ГОСТ Р 70252-2022 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления движением транспортным средством. Требования к испытанию алгоритмов низкоуровневого слияния данных

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 высокоточной карте, прогнозирования траекторий участников дорожного движения и др.

Для решения задач восстановления сцены и точного позиционирования ВАТС на высокоточной карте окружающего пространства одним из алгоритмов является алгоритм низкоуровневого слияния данных. При использовании сенсоров различной модальности для восприятия окружающей среды системы искусственного интеллекта для автоматизированного управления движением ВАТС (СИИАУД ВАТС) может использовать алгоритм низкоуровневого слияния данных для восстановления целостной наблюдаемой вокруг себя сцены.

Для испытания алгоритмов низкоуровневого слияния данных в целях обеспечения доверия к СИИАУД ВАТС, основанным на использовании методов ИИ, настоящий стандарт устанавливает общие принципы проведения испытаний. В настоящем стандарте приведены перечень весовых коэффициентов для показателей качества алгоритма и описание тестовых наборов данных с приведением 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 применению технологий ИИ на транспорте для повышения доверия к технологиям ИИ, обеспечения безопасности дорожного движения, жизни и здоровья людей, сохранности их имущества, охраны окружающей среды и эффективности транспортных процессов.