DB35T 2208-2024 面向视频图像识别的AI边缘计算系统应用技术要求

摘要：本文件规定了面向视频图像识别的AI边缘计算系统的基本要求、功能要求、性能要求、安全性要求及测试方法。本文件适用于基于AI边缘计算技术进行视频图像识别的系统设计、开发、部署和评估。
Title：Application Technical Requirements for AI Edge Computing Systems for Video Image Recognition
中国标准分类号：M80
国际标准分类号：35.040

《DB35/T 2208-2024 面向视频图像识别的AI边缘计算系统应用技术要求》是由福建省市场监督管理局批准发布的推荐性地方标准。该标准规定了面向视频图像识别的AI边缘计算系统的术语和定义、技术要求、测试方法以及检验规则等内容，适用于视频图像识别的AI边缘计算系统的设计、开发、部署和应用。

以下是对标准中部分重要条文的详细解读：

1. 技术要求部分：系统应具备实时处理能力，能够在视频流输入的同时完成图像识别任务。对于延迟的要求，标准指出从接收到视频帧到输出识别结果的时间不得超过500毫秒。此外，系统需支持多种主流视频编码格式如H.264、H.265等，并且在不同分辨率下保持稳定的性能表现。内存占用方面，标准建议不超过1GB以确保系统的轻量化设计。

2. 系统架构方面：强调模块化设计原则，要求系统由数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、模型推理模块及后处理模块组成。每个模块之间通过标准化接口连接，便于后续扩展与维护。同时，为了提高系统的可移植性和兼容性，所有模块均需遵循统一的数据格式规范。

3. 安全性考量：考虑到视频图像可能涉及个人隐私信息，在存储、传输过程中必须采取加密措施防止泄露。另外，针对恶意攻击行为，系统应当具备一定的防护机制，比如设置访问控制列表、定期更新安全补丁等。

4. 性能评估指标：包括但不限于准确率、召回率、F1分数等常用评价标准外，还特别增加了对长尾类别识别效果的关注度。这意味着即使某些少见类别的样本数量较少，系统也应尽可能给出合理的结果而非忽略掉这些信息。

5. 测试方法说明：明确了如何验证上述各项功能是否符合预期目标的方法步骤。例如通过模拟真实场景生成测试数据集来检查实际运行情况；利用基准工具对比同类产品间的差异点；必要时还需邀请领域专家参与评审过程确保公正客观。

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