Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 70321.5-2022; Страница 7

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ IEC TR 60269-5-2022 Предохранители плавкие низковольтные. Часть 5. Руководство по применению Low-voltage fuses. Part 5. Guidance for the application (Настоящий стандарт является руководством по применению низковольтных плавких предохранителей с указанием по применению токоограничивающих плавких предохранителей для защиты современного сложного и чувствительного электротехнического и электронного оборудования. Настоящий стандарт распространяется на низковольтные плавкие предохранители до 1000 В переменного тока и 1500 В постоянного тока, разработанные и производимые в соответствии с требованиями серии стандартов IEC 60269) ГОСТ Р 70321.2-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов жилых зданий на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for classifying types of residential buildings on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedure (Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов жилых зданий (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки)) ГОСТ Р 70321.7-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов объектов дорожно-транспортной сети на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for classification types of objects of road networks on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedure (Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов объектов дорожно-транспортной сети (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки). Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний при оценке функциональной корректности по ГОСТ Р 59898–2021 (8.2.3). Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оценки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000. Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемочных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем. Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в испытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размера. Типовая методика проведения испытаний алгоритмов ИИ для распознавания объектов дорожно-транспортной сети на снимках установлена в ГОСТ Р 70321.6)
Страница 7
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 70321.52022
5.4 Дополнительные требования к тестовым наборам данных
5.4.1 Каждый образец тестового набора данных должен состоять из снимка (серии снимков) и раз
метки, иметь метаданные, содержащие сведения о значениях существенных факторов (см. 5.6).
5.4.2 Статистические характеристики распределений существенных факторов в тестовых наборах
данных должны соответствовать статистическим характеристикам распределений существенных фак
торов в предусмотренных условиях эксплуатации алгоритмов ИИ.
5.4.3 Разметка снимков должна иметь пространственную привязку к соответствующему снимку.
Разметку выполняют методом наземных наблюдений или методом визуального дешифрирования.
Требования к квалификации экспертов, выполняющих разметку, устанавливают заказчики испытаний,
рекомендуемый уровень квалификации в соответствии с [8] или [9].
Разметка снимков может быть валидирована по решению заказчиков испытаний.
5.4.4 Тестовые данные могут быть анонимизированы по решению заказчиков испытаний.
Например, тестовые данные могут иметь специально нарушенную пространственную привязку,
не позволяющую однозначно определить действительное пространственное расположение объектов
древесно-кустарниковой растительности. В таком случае для взаимной привязки снимков и разметки
может быть создана искусственная пространственная привязка, причем формат снимков после ее соз
дания должен остаться без изменений.
5.4.5 Тестовые данные могут быть расширены методом аугментации и/или путем добавления но
вых образцов, при этом правила разметки не должны противоречить правилам, примененным при соз
дании базового демонстрационного набора данных, но могут их дополнять.
5.4.6 Форматы снимков тестовых наборов данных должны соответствовать форматам снимков,
применяемых в предусмотренных условиях эксплуатации алгоритмов ИИ.
5.5 Демонстрационные наборы данных
5.5.1 Пример базового демонстрационного набора данных для задач сегментации прилагается
к настоящему стандарту, состоит из 135 папок, в каждой из которых по 1 снимку размером не менее
500 х 500 пикселей в формате TIFF и 1 файлу с разметкой в формате GEOJSON.
Примечание Базовые демонстрационные наборы данных не обладают свойством представитель
ности, т. е. не отражают статистические распределения существенных факторов в предусмотренных условиях экс
плуатации алгоритмов ИИ (см. ГОСТ Р 59898—2021, 9.2).
5.5.2 Дополнительный демонстрационный набор данных может быть сформирован заказчиком
испытаний в случае оценки соответствия второй и третьей сторонами.
5.6 Существенные факторы
5.6.1_______________________________________________________________________________________
При создании требуемых условий тестирования необходимо выделить значимые, наиболее су
щественные факторы (внешние воздействия), оказывающие влияние на работу СИИ. Для каждого су
щественного фактора требуется установить диапазон возможных изменений (закон распределения) с
целью воспроизведения во время тестирования СИИ.
[ГОСТ Р 59898—2021,7.2.1.3]_______________________________________________________________
Перечень существенных факторов определяется заказчиками испытаний в зависимости от спе
цифики решаемой задачи, для которой планируется применять алгоритмы ИИ.
Пример существенных факторов приведен в таблице 1.
Таблица 1
Существенный факторДиапазон возможных значений*
Выбирают исходя из разрешений средств дистанционного
зондирования Земли, космические снимки от которых предпо
лагается обрабатывать с помощью оцениваемых алгоритмов
ИИ
Пространственное разрешение, м
Спектральное разрешение
Радиометрическое разрешение, бит/пиксель
Угол съемки от надира, град
Выбирают исходя из параметров орбиты космических аппара
тов, на которых установлены средства дистанционного зонди
рования Земли, и возможности отклонения средств дистанци
онного зондирования Земли от направления в надир
3