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 70321.4-2022; Страница 6

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы 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 70321.3-2022 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)) ГОСТ Р 70321.6-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания 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 recognition 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 распознавания 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 определения типов объектов дорожно-транспортной сети на снимках установлена в ГОСТ Р 70321.7)
Страница 6
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 70321.42022
ГОСТ Р 70321.12022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанци
онного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания зданий на кос
мических снимках, получаемых с космических аппаратов оптиколектронного наблюдения. Типовая
методика проведения испытаний
ГОСТ Р 70321.22022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанцион
ного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов жилых зда
ний на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного 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 ИСО 6707-1 Здания и сооружения. Общие термины
СП 42.13330 Градостроительство. Планирование и застройка городских и сельских поселений
Примечание При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных
стандартов (сводов правил) в информационной системе общего пользования на официальном сайте Федераль
ного агентства потехническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному
указателю «Национальные стандарты», который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по вы
пускам ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты» за текущий год. Если заменен ссы
лочный документ, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию
этого документа с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный документ, на кото
рый 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 положение
рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный документ отменен без замены, то положе
ние, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку. Сведения 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 59276, 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, приведенных в настоящем стандарте.
5.2 Пример базового демонстрационного набора данных для задач сегментации прилагается к на
стоящему стандарту, состоит из 234 папок, в каждой из которых по одному снимку размером не менее 500
х 500 пикселей в формате TIF и по 2 файла с разметкой в формате GEOJSON.
5.3 Рекомендуется дополнить существенные факторы по ГОСТ Р 70321.12022 (5.6.1) фактором,
приведенным в таблице 1.
Таблица 1
ФакторДиапазон возможных значений
Стадия застройки Выбирают исходя из параметров тех зданий, которые
планируется распознавать на космических снимках
Стадия застройки определяет характерный паттерн застройки (контекст, косвенные дешифровоч-
ные признаки), влияющий на возможность распознавания строящихся зданий на снимках.
2