AJDocs
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 гороскоп на неделю
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями
Открыть игру, играйте в нерабочее время :)

ГОСТ Р 70321.7-2022; Страница 7

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 7
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 70321.7—2022
-
TN
— количество истинно отрицательных исходов: площадь пикселей снимков, не отнесенных к
целевым классам объектов дорожно-транспортной сети по результатам работы алгоритма ИИ и не при
надлежащих к целевым классам объектов дорожно-транспортной сети в разметке;
-
FP
— количество ложноположительных исходов: площадь пикселей снимков, отнесенных к це
левым классам объектов дорожно-транспортной сети по результатам работы алгоритма ИИ и не при
надлежащих к целевым классам объектов дорожно-транспортной сети в разметке;
-
FN
— количество ложноотрицательных исходов: площадь пикселей снимков, не 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.
7 Анализ и интерпретация результатов испытаний
Анализ и интерпретация результатов испытаний — по ГОСТ Р 70321.6— 2022 (раздел 7).
3
 © 2017-2026 AJDocs — Живые юридические документы
Мы не храним персональных и любых иных данных пользователей нашего сайта; советуем обращаться к юристам, экспертам и не несем ответственности за достоверность информации, опубликованной на сайте.
Мы в социальных сетях
Телеграм
Youtube
Rutube
ВКонтакте
ОК
Яндекс.Дзен
Электронная почта