Проверяемый статус документов Полнотекстовый поиск Доступ без регистрации

Карточка нормативного документа

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

Просмотреть PDF
Статус не подтверждённа 26.09.2026Перед применением сверяйтесь с официальным источником
Удобное чтениеАбзацы и заголовки без PDF-разрывов

Межгосударственный стандарт

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

Редакционная карточка ГОСТНОРМ. Полный текст публикуется только при подтверждённом праве использования. Метаданные сверяются по нескольким источникам.

Область применения

Область применения пока не подтверждена.

1

Страница 1

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО

                                         ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ




                                                   НАЦИОНАЛЬНЫЙ                       ГОСТ Р
                                                      СТАНДАРТ
                                                    РОССИЙСКОЙ
                                                                                      70321 . 2—
                                                     ФЕДЕРАЦИИ                        2022




                              Технологии искусственного интеллекта для обработки
                                  данных дистанционного зондирования Земли

                              А Л ГО Р И ТМ Ы И С КУ С С Т В Е Н Н О ГО И Н ТЕ Л Л Е КТА
                                     ДЛЯ О П Р Е Д Е Л Е Н И Я ТИ П О В Ж И Л Ы Х
                                   ЗД А Н И Й НА К О С М И Ч Е С КИ Х С Н И М КА Х ,
                               П О Л У Ч А Е М Ы Х С КО С М И Ч Е С К И Х АППАРАТО В
                                  О П Т И К О -Э Л Е К Т Р О Н Н О ГО Н А Б Л Ю Д ЕН И Я

                                   Типовая методика проведения испытаний


                                                      Издание официальное




                                                              Москва
                                                 Российский институт стандартизации
                                                                2022




сертификация автотранспорта

2

Страница 2

ГОСТ Р 70321.2—2022


                                       Предисловие
     1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным автономным образовательным учреждением
высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
(НИУ ВШЭ) и Обществом с ограниченной ответственностью «ГЕОАЛЕРТ» (ООО «ГЕОАЛЕРТ»)

    2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект»

     3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому
регулированию и метрологии от 28 октября 2022 г. № 1205-ст

    4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ




     Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона
от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации». Информация об из­
менениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего
года) информационном указателе «Национальные стандарты», а официальный текст изменений
и поправок — в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты». В случае
пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет
опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя «Национальные
стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в ин­
формационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по
техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)




                                                              © Оформление. ФГБУ «РОТ», 2022

     Настоящий стандарт не может быть полностью или частично воспроизведен, тиражирован и рас­
пространен в качестве официального издания без разрешения Федерального агентства по техническо­
му регулированию и метрологии

3

Страница 3

ГОСТ Р 70321.2—2022


                                          Введение
     Настоящий стандарт входит в серию стандартов «Технологии искусственного интеллекта для об­
работки данных дистанционного зондирования Земли».
     Настоящий стандарт развивает положения ГОСТ Р 59898 применительно к оценке функциональ­
ной корректности алгоритмов искусственного интеллекта для определения типов жилых зданий на кос­
мических снимках по ГОСТ Р 59753— 2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико­
электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах.
     Определение типов жилых зданий может осуществляться, например:
     - при территориальном планировании, землепользовании и застройке [1];
     - планировке и застройке городских и сельских поселений по СП 42.13330;
     - благоустройстве территорий поселений, городских округов, внутригородских районов [2];
     - благоустройстве территорий муниципальных образований [3];
     - градостроительном проектировании и благоустройстве парков СП 475.1325800;
     - для поддержки принятия градостроительных, архитектурно-планировочных и иных решений по
развитию городов и населенных пунктов;
     - получения актуальной пространственной информации о зданиях для проверки соответствия све­
дений кадастрового учета, актуализации адресной базы для почтовых сервисов, в целях градострои­
тельного планирования развития территорий, а также для цифровых двойников городов и населенных
пунктов;
     - оказания консалтинговых услуг, связанных с использованием данных о численности населения и
темпах урбанизации территорий, а именно: стратегическое планирование, исследование потенциаль­
ных рынков оказания услуг (например, страхование, размещение территориальных офисов/магазинов);
     - мониторинга состояния охранных зон.
     Настоящий стандарт разработан в целях унификации методов испытаний при оценке функцио­
нальной корректности алгоритмов искусственного интеллекта для определения типов жилых зданий на
космических снимках.

5

Страница 5

ГОСТ Р 70321.2—2022


Н А Ц И О Н А Л Ь Н Ы Й                 С Т А Н Д А Р Т            Р О С С И Й С К О Й              Ф Е Д Е Р А Ц И И


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


                                                                                          Дата введения — 2023— 01— 01


      1 Область применения
      Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определе­
ния 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 ближ­
нем инфракрасном диапазонах (далее — снимки).
      Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний при оценке функ­
циональной корректности по ГОСТ Р 59898— 2021 (8.2.3).
     П р и м е ч а н и е — В контексте настоящего стандарта под алгоритмами ИИ понимают алгоритмы на основе
машинного обучения.
      Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оцен­
ки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000.
      Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемоч­
ных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем.
      Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в ис­
пытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размера.
     Типовая методика проведения испытаний алгоритмов ИИ для распознавания зданий на косми­
ческих снимках установлена в ГОСТ Р 70321.1, алгоритмов ИИ для оценки площади жилых зданий —
в ГОСТ Р 70321.3, алгоритмов ИИ для распознавания строящихся зданий — в ГОСТ Р 70321.4.


      2 Нормативные ссылки
     В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие документы:
     ГОСТ ISO/IEC 17000 Оценка соответствия. Словарь и общие принципы
     ГОСТ Р 52438 Географические информационные системы. Термины и определения
     ГОСТ Р 59276 Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие
положения
     ГОСТ Р 59753— 2021 Данные дистанционного зондирования Земли из космоса. Термины и опре­
деления
     ГОСТ Р 59754 Данные дистанционного зондирования Земли из космоса. Обработка данных дис­
танционного зондирования Земли из космоса. Термины и определения
     ГОСТ Р 59792 Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы.
Виды испытаний автоматизированных систем
     ГОСТ Р 59898-2021 Оценка качества систем искусственного интеллекта. Общие положения
     ГОСТ Р 70321.1— 2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанци­
онного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания зданий на кос-


Издание официальное
                                                                                                                              1
Показаны первые 4 из 7

История статуса

Подтверждённых событий пока нет.