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 70254-2022; Страница 9

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 70250-2022 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Варианты использования и состав функциональных подсистем искусственного интеллекта Artificial intelligence systems in road transport. Use cases and composition of functional subsystems of artificial intelligence (Настоящий стандарт устанавливает минимальный, но не исчерпывающий, состав функциональных подсистем искусственного интеллекта (ИИ), обеспечивающих безопасное и эффективное функционирование систем искусственного интеллекта (СИИ) на автомобильном транспорте в составе интеллектуальных транспортных систем (ИТС), систем технического диагностирования (СТД) и СИИ для автоматизированного управления движением (СИИАУД), а также общие требования к испытанию алгоритмов СИИАУД. Настоящий стандарт предназначен для применения во всех технологических процессах эксплуатации СИИ на автомобильном транспорте при их коммерческом и личном использовании для перевозки людей и грузов на автомобильных дорогах и применяется: - при построении ИТС на различных уровнях управления; - при разработке СТД; - при интеллектуализации систем управления ВАТС. СИИ, варианты использования, состав функциональных подсистем и требования к испытаниям, установленные в настоящем стандарте, допускается применять исключительно на ВАТС категорий L, M, и N по [1], эксплуатируемым на автомобильных дорогах и соответствующим уровням автоматизации управления 4 и 5 (ГОСТ Р 58823)) ГОСТ Р 70390-2022 Комплексное благоустройство и эксплуатация городских территорий. Социокультурное программирование. Основные требования и процессы Comprehensive improvement and exploitation of urban areas. Socio-cultural programming. Basic requirements and processes (Настоящий стандарт распространяется на процесс организации гражданского участия, подразумевающий определение проблем, ценностей, целей, задач, функциональной программы и архитектурного облика общественного пространства со всеми заинтересованными участниками городской жизни и потенциальными пользователями общественного пространства, а также участие жителей в реализации программы развития общественной территории) ГОСТ 31766-2022 Меды монофлорные. Технические условия Monofloral honey. Specifications (Настоящий стандарт распространяется на отдельные виды натуральных цветочных медов – меды монофлорные, производимые медоносными пчелами из нектара цветковых растений преимущественно одного вида)
Страница 9
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 702542022
жения, при этом сценарии дорожноранспортных ситуаций должны генерироваться на основе при
веденного перечня существенных факторов эксплуатации при испытании алгоритма прогнозирования
поведения участников дорожного движения с учетом тех или иных законов распределения существен
ных факторов эксплуатации.
7.3 Правила формирования представительных тестовых наборов данных
(включая, в случае необходимости, описание представительной совокупности тестовых
сценариев)
Прилагаемый к настоящему стандарту демонстрационный набор тестовых данных содержит сле
дующий набор файлов:
- device.txt данные и параметры самого записывающего устройства видеорегистратора внутри
кабины ВАТС;
- gps.csv данные о координатах ВАТС с приложенной видеодорожки, с указанием точных GPS-
координат и времени записи;
- heading.csv, motion.csv, times.txt файлы с технической информацией по приложенной видео
дорожке;
- snapshots.zip архив с примерами-скриншотами с приложенной видеодорожки с целевыми слу
чаями соответствующих объектов на ней;
- video.mp4 сама видеодорожка, содержащая в себе пример целевой ситуации/объекта с под
твержденным набором соответствующих сущностей.
Сам тестовый набор данных должен содержать в себе исходный набор видеодорожек с выборкой
подтвержденных соответствующих ситуаций. Формат файла должен быть доступен для применения
подходов синтетического расширения обучающей выборки, описанных в 7.4.
7.4 Принципы расширения (аугментации) тестовых наборов данных
Для увеличения репрезентативности обучающей выборки допускается использование следующих
методов:
- сдвиги;
- повороты;
- дополнительные линии на изображениях;
- добавление шума на изображения;
- блики;
- дефокус;
- сжатие и растяжение вдоль осей.
Также возможно использование более сложных методов аугментации для повышения обобщаю
щей способности модели.
5