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 70321.2-2022; Страница 6

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 70321.5-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения характеристик древесно-кустарниковой растительности 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 determination the characteristics of wood-shrub vegetation on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedure (Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определения характеристик древесно-кустарниковой растительности (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 алгоритмов ИИ 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) 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) ГОСТ Р 70321.4-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания строящихся 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 recognition of buildings under construction on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedure (Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания строящихся 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). 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 зданий на снимках установлена в ГОСТ Р 70321.1, алгоритмов ИИ для определения типов жилых зданий – в ГОСТ Р 70321.2, алгоритмов ИИ для оценки площадки жилых зданий – в ГОСТ Р 70321.3)
Страница 6
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 70321.22022
мических снимках, получаемых с космических аппаратов оптиколектронного наблюдения. Типовая
методика проведения испытаний
ГОСТ Р 70321.3 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного
зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для оценки площади жилых зданий на
космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая
методика проведения испытаний
ГОСТ Р 70321.4 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного
зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания строящихся зданий на
космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая
методика проведения испытаний
ГОСТ Р ИСО 6707-1 Здания и сооружения. Общие термины
СП 42.13330 Градостроительство. Планирование и застройка городских и сельских поселений
СП 475.1325800 Парки. Правила градостроительного проектирования и благоустройства
Примечание При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылоч
ных стандартов (сводов правил) в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Феде
рального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информаци
онному указателю «Национальные стандарты», который опубликован по состоянию на 1января текущего года, и по
выпускам ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты» за текущий год. Если заменен
ссылочный документ, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую вер
сию этого документа сучетом всех внесенных вданную версию изменений. Если заменен ссылочный документ, на
который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого документа с указанным выше
годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный документ, на который
дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это
поло жение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный документ отменен без
замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту
ссылку. Све дения о действии сводов правил целесообразно проверить в Федеральном информационном фонде
стандартов.
3 Термины и определения
В настоящем стандарте применены термины по ГОСТ ISO/IEC 17000, ГОСТ Р ИСО 6707-1,
ГОСТ Р 52438, ГОСТ Р 59276, ГОСТ Р 59753, ГОСТ Р 59754, ГОСТ Р 59898.
4 Общие положения
Общие положения по ГОСТ Р 70321.12022 (раздел 4).
5 Подготовительные работы
5.1 Подготовительные работы проводят по ГОСТ Р 70321.12022 (раздел 5), за исключением по
ложений, установленных в настоящем стандарте.
5.2 Пример базового демонстрационного набора данных для задач сегментации прилагается к
настоящему стандарту, состоит из 48 папок, в каждой из которых по одному снимку размером не менее 500
х 500 пикселей в формате TIF и одному файлу с разметкой в формате GEOJSON.
5.3 В дополнение к требованиям к разметке снимков по ГОСТ Р 70321.12022 (5.4.2) каждое жи
лое здание в разметке должно иметь характеристику «тип».
6 Тестирование и оценка показателей
6.1 Тестирование и оценка показателей по ГОСТ Р 70321.12022 (раздел 6) с дополнениями,
приведенными в настоящем стандарте.
6.2 Показатели для оценки функциональной корректности алгоритмов ИИ выбирают исходя из
специфики решаемой задачи на усмотрение заказчика испытаний.
Например, в задачах сегментации для оценки классификации могут быть использованы следую
щие показатели:
- доля правильных исходов по всем классам;
- усредненная по всем классам F-мера.
2