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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

• 고양시 전역에 설치된 8천여 대의 CCTV로부터 이미지를 추출하고, 이미지 속 민원 객체를 라벨링한 종합 민원 AI 데이터셋
• 실제 CCTV 데이터를 활용하여 기존 데이터셋과는 다른 다양한 환경에서 촬영된 객체 이미지를 수집하였으며, 사람, 자동차 번호판을 비식별화하여 법적 문제가 없는 데이터를 확보

구축목적

빈번하게 발생하는 민원 요소를 자동으로 탐지하는 AI 모델을 훈련하기 위한 CCTV 이미지 데이터셋

데이터셋 통계 (구축 규모 및 분포)

• 데이터 구축 규모
  – 이미지 총 100만 건, 라벨 총 100만 건
• 데이터 분포
  – 라벨별 분포

  데이터 분포 라벨별 분포

  분류	라벨	수량	라벨별 비율	분류별 비율
  쓰레기	도로변쓰레기봉투더미(낮)	40,000	4.00%	26.50%
  	도로변쓰레기봉투더미(밤)	40,000	4.00%
  	도로변비포장쓰레기(낮)	20,000	2.00%
  	도로변비포장쓰레기(밤)	20,000	2.00%
  	골목포장쓰레기봉투더미(낮)	40,000	4.00%
  	골목포장쓰레기봉투더미(밤)	40,000	4.00%
  	골목비포장쓰레기(낮)	35,000	3.50%
  	골목비포장쓰레기(밤)	30,000	3.00%
  현수막	가로현수막(낮)	50,000	5.00%	20.00%
  	가로현수막(밤)	50,000	5.00%
  	세로현수막(낮)	50,000	5.00%
  	세로현수막(밤)	50,000	5.00%
  공사현장	안전간판(낮)	1,000	0.10%	8.00%
  	안전간판(밤)	1,000	0.10%
  	PE펜스(낮)	2,000	0.20%
  	PE펜스(밤)	1,000	0.10%
  	중장비(낮)	20,000	2.00%
  	중장비(밤)	15,000	1.50%
  	고깔(낮)	20,000	2.00%
  	고깔(밤)	20,000	2.00%
  보행방해물	엑스배너(낮)	30,000	3.00%	25.50%
  	엑스배너(밤)	30,000	3.00%
  	비활성에어간판(낮)	25,000	2.50%
  	비활성에어간판(밤)	12,500	1.30%
  	활성에어간판(낮)	12,500	1.30%
  	활성에어간판(밤)	15,000	1.50%
  	간이테이블(낮)	15,000	1.50%
  	간이테이블(밤)	15,000	1.50%
  	간이의자(낮)	25,000	2.50%
  	간이의자(밤)	15,000	1.50%
  	간이표지판(낮)	30,000	3.00%
  	간이표지판(밤)	30,000	3.00%
  불법주정차	불법주정차SUV(낮)	50,000	5.00%	20.00%
  	불법주정차SUV(밤)	50,000	5.00%
  	불법주정차승용차(낮)	50,000	5.00%
  	불법주정차승용차(밤)	50,000	5.00%

기타 정보

• 실재성
  – 고양시 전역에 설치되어 실제 운용되는 8,000여 대의 CCTV를 통해 데이터를 수집
• 다양성
  – 다양한 시간대와 밝기, 각도, 대상에 대한 데이터를 확보
• 범용성
  – 범용성 높은 파일 포맷인 JPG, JSON으로 데이터를 구축

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

활용 모델

• 개발 모델 개요
  – 구축 데이터를 활용하여 CCTV 이미지 내 민원 객체를 탐지하는 객체 인식 AI 모델을 개발
  – YOLOv5 알고리즘을 활용하여, pre-trained 모델에 대한 전이학습을 수행
• AI모델 사용 데이터 비율(수량)
  – 36개 라벨들 간의 유사성을 고려하여 아래와 같이 라벨을 선정하였으며, 라벨별로 각 10,000건을 적용함

  활용 모델

  모형번호	라벨	구축 수량	적용 수량	비율	→	라벨	적용 수량	비율
  1	도로변 쓰레기 봉투 더미(낮)	40,000	10,000	25%		도로변 쓰레기 봉투 더미(낮)	10,000	25%
  2	도로변 쓰레기 봉투 더미(밤)	40,000
  3	도로변 비포장 쓰레기(낮)	20,000	10,000	50%		도로변 비포장 쓰레기(낮)	10,000	50%
  4	도로변 비포장 쓰레기(밤)	20,000
  5	골목 포장 쓰레기 봉투 더미(낮)	40,000
  6	골목 포장 쓰레기 봉투 더미(밤)	40,000
  7	골목 비포장 쓰레기(낮)	35,000
  8	골목 비포장 쓰레기(밤)	30,000
  9	가로현수막(낮)	50,000	10,000	20%		가로현수막(낮)	10,000	20%
  10	가로현수막(밤)	50,000
  11	세로현수막(낮)	50,000	10,000	20%		세로현수막(낮)	10,000	20%
  12	세로현수막(밤)	50,000
  13	안전간판(낮)	1,000
  14	안전간판(밤)	1,000
  15	PE 펜스(낮)	2,000
  16	PE 펜스(밤)	1,000
  17	중장비(낮)	20,000	10,000	50%		중장비(낮)	10,000	50%
  18	중장비(밤)	15,000
  19	고깔(낮)	20,000	10,000	50%		고깔(낮)	10,000	50%
  20	고깔(밤)	20,000
  21	엑스배너(낮)	30,000	10,000	33.30%		엑스배너(낮)	10,000	33.30%
  22	엑스배너(밤)	30,000
  23	비활성에어간판(낮)	25,000	10,000	40%		비활성에어간판(낮)	10,000	40%
  24	비활성에어간판(밤)	12,500
  25	활성에어간판(낮)	12,500	10,000	80%		활성에어간판(낮)	10,000	80%
  26	활성에어간판(밤)	15,000
  27	간이테이블(낮)	15,000	10,000	66.70%		간이테이블(낮)	10,000	66.70%
  28	간이테이블(밤)	15,000
  29	간이의자(낮)	25,000	10,000	40%		간이의자(낮)	10,000	40%
  30	간이의자(밤)	15,000
  31	간이표지판(낮)	30,000	10,000	33.30%		간이표지판(낮)	10,000	33.30%
  32	간이표지판(밤)	30,000
  33	불법주정차SUV(낮)	50,000	10,000	20%		불법주정차SUV(낮)	10,000	20%
  34	불법주정차SUV(밤)	50,000
  35	불법주정차승용차(낮)	50,000	10,000	20%		불법주정차승용차(낮)	10,000	20%
  36	불법주정차승용차(밤)	50,000
  합계			140,000	14%		합계	140,000	14%

서비스 활용 시나리오

• 사업을 통해 구축한 학습용 데이터를 활용하여, 지역별 민원 요소를 검출하고 관리하는 민원 종합 알림 솔루션 등을 개발 가능함
  
• CCTV가 설치된 곳에서 불법주정차, 쓰레기 더미, 불법 현수막, 인도 방해물, 공사 등을 검출하고, 해당 지표를 위와 같이 시각적으로 표현하여, 예상 민원 검출 현황을 지도로 시각화해서 제공
• 이를 통해서, 민원에 대한 선제적 대응을 진행할 수 있고, 민원 발생 현황을 체계적으로 관리할 수 있음

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터셋 구성

• 원천데이터
  – FHD급의 원시데이터를 416X416으로 리사이징한 이미지 데이터
  
• 라벨링데이터 구성- 메타데이터 구성
  – 메타데이터 구성

  라벨링데이터 구성 메타데이터 구성

  구분	항목명	타입	필수여부	설명	범위
  1-1	job_Id	String	Y	영상 관리 ID
  1-2	resource_Id	String	Y	resource 영상 ID
  1-3	resource_Path	String	Y	원천데이터 영상파일 경로
  1-4	resource	String	Y	원천데이터 영상파일 이름
  1-5	resource_Size	Number	Y	영상 크기
  1-6	total_Frame	Number	Y	영상 총 프레임 수
  1-7	sampling_Count	Number	Y	이미지 샘플링 수
  1-8	duration	Number	Y	영상 총 길이
  1-9	fps	Number	Y	영상 초당 이미지 장수
  1-10	Resolution	String	Y	CCTV 해상도
  1-11	film_Time	String	Y	촬영 시각
  1-12	lat	Number	Y	CCTV 위치(위도)
  1-13	lon	Number	Y	CCTV 위치(경도)
  1-14	place	String	Y	영상 장소 분류
  1-15	precipitation	String	Y	강수 유무	[“0”, “1”]

  – 가공데이터 구성

  라벨링데이터 구성 가공데이터 구성

  구분			항목명	타입	필수여부	설명	범위
  1			Bbox Annotation	Object	Y		1
  	1-1		contextId	String	Y	작업 결과물 ID
  	1-2		frame	Number	Y	영상 이미지 프레임 넘버
  	1-3		boxCount	Number	Y	이미지 속 Bounding Box 개수
  	1-4		atchFilePath	String	Y	이미지 파일이 있는 경로
  	1-5		atchFileName	String	Y	영상 속 추출한 이미지 파일 이름
  	1-6		atchOrgFileName	String	Y	영상 속 추출한 이미지 파일 식별 이름
  	1-7		atchFileSize	Number	Y	이미지 파일 크기
  	1-8		Box	Array	Y	이미지 속 Bounding Box	1
  		1-8-1	category_id	Number	Y	객체 유형 코드값	[1~36]
  		1-8-2	category_name	String	Y	객체 유형 이름
  		1-8-3	x	Number	Y	Bounding Box 좌상단 x축 좌표
  		1-8-4	y	Number	Y	Bounding Box 좌상단 y축 좌표
  		1-8-5	w	Number	Y	Bounding Box 가로 길이
  		1-8-6	h	Number	Y	Bounding Box 세로 길이

• 라벨링데이터 실제예시
  
• 라벨 데이터 시각화 예시
  

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 고양시

수행기관(참여)