标准实施信息采集的方式方法和反馈渠道，定期整理并处理收集到的意见建议。

对标准实施评价的基本依据是《中华人民共和国标准化法》等。

在标准实施一定时间后，对照标准实施方案，开展标准实施效果评价分析，总结实施经验成效，

梳理存在的薄弱环节，标准实施的评价主要是评价标准实施的效果，主要从实验水平提高、客户满意度、

效率提高、节约费用、节省时间、履行社会责任等方面进行有益性评价，同时还要评价标准实施带来的

问题，以便为未来改进提供参考。

适时向专业标准化技术委员会和标准归口管理单位反馈情况，提出标准推广、修改、补充、完善

或者废止等意见建议。

标准实施信息及意见反馈表相关示例见附录A。

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附录A

（资料性）

湖北省地方标准实施信息及意见反馈表

湖北省地方标准实施信息及意见反馈表如表A.1所示。

表A.1湖北省地方标准实施信息及意见反馈表

标准名称及编号

适用性该标准与当前所在地的产业或社会发展水平是否相匹配？是否