《AI视频监控系统异常行为识别技术要求》

Q/LB.□XXXXX-XXXXAI视频监控系统异常行为识别技术要求范围本文件规定了AI视频监控系统异常行为识别的术语和定义、系统架构、技术要求、试验方法、检验规则、标志、包装、运输和贮存。本文件适用于公共场所（如车站、商场、学校）、工业园区、智能楼宇等场景中，具备人员、车辆等目标异常行为识别功能的AI视频监控系统，其他类似场景的系统可参照执行。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/T28181-2022安全防范视频监控联网系统信息传输要求GB/T35678-2017公共安全视频监控系统人脸识別应用要求GB4943.1-2011信息技术设备安全第1部分：通用要求YD/T1695-2017基于IP的远程视频监控系统技术要求ISO/IEC15444-1:2022信息技术连续色调静态图像的编码第1部分：要求和指南术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

AI视频监控系统AIvideosurveillancesystem集成视频采集、传输、存储、AI分析（含异常行为识别）功能，能自动检测、识别监控场景中异常行为并触发告警的系统。

异常行为abnormalbehavior偏离正常活动模式，可能引发安全风险或违反管理规则的行为，包括但不限于：越界（未经允许进入限定区域）、徘徊（指定区域滞留超设定时间）、物品遗留（无人看管物品放置超设定时间）、肢体冲突（人员间暴力接触）、跌倒（人员非主动倒地）、攀爬（翻越防护设施）。

识别准确率recognitionaccuracy异常行为识别正确的次数与实际发生异常行为总次数的百分比。

误报率falsealarmrate未发生异常行为却触发告警的次数与总告警次数的百分比。

响应延迟responsedelay从视频帧采集完成到系统输出异常行为识别结果（含告警）的时间间隔。系统架构AI视频监控系统异常行为识别模块应包含以下核心单元，各单元功能要求如下：视频采集单元应支持1080P及以上分辨率采集，帧率≥30fps；具备自动曝光、白平衡、降噪功能，适应低照度（≥0.01lux）、逆光、雨夜等复杂环境。数据传输单元应符合GB/T28181-2022要求，支持RTSP/RTMP/HLS协议；带宽占用≤4Mbps（1080P@30fps），丢包率≤0.1%时不影响识别功能。AI分析单元包含目标检测（人员、车辆等）、行为特征提取、异常判定子模块；支持模型在线学习与增量更新，更新过程不中断系统运行。告警与存储单元支持声光告警、短信/APP推送告警；存储识别结果（含异常行为截图、视频片段）≥30天，符合GB/T35678-2017中数据留存要求。技术要求异常行为识别功能要求系统应能识别本文件3.2定义的6类及以上异常行为，且支持用户自定义异常规则（如调整“徘徊时间阈值”为5min~30min）。识别性能要求识别性能详见下表。序号指标名称要求值1核心目标识别准确率人员/车辆识别≥95%2异常行为识别准确率常见异常（越界/徘徊）≥90%；复杂异常（肢体冲突/跌倒）≥85%3误报率≤5%4响应延迟单路视频≤0.5s；100路并发≤2s5复杂环境适应性低照度（0.01lux~0.1lux）、逆光（对比度≥100:1）场景下，识别准确率≥85%算法与模型要求算法类型应采用深度学习算法，目标检测模块支持YOLOv5及以上版本或同等性能算法；行为分析模块支持CNN+RNN（循环神经网络）或Transformer架构，实现时序行为建模。模型优化模型参数规模≤500MB（边缘部署版本）；支持INT8量化压缩，压缩后精度损失≤3%；支持每季度至少1次模型迭代更新，适配新场景行为模式。安全要求数据安全符合GB4943.1-2011要求，视频数据传输/存储采用AES-256加密；用户数据（如告警记录）脱敏处理，不泄露个人隐私信息。系统安全具备身份认证（支持用户名密码、USBKey）、权限分级（管理员/操作员/查看员）功能；支持日志审计，记录用户操作、系统故障等信息≥1年。环境适应性要求工作环境温度：-10℃~55℃；相对湿度：10%~90%（无凝露）；海拔≤2000m。抗干扰能力能抵御频率为150kHz~2GHz、场强为3V/m的电磁辐射干扰，干扰下识别准确率下降≤5%。试验方法试验环境准备硬件环境服务器：CPU≥IntelXeonGold6330，GPU≥NVIDIAA10；监控设备：1080P枪机（低照度≤0.01lux）；网络：带宽≥100Mbps，丢包率可调节。测试数据集包含正常行为视频（1000段，每段≥10min）、异常行为视频（覆盖6类异常，每类≥200段，含低照度、逆光场景）。功能试验通过监控客户端配置异常规则（如“越界区域=东门禁，徘徊时间=10min”），人工触发异常行为，检查系统是否准确识别并触发告警，重复测试30次，记录功能达标率。性能试验准确率测试播放测试数据集，统计异常行为识别正确次数、误报次数，按公式（a）（b）计算准确率与误报率：识别准确率=（正确识别次数/实际异常次数）×100%误报率=（误报次数/总告警次数）×100%响应延迟测试用秒表记录“视频帧采集完成（通过采集卡时间戳）-系统输出告警信息”的时间，测试单路视频、100路并发视频各50次，取平均值。安全试验数据加密测试抓取传输中的视频数据，用AES-256解密工具验证数据完整性；检查用户数据是否隐藏身份证号、人脸等隐私信息。抗干扰测试在电磁屏蔽室中，用信号发生器产生150kHz~2GHz、3V/m的辐射干扰，播放异常行为视频，测试识别准确率变化。环境适应性试验将系统置于高低温箱（-10℃、55℃）、湿度箱（90%RH，40℃）中，连续运行24h，每4h测试1次识别性能，记录指标变化。检验规则检验分类检验分为出厂检验和型式检验。出厂检验每台系统出厂前应进行出厂检验，检验项目包括：功能要求（5.1）、识别准确率（5.2.1）、响应延迟（5.2.4）、数据安全（5.4.1），全部合格方可出厂。型式检验检验时机出现下列情况之一时，应进行型式检验：新产品首次量产前；产品结构、材料、算法有重大变更时；连续生产1年或停产6个月后恢复生产时；出厂检验结果与上次型式检验结果差异较大时；用户提出型式检验要求时。检验项目覆盖本文件第5章全部技术要求，抽样方案为每批次随机抽取3台，全部合格判定为型式检验合格；若1台不合格，加倍抽样检验，仍有不合格则判定为不合格。标志、包装、运输和贮存标志产品机身应标注：产品名称、型号、生产厂家、生产日期、产品编号、执行标准号（本文件编号）；包装上应标注：防潮、防震、向上等储运标志。包装产品应采用纸箱+泡沫包装，内附产品合格证、使用说明书、保修卡；说明书应包含系统架构图、安装指南、异常行为配置步骤。运输运输过程中应避免剧烈冲击、雨淋、暴晒，不得与腐蚀性物质混装；运输环境温度：-20℃~60℃，相对湿度：5%~95%。贮存产品应存放在通风、干燥、无腐蚀性气体的仓库中；贮存环境温度：-15℃~60℃，相对湿度：10%~85%；贮存期限≤1年，超过期限应重新检验。

（规范性）

异常行为判定阈值参考表异常行为类型默认阈值可调节范围越界进入限定区域≥1s0.5s~5s徘徊指定区域滞留≥10min5min~30min物品遗留无人看管≥5min2min~15min肢体冲突人员间暴力接触≥2s1s~10s跌倒人员倒地≥1s0.5s~3s攀爬接触防护设施≥3s1s~10s《AI视频监控系统异常行为识别技术要求》团体标准编制说明一、工作简况任务来源本标准由重庆市秀山县三峰新能源有限公司提出，中国城乡发展国际交流协会归口。本文件规定了AI视频监控系统异常行为识别的术语和定义、系统架构、技术要求、试验方法、检验规则、标志、包装、运输和贮存。本文件适用于公共场所（如车站、商场、学校）、工业园区、智能楼宇等场景中，具备人员、车辆等目标异常行为识别功能的AI视频监控系统，其他类似场景的系统可参照执行。起草单位情况本标准起草单位包括：重庆市秀山县三峰新能源有限公司等。标准编制过程（1）成立标准起草组，技术调研和资料收集2025年8月，为保证制订工作的顺利开展、提高标准的质量和可用性，由起草单位和相关技术专家共同组建了标准起草组，负责对相关技术指标和试验方法编制和技术确定。通过制订工作方案，标准起草组进一步明确了目标要求、工作思路、人员分工和工作进度等。标准起草组对当前的AI视频监控系统异常行为识别行业进行了调研，搜集了AI视频监控系统异常行为识别的相关的标准、文献、成果案例等资料，着手标准制定。（2）确定标准框架，形成标准草案2025年8-12月，起草小组结合前期的调研和资料，多次召开内部研讨会，形成标准大纲，并邀请了专家和相关企业对标准进行技术指导，对《AI视频监控系统异常行为识别技术要求》的标准编制工作重点、标准制定依据和编制原则等形成了共识，同时于12月份完成标准草案稿的撰写，申请立项。（3）形成标准征求意见稿，开展征求意见2026年1月，标准起草组对标准草案进行修改完善，包括调整基本原则内容、修改错误用词和格式等，在反复讨论和论证的基础上，修改形成了标准征求意见稿。（4）形成标准送审稿计划2026年5月，标准起草组根据收到的建议对标准征求意见案进行修改完善，包括调整基本原则内容、修改错误用词和格式等，在反复讨论和论证的基础上，修改形成标准送审稿。并计划于2026年6月邀请相关领域的专家召开审查会。二、标准制定的目的和意义一、制定目的本标准制定的核心目的，是解决当前AI视频监控系统异常行为识别领域“技术无规范、性能无基准、应用无适配”的行业痛点，通过明确统一的技术要求、试验方法与检验规则，实现三大核心目标：规范技术应用：为AI视频监控系统的研发、生产、验收提供“标尺”，确保不同厂商的系统在异常行为识别功能、性能上具备一致性与可比性，避免“功能宣称与实际不符”的乱象；保障安全效能：聚焦公共场所、工业园区等关键场景的安全需求，通过限定识别准确率、响应延迟等核心指标，确保系统能有效识别越界、跌倒、肢体冲突等风险行为，为安全防控提供可靠技术支撑；推动产业升级：引导行业从“重硬件堆砌”向“重算法优化、场景适配”转型，通过明确模型优化、数据安全等要求，促进行业技术迭代与资源整合，降低跨场景应用的适配成本。二、核心意义（一）对安全防控：从“事后追溯”到“事前预警”，提升应急处置效率传统视频监控依赖人工值守，存在“人眼识别疲劳、异常发现滞后”的短板——据《中国安防行业发展报告》统计，人工监控对异常行为的平均发现时间超过10分钟，往往错过最佳处置时机（如人员跌倒后黄金救援时间仅4-6分钟）。本标准通过限定“响应延迟≤0.5秒”“异常行为识别准确率≥85%”等指标，确保系统能实时捕捉风险并触发告警，将安全防控从“事后调阅录像”转变为“事前预警、事中干预”。（二）对行业应用：解决“技术碎片化”，降低跨场景适配成本当前AI视频监控行业存在显著的“技术碎片化”问题：不同厂商对“异常行为”的定义不一致，识别算法、接口协议互不兼容。本标准通过统一“异常行为术语定义”“视频传输协议（RTSP/RTMP）”“模型优化要求”，实现“一套标准、多厂适配”：一方面，用户无需为不同厂商系统单独制定验收标准，采购成本降低15%-20%；另一方面，厂商可基于标准开发通用化模块，跨场景适配周期从3个月缩短至1个月，显著提升行业效率。（三）对技术发展：划定“安全红线”，平衡创新与风险AI视频监控系统在技术迭代中面临两大核心风险：一是“精度虚标”，部分厂商宣称识别准确率达99%，实际在低照度、逆光场景下不足70%，导致用户误判安全防护能力；二是“数据泄露”，系统采集的视频数据若未加密，易引发隐私泄露。本标准通过以下条款划定“技术红线”：明确“复杂环境下识别准确率≥85%”，并规定试验方法，避免“精度虚标”；要求“视频数据传输/存储采用AES-256加密”“用户数据脱敏处理”，符合要求，平衡技术创新与数据安全。（四）对产业生态：引导“无序竞争”转向“良性发展”，助力国产技术突围当前AI视频监控市场竞争激烈，但多数厂商聚焦“硬件低价竞争”，忽视算法优化与场景适配。本标准通过以下方式引导产业升级：鼓励技术创新：明确“支持模型在线学习与增量更新”“每季度至少1次模型迭代”，引导厂商加大算法研发投入；降低准入门槛：为中小厂商提供清晰的技术路径（如推荐YOLOv5算法、边缘部署方案），避免因技术方向模糊导致研发浪费；助力国产替代：标准中未限定算法框架、硬件平台，可适配华为昇腾、海康威视等国产芯片与算法，推动国产技术在安防领域的规模化应用。三、制定必要性（一）行业痛点倒逼：无标准导致“应用失效”，安全风险突出（二）政策要求驱动：安全与数据合规需要标准支撑安全防控政策：《“十四五”国家安全规划》明确要求“提升安防系统智能化水平，实现风险行为实时识别”，本标准的指标（如响应延迟、准确率）直接对接政策要求，确保系统能落地政策目标；数据合规政策：《个人信息保护法》《数据安全法》要求“处理个人信息应采取安全保护措施”，本标准中“数据AES-256加密”“隐私脱敏”等条款，为厂商合规提供明确技术路径，避免因合规不明确导致法律风险。（三）场景需求牵引：不同领域对异常识别的专业化要求，需标准统一适配公共场所（车站/商场）：需快速识别“人员拥挤、物品遗留”，要求系统支持大场景多目标识别，本标准通过“100路并发延迟≤2秒”适配此类需求；养老机构：重点关注“老人跌倒、长时间卧床”，需系统具备低照度识别能力，标准中“0.01lux场景准确率≥85%”可满足该需求；工业园区：需识别“越界进入危险区域、设备异常操作”，标准附录A的“异常行为阈值可调节”功能，能适配工业场景的个性化需求。（四）产业升级需要：标准引领技术聚焦，避免资源浪费当前行业存在“重复研发”问题：某调研显示，70%的厂商在“异常行为识别算法”上重复投入，且技术方向分散（部分聚焦单一行为，部分追求多行为但精度不足）。本标准通过明确“支持6类及以上异常行为”“模型参数≤500MB”，引导厂商聚焦核心技术突破，避免“广而不精”的研发误区；同时，统一的检验规则可减少用户重复测试成本，推动产业从“价格竞争”转向“技术竞争”，助力行业产值向高附加值领域升级。三、标准编制依据本标准在编制的过程中遵循“先进性、科学性、可操作性”的原则，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。四、标准主要内容本文件规定了AI视频监控系统异常行为识别的术语和定义、系统架构、技术要求、试验方法