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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

주행중 차량 및 사람 인지를 위한 도로 주행 영상 및 이미지 데이터

구축목적

자율주행환경에서 사람,차량등의 객체를 인식할 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋

구축 내용 및 제공 데이터량

• 사람및차량 인지 데이터셋 360시간 , 120만장의 이미지 데이터셋 구축

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데이터 변경이력

구축 목적

• 자율주행환경에서 사람,차량등의 객체를 인식할 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋

활용 분야

• 교통사고가 나기 쉬운 환경에서 자율주행 보조시스템 및 사고위험 안내 서비스 등에 적용가능

소개

• 교통사고가 나기 쉬운 환경인 교차료, 인도 인접 도로 등에서 다양한 동적객체(사람,차량,이륜차 등)를 인지하기 위한 어노테이션을 진행하며, 다양한 방식의 어노테이션 타입을 통해 데이터의 활용도를 높힘. 수집은 자율주행 모사차량을 통한 실제적인 영상수집을 통해 해당 영상들에서 추출된 이미지 데이터를 기준으로 데이터셋을 구축하며, 또한 모든 데이터는 사람 또는 차량번호판에 대한 비식별화 작업을 진행함.

구축 내용 및 제공 데이터량

• 사람및차량 인지 데이터셋 360시간 , 120만장의 이미지 데이터셋 구축

대표도면

필요성

• 자율주행차 산업은 글로벌 시장 내 기술 격차가 줄어들고 있으며, IT 기술(통신,센서)이 급격하게 ㅎ발달함에 따라 상용화가 앞당겨지는 등 고성장이 전망됨.
• 또한 기존 기계기술 중심의 자동차산업이 ICT 첨단기술을 중심으로 융/복합화가 진행되어 시장 및 산업구조 변화와 산업생태계가 확장되고 있음.
• 이처럼 시장 및 생태계는 점점 규모가 커지고 있으나, 국내 자율주행 관련 기업들이 시범운행 중인 자율주행 차량 대수는 중국 바이두의 1/4 수준이며, 누적 시범주행 거리는 웨이모의 1/45 수준으로 축적된 데이터의 양 또한 격차가 커지고 있는 상황
• 현재 국내 자율주행차량용 영상인식 알고리즘 개발시 영상처리용 데이터는 대부분 해외 공개 데이터를 활용하여 이뤄지고 있는바, 국내 도로환경 및 주행조건 등을 제대로 반영하지 못하고 있으며 그로 인해 인공지능기반 인식기술의 성능이 크게 개선되지 못 하고 있음.
• 공개 데이터 역시 부족한 상항이며, 때문에 국내 상황에 맞는 도로주행 영상데이터의 획득이 매우 중요하고 이에대한 정부의 관련 지원이 많이 필요한 상황임.

데이터 구조

• Json 데이터 구성

   

• 어노테이션 포맷

  어노테이션 포맷 표

  No		항목		타입	값	필수여부
  		한글명	영문명
  1		환경메타정보	info
  	1-1	생성일	info_date_created	string	YYYYMMDD	필수
  	1-2	장소_시도	info_loacation_si	list	문자열	필수
  	1-3	장소_시군	info_loacation_gun	list	문자열	선택
  	1-4	장소_구	info_loacation_gu	list	문자열	선택
  	1-5	날씨	info_weather	list	맑음/흐림/비/눈	필수
  	1-6	주야구분	info_time	list	주간/야간	필수
  	1-7	주차장구분	info_time	list	실내/실외	필수
  2		카메라정보	camera
  	2-1	카메라타입	camera_type	string	AVM / front / rear / left / righ	필수
  	2-2	채널	camera_channel	list	1 ~ 28	필수
  	2-3	화소	camera_pixel	string	문자열	필수
  	2-4	화각	camera_angle	string	10 ~ 180	필수
  	2-5	해상도_가로	camera_resolution_width	string	720/1280/1920	필수
  	2-6	해상도_세로	camera_resolution_height	string	480/768/1080	필수
  	2-7	프레임레이트	camera_framerate	list	10/30/60/90/120	필수
  	2-8	카메라부착 높이	camera_location_height	string	문자열	선택
  	2-9	카메라부착 거리	camera_location_distance	string	문자열	선택
  3		어노테이션 정보(2D바운딩박스)	lable
  	3-1	어노테이션 ID	lable_id	string	문자열	필수
  	3-2	폴더명	label_folder	string	문자열	필수
  	3-3	파일명	label_filename	string	문자열	필수
  	3-4	어노테이션타입	label_type	list	bbox/segmentation/ keypoint(landmark)/cuboid	필수
  	3-5	이미지사이즈 가로사이즈	label_width	string	문자열	필수
  	3-6	이미지사이즈 세로사이즈	label_height	string	문자열	필수
  	3-7	바운딩박스 X 최소값	label_bndbox_xmin	string	문자열	필수
  	3-8	바운딩박스 Y 최소값	label_bndbox_ymin	string		필수
  	3-9	바운딩박스 X 최대값	label_bndbox_xmax	string		필수
  	3-10	바운딩박스 Y 최대값	label_bndbox_ymax	string		필수
  	3-11	세그멘테이션 X 좌표	label_segmentation_x	string		필수
  	3-12	세그멘테이션 Y 좌표	label_segmentation_y	string		필수
  	3-13	키포인트 No	keypoint_no	string		필수
  	3-14	키포인트 X	keypoint_x	string		필수
  	3-15	키포인트 Y	keypoint_y	string		필수
  	3-16	클래스	label_class	list	클래스 대분류	필수
  	3-17	속성	label_attributes	list	클래스 소분류	필수

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 에이모

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처