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 70321.7-2022; Страница 6

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы 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 70321.4-2022 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) ГОСТ Р 70321.3-2022 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 Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for estimation the area of residential buildings on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedure (Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для оценки площади 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))
Страница 6
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 70321.7—2022
ГОСТ Р 59792 Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные си
стемы. Виды испытаний автоматизированных систем
ГОСТ Р 59898— 2021 Оценка качества систем искусственного интеллекта. Общие положения
ГОСТ Р 70321.62022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанци
онного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания объектов до
рожно-транспортной сети на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-элек
тронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний
СП 42.13330 Градостроительство. Планирование и застройка городских и сельских поселений
П р и м е ч а н и е 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 с учетом всех внесенных в данную 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 52438, ГОСТ Р 59276,
ГОСТ Р 59753, ГОСТ Р 59754, ГОСТ Р 59898.
4 Общие положения
Общие положения по ГОСТ 70321.62022 (раздел 4).
5 Подготовительные работы
5.1 Подготовительные работы проводят по ГОСТ Р 70321.62022 (раздел 5), за исключением по
ложений, установленных настоящим стандартом.
5.2 Пример базового демонстрационного набора данных для задач сегментации прилагается к
настоящему стандарту, состоит из 113 папок, в каждой из которых по 1 снимку в формате TIF и 1 файлу с
разметкой в формате GEOJSON.
6 Тестирование и оценка показателей
6.1 Тестирование и оценка показателей по ГОСТ Р 70321.62022 аздел 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 могут быть использованы следующие показатели:
- доля правильных исходов по всем классам;
- попиксельная F-мера по всем классам.
Долю правильных исходов по всем классам и попиксельную F-меру по всем классам рассчитыва
ют по формулам (13) и (17) ГОСТ Р 59898— 2021 соответственно, причем:
- ТР количество истинно положительных исходов: площадь пикселей снимков, отнесенных к
целевым классам объектов дорожно-транспортной сети по результатам работы алгоритма ИИ и при
надлежащих к целевым классам объектов дорожно-транспортной сети в разметке;
2