标准规范下载简介
T／SZS 4016-2020 基于AI 的工作场所非接触式视频安全监测技术指南.pdfICS35.020 70
准 I/SZS 4016—2020
双城运华广场施工组织设计基于AI的工作场所非接触式视频安全
前司 引言 111 范围： 规范性引用文件 术语和定义 缩略语 总体原则 参考架构. 应用功能要求 接入设备要求 安全要求 附录A（资料性附录） 典型应用场景
通过视频监测保障安全的做法经过多年的发展和演变，已经从政府、军事等特殊领域，拓展到组织 办公、交通等领域。随着视频监测技术的不断成熟、摄像设备成本的降低等原因，越来越多的工作场所 逐渐覆盖摄像设备，但从海量视频中发现安全隐患一直存在技术痛点，使用AI技术，在对视频数据结 构化处理后，将场景中出现的多维度信息进行深度挖掘，将工作场所安全监测技术带向了新的发展高度 通过本标准的制定，可促进各类组织提高对工作场所的智能安全监测能力。
基于AI的工作场所非接触式视频安全监测技术指南
本标准规定了基于AI的工作场所非接触式视频安全监测技术和系统的总体原则、参考架构、应用 功能要求、接入设备要求、安全要求等。 本标准适用于基于AI的工作场所非接触式视频安全监测系统的设计、研发、选型测试、运营维护、 安全管理等过程。
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。 凡是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/T22239信息安全技术网络安全等级保护基本要求 GB/T22240信息安全技术信息系统安全等级保护定级指南 GB/T25000.10系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第10部分：系统与软件 质量模型 GB/T25000.51系统与软件工程系统与软件质量要求和评价(SQuaRE）第51部分：就绪可用软件产 品（RUSP）的质量要求和测试细则 GB/T25069信息安全技术术语 GB/T35273信息安全技术个人信息安全规范
基于AI的工作场所非接触式视频安全监测系统宜遵循以下原则： a) 非接触原则：业务流程设计中降低非必要的物理接触； bD) 易用性原则：具有良好的易用性，操作上具有一致的操作风格； C 可靠性原则：通过加强质量和测试，满足高可用要求，能够7×24小时连续稳定运行，质量和 测试工作可参考GB/T25000.10和25000.51的规定； d) 安全性原则：具备安全防护能力，保护系统自身和系统中数据的安全； e) 易维护原则：系统的结构、代码、文档等容易理解，系统的测试、部署和修改升级等容易操作； f) 可扩展原则：架构可扩展，性能支持平滑扩容，能适应一定数量的应用需求的增加。
作场所非接触式视频安全监测技术总体参考架构
6.2IoT设备接入层
支持对工作场所智能IoT设备的统一连接管理、设备管理功能。提供统一安全的物联网网络接入方 式，支持与IoT设备的灵活适配、设备管理数据的处理，为上层算法和应用屏蔽接入设备的不同接口及 网络差异。 注：典型的loT设备包括：摄像设备、门禁、电梯调度、电力控制等
6.3.1AI算法管理
法管理为监测应用层提供访问、利用人工智能算法的能力和资源。为满足监测应用场景的需 禁区监测、人群聚集监测、特定着装监测等算法；并通过智能算法服务管理模块，进行服务管 监控等操作，并提供统一的服务调用接口。
6.3.2智能算法服务
根据场景化的智能分析任务，提供相应AI算法或算法组合的智能分析服务能力。
面向工作场所安全监测的各类应用场景和需求，提供相关的应用功能，包括实时预览、历史回放、 智能布防、智能分析、告警处置和管理中心等应用
提供用户交互的展示界面，主要用于对应用进行功能和数据展现，如APP、小程序、网页、HTML5 等
对用户、数据、系统等提供安全保护能力。
基于AI的工作场所非接触式视频安全监测系统宜具有以下应用功能： a) 实时预览：实时展示接入的摄像设备采集的视频画面，并支持切换； b) 2 历史回放：根据系统存储能力，支持对一定历史时间摄像设备视频画面的调取回溯； C 智能布防：支持分场景进行安全监测和分析，如密集人群监测、特定着装识别、跌倒分析、徘 徊分析、火灾/烟雾分析等； d) 智能分析：支持视频浓缩和跨镜分析等场景化的智能分析能力，发现异常可进行告警； e) 1 管理中心：支持对IoT设备、用户角色和系统终端，以及对视频流和告警分类等做统一平台管 控； D 告警处置：可实时为用户通知、展示各场景下由AI算法智能分析产生的告警信息，并支持告 警处置时具备对相关的IoT设备的控制能力。
基于AI的工作场所非接触式视频安全监测系统接入设备要求如下：
接入设备宜支持认证机制，保证接入设备身份的合法性； ? D） 1 接入设备宜支持控制和传感功能，能够接收控制指令对设备进行操作，接收传感器信息并反馈 设备状态； C) 1 接入的视频监控设备的采集分辨率宜不小于720PX； d) 1 接入的视频监控设备的采集数据光照宜避免过曝过昏暗光线，照度可参考日光灯照度，照度不 小于100Lx； e) 接入的视频监控设备的的视频数据编解码宜支持常见的H.264/AVC、H.265/HEVC等视频编解 码格式。
a) 接入设备宜支持认证机制，保证接入设备身份的合法性； D） 1 接入设备宜支持控制和传感功能，能够接收控制指令对设备进行操作，接收传感器信息并反馈 设备状态； C) 接入的视频监控设备的采集分辨率宜不小于720PX； d 1 接入的视频监控设备的采集数据光照宜避免过曝过昏暗光线，照度可参考日光灯照度，照度不 小于100Lx； 11 接入的视频监控设备的的视频数据编解码宜支持常见的H.264/AVC、H.265/HEVC等视频编解 码格式。
基于AI的工作场所非接触式视频安全监测系统宜根据GB/T22240中规定的定级原理，选择满足 GB/T22239中相应等级的安全要求，同时满足以下要求： a）AI算法安全：对系统使用的AI算法宜提供安全保护能力，包括算法的调用鉴权、版本管理、 运维监控等； b）个人信息保护：对视频信息中人脸信息、行为轨迹等个人信息的收集、存储、处理和使用过程 中的安全保护宜遵循GB/T35273中的相关要求； c）身份鉴别：宜采用口令、数字证书、UKEY、生物识别信息等至少两种鉴别技术对系统用户进 行身份鉴别； d）权限管理和审计：根据最小权限原则进行用户角色划分和权限管理，宜严格限制能够访问视频 等个人信息的用户角色；对管理用户进行系统管理员、安全管理员和审计管理员划分，对不同 用户的关键操作进行审计记录，审计内容包括用户身份、操作、时间等信息DB34／T 3058-2017 小型农田水利工程维修管护技术规范.pdf，并保障审计日志 的不可篡改； e) 安全测试：宜对系统进行安全性测试。测试可自测或采用第三方测评服务。
对指定的禁区，监测是否有人员的异常进入，如没有穿戴特定衣着的人员进入或者在非指定时间进 入等情况。如果发现异常情况发出告警，并通知安全管理人员进行处置。
对指定的工作场所区域进行人群密集程度分析，对密集程度高的情况发出告警，并通知安全管理人 员进行人群疏导等处置工作。
留存指定场地、人群的相关数据，可以快速回溯、查找相关人员，以便迅速找到目标场景。
对工作场所的人员进行特定着装情况的高效、高准确率、长时间的安全监测。基于AI技术的 装检测技术可以高效、高正确性地对指定工作场所进行监测分析，在发现未正确着装人员时立即 警。
在工作场所的消防通道、物品存放等重点区域进行持续安全分析天钢中厚板工程电气室地下室底板、墙砼结构施工方案，一旦发现火苗、烟雾立即 除安全隐患。
分析工作场所的人员行走行为是否正常，当发生人员跌倒时，可迅速识别并告警，为及时抢救争取 更多时间，保障组织办公场所人员安全。 注：在以上应用场景中可能涉及到组织的普通员工、工作场所、安全管理人员等相关对象。其中，普通员工为在工 作场所活动、办公的人员，是被安全监测的主要对象。工作场所是组织开展生产活动的物理环境，是被安全监 测的主要对象。组织安全管理人员为负责管理组织工作场所安全的人员，是基于AI的工作场所非接触式视频安 全监测相关系统的主要用户，负责安全风险的发现和处置。