TC260-PG-2023XX

網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐指南

—車外畫面局部輪廓化處理效果驗(yàn)證

（征求意見稿v1.0-202301）

1范圍

本實(shí)踐指南給出了驗(yàn)證車外畫面進(jìn)行人臉、車牌局部輪廓化處理

效果的流程、方法及驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)。

本實(shí)踐指南適用于汽車數(shù)據(jù)處理者對車外畫面進(jìn)行人臉、車牌局

部輪廓化處理效果的自行驗(yàn)證，也適用于第三方機(jī)構(gòu)對局部輪廓化處

理效果的驗(yàn)證。本實(shí)踐指南給出的驗(yàn)證方法僅適用于判別人臉、車牌

的局部輪廓化處理效果。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可

少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本

文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用

于本文件。

GB/T41871信息安全技術(shù)汽車數(shù)據(jù)處理安全要求

3術(shù)語和定義

3.1驗(yàn)證方

驗(yàn)證人臉、車牌局部輪廓化處理效果的組織。

3.2車外畫面

汽車向車外采集的視頻、圖像數(shù)據(jù)。

3.3局部輪廓化處理

將視頻、圖像中包含人臉、車牌等信息的區(qū)域刪除，或者將這些

區(qū)域替代為無法關(guān)聯(lián)個(gè)人信息主體且不可復(fù)原的其他圖像的過程。

1

3.4測試道路

覆蓋專用測試道路、普通城市道路、高速公路和停車場等場景的

道路集合。

4驗(yàn)證流程

驗(yàn)證方按以下流程開展驗(yàn)證：

a)驗(yàn)證方將待驗(yàn)證車輛置入其指定的測試道路，確定待驗(yàn)證車輛

是否滿足附錄A中相關(guān)要求；

b)驗(yàn)證方打開待驗(yàn)證車輛網(wǎng)絡(luò)連接功能，接入驗(yàn)證方移動終端熱

點(diǎn)，移動終端內(nèi)置流量抓取工具對車輛進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，確保車內(nèi)數(shù)據(jù)

從唯一指定鏈路（如Wi-Fi方式）對外傳輸；

注：流量抓取工具可以是驗(yàn)證方專用測試工具，也可以是商用或開源網(wǎng)絡(luò)抓包軟件，常

用抓包軟件如Wireshark、tcpdump等。

c)驗(yàn)證方人員隨車進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，使接入移動終端熱點(diǎn)的待驗(yàn)證

車輛在測試道路的三種場景下進(jìn)行行駛和駐車測試，每個(gè)道路場景各

對應(yīng)早、中、晚三種不同光照條件，共計(jì)9輪，每輪測試時(shí)長持續(xù)不

少于30分鐘；

d)驗(yàn)證方在每輪行駛測試完成后，觸發(fā)汽車的車外畫面上傳條

件，從上傳數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)提取車外畫面及局部輪廓化區(qū)域位置信息，得

到9組待驗(yàn)證樣本；

注：局部輪廓化區(qū)域位置信息格式見附錄B。

e)驗(yàn)證方將提取的待驗(yàn)證樣本導(dǎo)入開展效果驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)室計(jì)算

環(huán)境，按本文件第5章對獲取的局部輪廓化處理畫面進(jìn)行人臉、車牌

檢測；

2

注：實(shí)驗(yàn)室計(jì)算環(huán)境，一般是指部署有高性能服務(wù)器或計(jì)算機(jī)，可用于搭建基于機(jī)器學(xué)

習(xí)或視頻圖像處理的程序，以便于開展自動化機(jī)器算法檢測和人工檢測的環(huán)境。

f)驗(yàn)證方根據(jù)機(jī)器算法檢測和人工檢測結(jié)果，按本文件第6章給

出驗(yàn)證結(jié)論。

5效果驗(yàn)證方法

驗(yàn)證方按照以下方法開展驗(yàn)證：

a)通過檢測算法及人工肉眼檢測相結(jié)合的方式對向車外傳輸?shù)?/p>

車外畫面進(jìn)行效果驗(yàn)證（算法選取方式見附錄C）：

1）對每一幅圖片或每一個(gè)視頻文件，使用5種不同的人臉檢

測算法分別進(jìn)行驗(yàn)證；對任一圖片或視頻，若有2種及以

上算法檢測出人臉信息，則認(rèn)為該樣本未通過驗(yàn)證；

2）對每一幅圖片或每一個(gè)視頻文件，使用5種不同的車牌檢

測算法分別進(jìn)行驗(yàn)證；對任一圖片或視頻，若有2種及以

上算法檢測出車牌信息，則認(rèn)為該樣本未通過驗(yàn)證；

3）從所有車外畫面中進(jìn)行抽取，圖像每10幅隨機(jī)抽取一幅，

視頻每10秒隨機(jī)抽取一幀，對所有抽取的樣本，以人工

肉眼檢測的方法驗(yàn)證是否殘留人臉或車牌；人工肉眼檢

測發(fā)現(xiàn)殘留，若經(jīng)度量確認(rèn)殘留的人臉寬超過20像素，

或車牌高度高于10像素的，則認(rèn)為該樣本未通過驗(yàn)證。

b)從所有已完成局部輪廓化處理的畫面中進(jìn)行抽取，圖像每10

幅隨機(jī)抽取一幅，視頻每10秒隨機(jī)抽取一幀，對所有抽取得到的樣本，

讀取其相應(yīng)的位置信息文件，以便于后續(xù)檢測；通過檢測算法及人工

肉眼檢測相結(jié)合的方式對局部輪廓化區(qū)域及其周圍進(jìn)行檢測，驗(yàn)證是

3

否沒有五官、面部皮膚等人臉殘留，沒有字母、漢字、數(shù)字等車牌殘

留。若檢出殘留的，則認(rèn)為該樣本未通過驗(yàn)證。

6驗(yàn)證結(jié)論

驗(yàn)證方按照以下步驟給出驗(yàn)證結(jié)論：

a)針對9組待驗(yàn)證樣本，分別統(tǒng)計(jì)按本文件5a)驗(yàn)證時(shí)的未通過樣

本數(shù)量，計(jì)算未通過驗(yàn)證樣本數(shù)量占全部按5a)進(jìn)行驗(yàn)證樣本總數(shù)的

比例，記為“未通過率A1”、……、“未通過率A9”，計(jì)其中最大

值為“未通過率A”；

b)針對9組待驗(yàn)證樣本，分別統(tǒng)計(jì)按本文件5b)驗(yàn)證時(shí)的未通過樣

本數(shù)量，計(jì)算未通過驗(yàn)證樣本數(shù)量占全部按5b)進(jìn)行驗(yàn)證樣本總數(shù)的

比例，記為“未通過率B1”、……、“未通過率B9”，計(jì)其中最大

值為“未通過率B”；

注：計(jì)算數(shù)量時(shí)，每幅圖片、每個(gè)連續(xù)視頻都記為1個(gè)樣本。

c)按以下標(biāo)準(zhǔn)形成驗(yàn)證結(jié)論：

1）未通過率A和未通過率B有一項(xiàng)大于10%的，結(jié)論為未通

過；

2）未通過率A和未通過率B均不大于10%，結(jié)論為通過；

3）被驗(yàn)證方未能按照本文件附錄A要求進(jìn)行驗(yàn)證準(zhǔn)備，無

法正常完成驗(yàn)證流程的，結(jié)論為未完成。

4

附錄A

（規(guī)范性）

驗(yàn)證準(zhǔn)備事項(xiàng)

驗(yàn)證方進(jìn)行驗(yàn)證前，對車外畫面進(jìn)行人臉、車牌局部輪廓化處理

的汽車數(shù)據(jù)處理者應(yīng)配合驗(yàn)證方進(jìn)行以下準(zhǔn)備：

a)提前準(zhǔn)備用于驗(yàn)證的實(shí)車車輛：

1）車輛應(yīng)具備與在售或即將銷售車輛一致的視頻傳感器參

數(shù)、數(shù)據(jù)處理流程和能力，保證車輛的數(shù)據(jù)采集、車內(nèi)

處理、向外傳輸?shù)然竟δ苷＃?/p>

2）開啟可供外部接入的調(diào)試接口或遠(yuǎn)程調(diào)試功能；

3）開啟接入訪問本地文件的權(quán)限；

4）支持上傳流量集中獲取。

注：例如配置或改造網(wǎng)絡(luò)路由規(guī)則使汽車統(tǒng)一采用Wi-Fi方式對外傳輸數(shù)據(jù)。

b)向驗(yàn)證方提供必要的技術(shù)和人員支持：

1）開啟車輛所有涉及數(shù)據(jù)采集、車內(nèi)處理、向外傳輸?shù)墓?/p>

能；

2）提供汽車數(shù)據(jù)上傳觸發(fā)條件；

3）支持驗(yàn)證方完成設(shè)備訪問車端系統(tǒng)，導(dǎo)出待驗(yàn)證樣本；

4）支持驗(yàn)證方訪問業(yè)務(wù)系統(tǒng)，根據(jù)車輛VIN碼、IP等信息導(dǎo)

出待驗(yàn)證樣本；

5）支持驗(yàn)證方進(jìn)行上傳流量分析、提取車外畫面。涉及傳

輸通道加密的，由被驗(yàn)證方提供驗(yàn)證所需的加密證書，

5

或臨時(shí)信任驗(yàn)證方提供的驗(yàn)證證書，或暫停傳輸通道加

密，或從上傳位置（近場訪問車端系統(tǒng)內(nèi)）和接收位置

（遠(yuǎn)程訪問云平臺）取得上傳的車外畫面；涉及上傳數(shù)

據(jù)自身加密的，由被驗(yàn)證方提供解密方式。

6

附錄B

（規(guī)范性）

已處理畫面的位置信息文件格式

已處理畫面的位置信息應(yīng)以如下形式提供：

a)每個(gè)已處理畫面文件應(yīng)附帶一個(gè)位置信息文件；

b)位置信息文件中的每一行代表一幅圖像或視頻中一幀圖像的

局部輪廓化區(qū)域的位置信息；

c)若已處理畫面為圖像，其附帶的位置文件中應(yīng)僅有一行內(nèi)容；

d)若已處理畫面為視頻，其附帶的位置文件中可有多行內(nèi)容，每

一行代表該視頻每秒鐘第一幀圖像中局部輪廓化區(qū)域的位置信息；視

頻中沒有進(jìn)行局部輪廓化的時(shí)間，對應(yīng)行應(yīng)留空；

e)若一幅圖像中僅存在一個(gè)局部輪廓化區(qū)域，其對應(yīng)的一行位置

信息應(yīng)包括局部輪廓化區(qū)域所有像素點(diǎn)橫坐標(biāo)的最小值和最大值、縱

坐標(biāo)的最小值和最大值、區(qū)域類型（人臉為0，車牌為1）五個(gè)數(shù)字，

五個(gè)數(shù)字以逗號分隔，并在前后加括號；

注1：人臉/車牌局部輪廓化區(qū)域不規(guī)則時(shí)，其附帶的位置信息可解析為局部輪廓化區(qū)域

的外接矩形，即以區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)橫、縱坐標(biāo)的最小值所在點(diǎn)為左上頂點(diǎn)，區(qū)域內(nèi)所

有像素點(diǎn)橫、縱坐標(biāo)的最大值所在點(diǎn)為右下頂點(diǎn)的矩形。該矩形可作為人臉/車牌標(biāo)注

框，輔助機(jī)器算法對已處理畫面進(jìn)行檢測。

注2：圖像坐標(biāo)系一般以水平方向向右為x軸正方向，垂直方向向下為y軸正方向。

示例：

對于一幅包含一個(gè)車牌局部輪廓化區(qū)域的圖像，其車牌局部輪廓化區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)橫

坐標(biāo)的最小值、最大值分別為x1、x2，縱坐標(biāo)的最小值、最大值分別為y1、y2，則其位

置信息記為：(x1,x2,y1,y2,1)。

f)若一幅圖像中存在多個(gè)局部輪廓化區(qū)域，應(yīng)按照局部輪廓化區(qū)

域內(nèi)像素橫坐標(biāo)的最小值進(jìn)行排序，并以從小到大的順序，在位置信

7

息文件對應(yīng)行中列出e)中要求的每個(gè)局部輪廓化區(qū)域位置信息，每個(gè)

位置信息間應(yīng)以空格分隔。

示例：

一幅包含了兩個(gè)人臉和一個(gè)車牌局部輪廓化區(qū)域所對應(yīng)的一行位置信息可能是：(21,

54,64,101,0)(191,243,18,35,1)(512,691,678,881,0)。

8

附錄C

（規(guī)范性）

選取人臉、車牌檢測算法的指南

C.1本實(shí)踐指南所述人臉、車牌檢測算法應(yīng)：

a)能在主流的測試數(shù)據(jù)集上獲得較好效果。

注1：本條所述較好效果在人臉檢測方面是指，至少可在WIDERFace數(shù)據(jù)集，結(jié)果與實(shí)

際人臉交并比大于0.5計(jì)為檢測出人臉時(shí)，高、中、低難度的mAP（meanAverage

Precision，平均精度均值）值分別不低于0.90、0.95、0.96。

注2：本條所述較好效果在車牌檢測方面是指，至少可在CCPD以及CRPD數(shù)據(jù)集，結(jié)果

與實(shí)際車牌交并比大于0.7計(jì)為檢測出車牌時(shí)，mAP值不低于0.95。

b)能在覆蓋場景較全面的自建數(shù)據(jù)集上獲得較好效果。

注3：本條所述自建數(shù)據(jù)集建設(shè)見C.2。

注4：本條所述較好效果在人臉檢測方面是指，結(jié)果與實(shí)際人臉交并比大于0.5計(jì)為檢測

出人臉時(shí)，mAP值不低于0.95。

注5：本條所述較好效果在車牌檢測方面是指，結(jié)果與實(shí)際車牌交并比大于0.7計(jì)為檢測

出車牌時(shí)，mAP值不低于0.95。

C.2自建檢測數(shù)據(jù)集

自建人臉、車牌檢測數(shù)據(jù)集均應(yīng)：

a)數(shù)據(jù)集內(nèi)圖像不少于10000幅；

b)場景豐富，覆蓋城鎮(zhèn)街道、高速公路、路邊停車場地、地上和

地下停車場等；

c)屬性多樣，覆蓋不同目標(biāo)、尺度、遮擋、光照、角度等；