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 70321.1-2022; Страница 7

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы 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) ГОСТ Р 70448-2022 Конструкции ограждающие светопрозрачные в малоэтажных жилых домах. Правила и контроль выполнения монтажных работ Translucent enclosing structures in low-rise residential buildings. Rules and control of work (Настоящий стандарт распространяется на светопрозрачные ограждающие конструкции (оконные и балконные дверные блоки заводской готовности и собираемые из комплектов) из различных материалов в наружных стенах отапливаемых помещений при строительстве, капитальном ремонте и реконструкции малоэтажных жилых домов. Стандарт следует применять совместно с ГОСТ 34378 в части использования терминологии, общих требований к организации и проведению работ) ГОСТ Р 8.1014-2022 Государственная система обеспечения единства измерений. Стандартные справочные данные. Хлор жидкий и газообразный. Плотность при температурах от 172,17 К до 440 К и давлениях до 20 МПа State system for ensuring the uniformity of measurements. Standard reference data. Chlorine, liquid and gaseous. Density at temperatures from 172,17 K to 440 K and pressures up to 20 MPa (Настоящий стандарт распространяется на хлор, параметры состояния которого соответствуют газообразной, жидкой и сверхкритической областям. Стандарт устанавливает методы расчетного определения значений стандартных справочных данных по плотности как в однофазных областях (газ, жидкость и флюид), так и на линии фазового перехода газ – жидкость (линии насыщения), а также значений давления на линии насыщения ps)
Страница 7
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 70321.12022
Перед проведением оценки качества СИИ необходимо удостовериться в отсутствии существен
ных различий между средой проведения тестирования и средой эксплуатации, т. е. убедиться, что
потенциальные различия не влияют на надежность, валидность и репрезентативность результатов
тестирования.
[ГОСТ Р 59898—2021,7.2.1.2]
Примечание СИИ — системы искусственного интеллекта.
5.2 Подготовительные работы по ГОСТ Р 598982021 (7.2.1) с дополнениями, приведенными
в настоящем стандарте.
5.3 Требования к тестовым наборам данных по ГОСТ Р 598982021 (9.2) с дополнениями, при
веденными в настоящем стандарте.
Примечание Описание наборов данных для тестирования — по ГОСТ Р 59898—2021 (9.1).
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 [4] или [5].
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 зданий. В та
ком случае для взаимной привязки снимков и разметки может быть создана искусственная простран
ственная привязка, причем формат снимков после ее создания 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 73 папок, в каждой из которых по 1 снимку размером не менее
500 х 500 пикселей в формате TIF и по 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 Дополнительные демонстрационные наборы данных могут быть сформированы заказчика
ми 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 определяют заказчики испытаний в зависимости от специфики
решаемой задачи, для которой планируется применять алгоритмы ИИ.
3