ICS 35.240 CCS L 67 35 福建省地方 标准 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 Technical requirements for AI edge computing systems applied to video and image recognition 2024 - 09 - 05发布 2024 - 12 - 05实施 福建省市场监督管理局 发 布 DB35/T 2208—2024 I 目次 前言 ................................................................................. II 1 范围 ............................................................................... 1 2 规范性引用文件 ..................................................................... 1 3 术语和定义 ......................................................................... 1 4 缩略语 ............................................................................. 2 5 系统功能架构 ....................................................................... 3 6 功能要求 ........................................................................... 4 7 性能要求 ........................................................................... 6 8 安全要求 ........................................................................... 8 9 其他要求 ........................................................................... 8 DB35/T 2208—2024 II 前言 本文件按照 GB/T 1.1 —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。 本文件由新大陆数字技术股份有限公司提出。 本文件由福建省信息化标准化技术委员会 （SAFJ/TC 11）归口。 本文件起草单位：新大陆数字技术股份有限公司、福建省产品质量检验研究院、厦门大学。 本文件主要起草人：才辉、李霖、郑修武、蔡春水、林颖、赖锦山、陈剑龙、林靖、陈嘉宏、 邱子翔、念岚霖、周正梁。 DB35/T 2208—2024 1 面向视频图像识别的 AI边缘计算系统应用技术要求 1 范围 本文件规定了面向视频图像识别的AI 边缘计算系统应用的系统功能架构、功能要求、性能要求、安 全要求和其他要求。 本文件适用于视频图像识别的AI 边缘计算系统应用平台的建设、测试和验收。 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。 GB/T 20815 —2006 视频安防监控数字录像设备 GB/T 28181 公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求 GB/T 41772 —2022 信息技术 生物特征识别 人脸识别系统技术要求 GB/T 42564 —2023 信息安全技术 边缘计算安全技术要求 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 边缘计算 edge computing 一种在边缘或边缘附近进行数据处理与存储的分布式计算形式 。 [来源：GB/T 42564 —2023，3.2] 边缘计算系统 edge computing system 实现边缘计算的系统。 [来源：GB/T 42564 —2023，3.13] 容器 container 有效的将单个操作系统的资源划分到孤立的组中，以便更好的平衡组之间的资源使用需求的一种 技术。 错误接受率 false acceptance rate 人脸验证中，错误接受数量占正确拒绝数量与错误接受数量之和的比例。 注： 错误接受率有时也被称作误匹配率、误识率、认假率、假阳率等，根据具体应用选择合适的术语，用百分比表示。 [来源：GB/T 41772 —2022，3.14]