ГОСТ Р 70253—2022
Введение
Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) на прикладном уровне происходит во всех
уровнях жизни. На автомобильном транспорте разработка высокоавтоматизированных транспортных
средств (ВАТС) основана на применении ряда алгоритмов, реализованных с использованием методов
ИИ, для распознавания образов, восстановления сцены, точного позиционирования ВАТС на высоко
точной карте, прогнозирования траекторий участников дорожного движения и др.
Для решения задачи точного позиционирования ВАТС на высокоточной карте окружающего про
странства одним из алгоритмов является алгоритм обнаружения и реконструкции структуры перекрест
ков. При использовании сенсоров различной модальности для восприятия окружающей среды система
управления ВАТС может использовать алгоритм обнаружения и реконструкции структуры перекрестков
для точного позиционирования ВАТС. При обеспечении безопасности движения ВАТС важнейшую роль
играет информация о наличии на дороге перекрестков и их структуре.
Для испытания алгоритмов обнаружения и реконструкции структуры перекрестков в целях обе
спечения доверия к системам искусственного интеллекта для автоматизированного управления движе
нием ВАТС (СИИАУД ВАТС), основанным на использовании методов ИИ, настоящий стандарт устанав
ливает общие принципы проведения испытаний. В настоящем стандарте приведены перечень весовых
коэффициентов для показателей качества алгоритма и описание тестовых наборов данных с приве
дением сценариев испытаний описываемого алгоритма. Приведены требования к представительности
(полноте и несмещенности) тестовых данных, демонстрационные тестовые наборы данных, правила
формирования представительных тестовых наборов данных и принципы расширения (аугментации)
тестовых наборов данных.
Настоящий стандарт является частью комплекса стандартов по установлению требований к при
менению технологий ИИ на транспорте для повышения доверия к технологиям ИИ, обеспечения без
опасности дорожного движения, жизни и здоровья людей, сохранности их имущества, охраны окружа
ющей среды и эффективности транспортных процессов.
IV