ГОСТ Р 71536-2024
НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРОЙ. АЛГОРИТМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО СОСТОЯНИЯ АВТОМОБИЛЬНОЙ ДОРОГИ
Методы испытаний
Intelligent transport infrastructure management systems. Artificial intelligence algorithms for assessment of the operational condition of the motorway. Test methods
ОКС 35.240.60
Дата введения 2024-12-01
1 РАЗРАБОТАН Обществом с ограниченной ответственностью "Симетра Групп" (ООО "Симетра Групп"), Обществом с ограниченной ответственностью "А-Я эксперт" (ООО "А-Я эксперт")
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 6 сентября 2024 г. № 1183-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 изменениях 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 информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)
Настоящий стандарт определяет основные положения и методы испытаний алгоритмов искусственного интеллекта для оценки эксплуатационного состояния автомобильных дорог (далее - алгоритмы искусственного интеллекта), функционирующие в составе систем управления интеллектуальной транспортной инфраструктуры.
Технологии искусственного интеллекта открывают широкие возможности для повышения безопасности дорожного движения, оптимизации управления дорожным движением и обеспечения эффективного содержания автомобильных дорог. Настоящий стандарт направлен на создание основы для использования алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющих оценивать эксплуатационное состояние автомобильных дорог и принимать обоснованные решения по техническому обслуживанию, ремонту и модернизации транспортной инфраструктуры.
Использование алгоритмов искусственного интеллекта для оценки эксплуатационного состояния автомобильных дорог позволяет транспортным службам выявлять потенциальные опасности, определять участки, требующие немедленного внимания, и оптимизировать распределение ресурсов на техническое обслуживание. Такой подход не только способствуют повышению безопасности дорожного движения, но и обеспечивает экономное и эффективное управление автомобильными дорогами, что выгодно как участникам дорожного движения, так и транспортным ведомствам.
Настоящий стандарт описывает методы испытаний для оценки аспектов функционирования алгоритмов искусственного интеллекта. Принятие стандартизированных процедур испытаний позволяет проводить объективную оценку, способствуя разработке решений на основе искусственного интеллекта для управления автомобильными дорогами.
Обеспечивая структурированный подход к оценке алгоритмов искусственного интеллекта, настоящий стандарт направлен на повышение безопасности дорожного движения, оптимизацию управления дорожным хозяйством и содействие развитию интеллектуальных транспортных систем, способных решать задачи обеспечения мобильности. Стандарт предназначен для заинтересованных сторон, участвующих во внедрении и развитии технологий искусственного интеллекта в управлении дорожно-транспортной инфраструктурой.
Настоящий стандарт направлен на определение методики испытаний алгоритмов искусственного интеллекта в системах управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой. Алгоритмы искусственного интеллекта служат для автоматизированной оценки эксплуатационного состояния автомобильной дороги.
Стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта, функционирующие как в составе систем управления движением транспортных средств, так и в составе систем управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой. Такие системы могут функционировать как на высокоавтоматизированных и беспилотных транспортных средствах, так и на оборудовании придорожной инфраструктуры.
Заинтересованные стороны, занимающиеся разработкой, внедрением и тестированием алгоритмов искусственного интеллекта, должны придерживаться требований, определенных в настоящем стандарте.
В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:
ГОСТ Р 50597-2017 Дороги автомобильные и улицы. Требования к эксплуатационному состоянию, допустимому по условиям обеспечения безопасности дорожного движения. Методы контроля
ГОСТ Р 53613 (МЭК 60721-2-2:1988) Воздействие природных внешних условий на технические изделия. Общая характеристика. Осадки и ветер
ГОСТ Р 59276 Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения
ГОСТ Р 70250-2022 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Варианты использования и состав функциональных подсистем искусственного интеллекта
ГОСТ Р 70252 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления движением транспортным средством. Требования к испытанию алгоритмов низкоуровневого слияния данных
ГОСТ Р 71533-2024 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления движением транспортным средством. Требования к испытанию алгоритмов обнаружения и распознавания дорожной разметки
Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю "Национальные стандарты", который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты" за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.
В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:
3.1
валидация (validation): Подтверждение на основе объективных данных, что установленные требования в условиях намеченного использования или применения выполнены. [ГОСТ Р ИСО 11064-7-2016, пункт 3.6] |
3.2
доверие к системе искусственного интеллекта: Уверенность потребителя и, при необходимости, организаций, ответственных за регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта, и иных заинтересованных сторон в том, что система способна выполнять возложенные на нее задачи с требуемым качеством. [ГОСТ Р 59276-2020, пункт 3.3] |
3.3
интеллектуальная транспортная система; ИТС: Система управления, интегрирующая современные информационные и телематические технологии и предназначенная для автоматизированного поиска и принятия к реализации максимально эффективных сценариев управления транспортно-дорожным комплексом региона, конкретным транспортным средством или группой транспортных средств с целью обеспечения заданной мобильности населения, максимизации показателей использования дорожной сети, повышения безопасности и эффективности транспортного процесса, комфортности для водителей и пользователей транспорта. [ГОСТ Р 56829-2015, статья 1] |
3.4
искусственный интеллект (artificial intelligence): Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. [ГОСТ Р 59277-2020, пункт 3.18] |
3.5
компьютерное зрение: Способность функционального блока принимать, обрабатывать и интерпретировать визуальные данные. [ГОСТ 33707-2016, статья 4.540] |
3.6
низкоуровневое слияние данных: Слияние данных, при котором комбинируются необработанные данные от разных источников. [ГОСТ Р 70249-2022, статья 22] |
3.7
онтология (ontology): Совокупность терминов (3.7), выражений отношения (3.6) и связанных с ними определений на естественном языке (3.8) вместе с одной или несколькими формальными теориями (3.11), предназначенными для отражения заданных интерпретаций этих определений. [ГОСТ Р ИСО/МЭК 21838-1-2021, пункт 3.14] |
3.8
переобученность: Свойство модели машинного обучения хорошо классифицировать примеры из обучающей выборки, но относительно плохо классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (например, из тестовой выборки). [ГОСТ Р 70983-2023, пункт 3.13] |
3.9
система управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой: Система управления, объектом управления которой является интеллектуальная транспортная инфраструктура. [ГОСТ Р 70980-2023, пункт 3.10] |
3.10