PAGE6PAGE公共安全行業標準《FORMTEXT車輛圖像識別車輛特征數據》（征求意見稿）編制說明一、工作簡況1、任務來源（1）任務情況根據公安部科技信息化局《關于下達2020年度公共安全行業標準制制訂計劃的通知》（公科信標準[2020]37號）的要求，由公安部交通管理科學研究所負責公共安全行業推薦性標準《FORMTEXT車輛圖像識別-車輛特征數據》（項目計劃號：2020BZ096）的制定工作。（2）目的意義《新一代人工智能發展規劃》(國發〔2017〕35號)中指出：“要建設面向人工智能的公共數據資源庫、標準測試數據集、云服務平臺等，形成人工智能算法與平臺安全性測試評估的方法、技術、規范和工具集。促進各類通用軟件和技術平臺的開源開放。要逐步建立并完善人工智能基礎共性、互聯互通、行業應用、網絡安全、隱私保護等技術標準”?！督煌◤妵ㄔO綱要》中指出要推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等新技術與交通行業深度融合，推進數據資源賦能交通發展，構建泛在先進的交通信息基礎設施。標準化的車輛特征數據，是推動更深層次的數據共享、智能應用的交通信息基礎軟設施?！稒C動車號牌圖像自動識別技術規范》（GA/T833-2016）重點對機動車的號牌識別及其他基礎信息識別項提出了技術要求，并規定了試驗方法，但并未對數據本身進行約束。車輛作為交通場景中的主要行為個體，對其進行全方位感知和智能化分析是公安大數據智能化建設中的重要環節之一。從外觀上來說，車輛具有車型車款、車身顏色等整體性特征以及車牌號碼、天窗、年檢標、掛件、擺件、噴涂以及駕乘人員等個體化特征，這些所有的屬性信息組合起來形成了車輛獨一無二的“車輛特征”，“車輛特征”作為車輛身份的判定依據，比單純的車牌號碼更加可靠。車輛識別是從車輛外觀圖片中提取車輛的多維度屬性特征，并將各個特征結構化表示的過程。該技術在公安刑偵、違法監測、緝查布控等方面均有著重要的研究價值和廣泛的應用前景。目前，基于人工智能的車輛特征識別技術在公安交管行業已經落地應用，但存在以下三方面的問題：第一，不同廠家建設的系統識別粒度不一致。建設較早的僅能識別號牌及基礎車型，較新的除了外觀基礎信息，還能識別車內駕駛人有無系安全帶，有無使用手機等行為特征。第二，不同廠家建設的系統識別結果不能互通。對于號牌號碼、號牌種類等有標準明確規定的信息項可以做到數據互通，但對于駕駛人使用手機等無標準進行明確規定的信息項，各個系統定義不同，無法做到數據互通。第三，個別系統開發方缺乏對車輛相關信息的知識儲備，對車輛屬性定義混亂，不利于實際應用，例如：部分系統將大貨車、小轎車等車輛規格維度的概念以及救護車、出租車等車輛使用性質維度的概念均作為“車輛類型”中的一種。因此，為適應人工智能車輛識別技術的發展趨勢，針對國家交通強國建設綱要需求，為支撐公安大數據智能化建設、支撐不同車輛圖像識別系統間的數據交換、加強車輛特征識別實戰應用效果、統一車輛特征數據標準，需要制定《車輛圖像識別車輛特征數據》，從特征數據定義、類型、格式規范等方面著手，為行業內適用于各種機動車的車輛識別技術與產品提供技術規范。2、起草單位情況（一）標準起草單位本標準負責起草單位：公安部交通管理科學研究所。本標準參加起草單位：中國科學院自動化研究所。（二）標準起草單位工作情況公安部交通管理科學研究所（以下簡稱“交科所”）：總體負責標準制定工作，組織形成標準征求意見稿、送審稿、報批稿等各個版本的標準文本、編制說明，以及標準征求意見匯總處理表等材料；收集整理全國各地公安交通管理部門的標準制定意見建議。中國科學院自動化研究所：參與標準制定工作，負責從識別能力等技術角度提出標準制定意見建議。3、主要起草人及其所做的工作本標準主要起草人為：蔡崗、王金橋、張森、郭海云、黃淑兵、張慧辰、李小武、尤冬海、陳盈盈。各主要起草人所做工作見下表： 序號單位名稱起草人主要工作1公安部交通管理科學研究所蔡崗負責標準制訂技術內容的總體框架、總體內容的制定、全面把握以及標準文本編寫、統稿、校核張森參加標準文本的編寫，負責標準術語和定義的研究。黃淑兵參加標準文本的編寫，負責車輛特征數據總要求的研究。張慧辰參加標準文本的編寫，負責像素、角度等車輛圖像要求的研究。李小武參加標準文本的編寫，負責位置、號牌、車型等特征要求的研究。尤冬海參加標準文本的編寫，負責車輛區域要求的研究2中國科學院自動化研究所王金橋參加標準文本統稿，負責車輛特征數據總要求的研究郭海云參加標準文本的編寫，負責車輛特征數據格式的研究陳盈盈參加標準文本的編寫，負責車輛圖像格式的研究4、主要工作過程第一階段：2020年3月至2020年7月，標準制定預研申請立項。在此期間，交科所成立標準制定預研小組，重點研究了與車輛圖像識別相關的標準，主要包括：《道路車輛車輛識別代號（VIN）》（GB16735-2019）、《道路車輛世界制造廠識別代號（WMI）》（GB16737-2019）、《道路交通管理機動車類型》（GA802-2019）、《機動車號牌圖像自動識別技術規范》（GA/T833-2016）、《公安視頻圖像分析系統第2部分：視頻圖像內容分析及描述技術要求》（GA/T1399.2-2017）。通過對相關現有標準的研究分析，完成了預研申請立項。2020年7月立項批準后，根據全國道路交通管理標準化技術委員會（以下簡稱“交標委”）通知要求，交科所作為牽頭起草單位，中國科學院自動化研究所為標準參加單位，成立了9人組成的標準起草組，商討制定工作事項。2020年7月起，標準起草組深入調研各大系統集成商、車輛識別算法開發公司車輛識別結果數據定義現狀，總結車輛特征數據分類和定義的寶貴經驗。第二階段：2020年8月至2021年3月，編寫標準征求意見稿。根據要求，標準起草組制定了項目實施計劃表。標準起草組在收集國內車輛識別相關信息項相關技術資料的基礎上，積極與?？?、大華、宇視、華為、以薩、商湯、格靈深瞳等系統集成商、車輛識別算法開發公司專家溝通，對標準制訂草案進行探討，收集匯總對于標準制訂草案的意見和建議，在此基礎上，標準起草組完成了標準征求意見稿。二、編制原則1、規范性原則本標準文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規則》的規定起草。2、科學性原則術語和定義部分，將車輛特征劃分為兩個層級共計36個維度特征，條理清楚、層次清晰，符合對車輛特征的認知。“4車輛圖像要求”部分，明確提出了對車輛圖像的質量要求，有效保證了滿足質量要求的數據都是可用的?！?車輛特征數據格式”部分中，已有現行標準明確定義過代碼值的數據項，引用現行標準；無現行標準明確定義過代碼值的數據項，依照相關標準進行定義。號牌種類、號牌顏色、號牌號碼取值引用GA/T833相關定義，號牌規格依照GA36相關描述定義，車輛類型、車輛子類型依照GA802關于車輛規格和類型的描述定義。以上，都體現了本標準的科學性。3、先進性原則標準化的車輛特征數據，能夠支撐不同車輛圖像識別系統間的數據交換、加強車輛特征識別實戰應用效果。在數據格式方面，針對部分將來存在擴展可能的信息項，定義了公共數據格式。在公共數據格式的基礎上通過鍵值字典區分不同的特征數據，為將來可能的數據項擴充提供便利。以上，都體現了本標準的先進性。三、標準內容的起草1、主要技術內容的確定和依據（1）標準的范圍本標準規定了車輛特征數據的分類方法及數據格式，應用于車輛圖像識別算法識別結果的表述、不同車輛圖像識別應用系統之間的數據交換。參照了《機動車號牌圖像自動識別技術規范》（GA/T833-2016）以及《公安視頻圖像分析系統第2部分：視頻圖像內容分析及描述技術要求》（GA/T1399.2-2017）。（2）術語和定義“監控圖像”。為明確車輛特征數據所描述的車輛圖片的來源，確保原始圖片的質量，首先明確定義了明確定義了“監控圖像”是符合《道路車輛智能檢測記錄系統通用技術條件》（GA/T497）標準的系統所拍攝的過車圖片，或從視頻監控設備中獲取的圖片?！败囕v圖像”。由于車輛在監控圖像中只占一部分，同時為了規范不同系統之間信息交換時車輛圖像的具體范圍，定義了“車輛圖像”是利用基于深度學習的車輛檢測算法，從“監控圖像”中，檢測出的車輛所在矩形區域的圖片。“目標”。對掛件、擺件、紙巾盒等客觀存在的物體進行數據格式定義時，存在抽象的公共數據格式，為便于對公共數據格式進行描述，定義了“目標”，其包括機動車，車內掛件、擺件、紙巾盒等監控圖像中可觀察到的、客觀存在的物體?！败囕v特征數據”是利用車輛特征識別技術，從“車輛圖像”中識別出的特征信息。由于車輛特征維度多，每個維度的屬性多，為了清晰、完整地表達可識別的車輛特征，定義了由位置特征、號牌特征、車型特征、駕駛行為特征、個性化特征和車輛特征向量六部分組成的車輛特征數據，同時對每一部分進行進一步的細分。位置特征分為車輛位置、拍攝方向。號牌特征參考GA36中關于機動車號牌外觀的描述以及GA/T833中關于號牌識別信息項的要求，結合識別算法可達到的技術水平，細分為了號牌狀態、號牌種類、號牌顏色、號牌規格、號牌號碼。車型特征參考GA802中關于機動車規格、類型的定義，結合識別算法能夠達到的分類粒度，細分為了車輛類型分類、車輛類型子分類、車身顏色和品牌型號。駕駛行為特征主要參考《中華人民共和國道路交通安全法》、《違法公安行政管理行為的名稱及適用意見》、《道路交通管理信息代碼第31部分：交通違法行為類別代碼》（GA/T16.31-2017）等法律、文件、標準中關于違法駕駛行為的規定，結合識別算法能夠達到的識別粒度，細分為了有無系安全帶、有無使用手機等11類。個性化特征主要根據各地交警在實戰用經常用于甄別車輛的外觀特征，結合算法實現可行性，細分為粘貼物、破損、天窗等10類?！白藨B”。為了便于對車輛圖像做出具體的角度要求，定義了車輛姿態，具體分為水平轉動角、俯仰角和傾斜角。（3）車輛圖像要求為了確保實際應用中車輛特征數據的可用性、準確性，對車輛圖像的像素、角度、質量以及圖像格式做出了具體要求。主要參考了《機動車號牌圖像自動識別技術規范》（GA/T833-2016）中的圖像要求。（4）數據格式要求為便于不同信息系統間的交換和理解，使用JSON字符串表示車輛特征數據，JSON字符串中的key值一律使用拼音縮寫。根據術語及定義中關于車臉特征數據的定義，規定了6大類36小類信息項及其key值，同時對每一個小類的具體數據格式進行了定義。對存在共性的信息項，抽象出了位置信息格式、行為特征數據格式、以及個性化特征數據格式等3類公共數據格式。不同類型目標的位置信息數據格式是公共位置信息格式在不同類型目標的具象化；不同的行為特征數據格式是公共行為特征數據格式在不同行為特征的具象化；不同的個性化特征數據格式是公共個性化特征數據格式在不同個性化特征的具象化。已有現行標準明確定義過代碼值的數據項，引用現行標準；無現行標準明確定義過代碼值的數據項，依照相關標準進行定義。例如：號牌種類、號牌顏色、號牌號碼取值引用GA/T833相關定義，號牌規格依照GA36相關描述定義，車輛類型、車輛子類型依照GA802關于車輛規格和類型的描述定義。（5）附錄本標準包括1個規范性附錄：號牌特征代碼集以及2個資料性附錄：車型特征代碼集和個性化特征代碼集。號牌特征代碼集對多個維度的號牌特征信息項進行了規定，包括：“表A.1號牌狀態代碼表”、“表A.2號牌種類代碼表”、“表A.3號牌顏色代碼表”。其中號牌種類代碼表符合GA/T16.7的規定。車型特征代碼集對多個維度的車型特征信息項進行了規定，包括：“表B.1車輛類型分類代碼表”、“表B.2車輛類型子分類代碼表”、“表B.3車身顏色代碼表”。個性化特征代碼集對多個維度的個性化外觀特征信息項進行了規定，包括：“表C.1車窗粘貼物顏色代碼表”、“表C.2擺件類別代碼表”、“表C.3天窗形態代碼表”、“表C.4倒車鏡缺失形態代碼表”。2、標準中英文內容的漢譯英情況本標準的標題、術語和定義的英文表述經交科所具有海外留學經歷的員工張進核對，認為英文較準確地表達了中文的真實意思，翻譯語句通順，符合英文習慣。四、主要試驗驗證結果及分析無。五、標準水平分析本標準從特征數據定義、類型、格式規范等方面著手，從多個維度詳細定義了機動車特征數據，條例清晰、層次分明，為行業內各種機動車車輛識別技術與產品提供技術規范，能夠支撐不同車輛圖像識別系統間的數據交換、加強車輛特征識別實戰應用效果、統一車輛特征數據標準。依托全國版公安交通集成指揮平臺中車輛特征智能識別模塊可以有效保證標準的實用性、實戰性及先進性，達到國內領先水平。國內外并無相關標準，《機動車號牌圖像自動識別技術規范》（GA/T833-2016）中存在對機動車的號牌識別及其他基礎信息識別項的技術要求，并規定了試驗方法，但并未對數據本身進行規范性約束。六、采標情況無。七、與我國現行法律法規和有關強制性標準的關系本標準號牌特征的分類以及車輛類型的分類分別遵照了《中華人民共和國機動車號牌》（GA36-2018）以及《道路交通管理機動車類型》（GA802-2019）?！吨腥A人民共和國機動車號牌》（GA36-2018）對機動車號牌的分類、規格、顏色進行了定義，本標準中號牌特征部分關于號牌種類、號牌顏色完全按照GA36中的定義進行劃分，號牌規格參照GA36中號牌規格，結合實際識別算法能力進行了簡化?！兜缆方煌ü芾頇C動車類型》（GA802-20