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#자율주행 # 자율주차 # 라이다

주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터

주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터
  • 분야교통물류
  • 유형 3D , 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2022-09 조회수 : 8,897 다운로드 : 530 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2022-09-15 원천데이터, 라벨링데이터 재연결
    1.0 2022-07-28 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-13 신규 샘플데이터 개방
    2022-07-28 콘텐츠 최초 등록

    소개

    실내 및 실외 주차환경에서 주행 가능 영역 및 주차 공간 탐색을 위하여, 다양한 정적객체 및 동적객체에 대한 복합데이터(영상 데이터, LiDAR 데이터) 수집 및 어노테이션 진행

    구축목적

    자율주행차의 주차환경에서 주행 가능 영역 및 주차 공간 탐색을 훈련하기 위한 데이터 셋
  • 1. 데이터 구축 규모

    1. 데이터 구축 규모
    구분 2D BBox 수량 Segmentation 수량 3D BBox 수량
    실내 대형주차장                     65,736                              14,436                        14,042
    중소형주차장                   193,789                              64,534                        50,577
    실외 대형주차장                     27,026                               3,009                          9,963
    중소형주차장                   155,431                              67,888                        43,222
    노상                      8,427                               1,376                          2,525
    일반도로                     51,966                                     -                               -
    합계                   502,375                             151,243                       120,329

     

    2. 데이터 분포

    • 실내·외 장소별 데이터 분포
      2. 데이터 분포 실내·외 장소별 데이터 분포
      구분 수량 비율
      실내 실내_대형주차장                     65,736 52%
      실내_중소형주차장                   193,789
      실외 실외_대형주차장                     27,026 48%
      실외_중소형주차장                   155,431
      실외_노상                      8,427
      실외_일반도로                     51,966
      합계                   502,375 100%
      주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-데이터 분포_1_실내·외 장소별 데이터 분포 그래프
       
    • 주차장 규모별 데이터 분포
      2. 데이터 분포 주차장 규모별 데이터 분포
      구분 수량 비율
       대형주차장                         92,762 18%
       중소형주차장                        349,220 70%
       노상                          8,427 2%
       일반도로                         51,966 10%
       합계                        502,375 100%
      주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-데이터 분포_2_주차장 규모별 데이터 분포 그래프
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    1. 활용 모델

    • 주차공간 탐색을 위한 2D 객체 검출 모델
      • 자율 주차 모델의 정확성은 사고의 위험성에 직결되므로 연산속도 보다 정확도를 중시하여, 2-stage detector 모델에 해당하는 Mask R-CNN 사용

    주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-주차공간 탐색을 위한 2D 객체 검출 모델_1_Mask R-CNN 모델 구조

    [Mask R-CNN 모델 구조]

    • 주행 및 주차환경 인식을 위한 3D 객체 검출 모델
      • Point Cloud 정보를 이용하여 3D 객체를 검출하는 싱글모달 SECOND 모델과 영상 이미지와 Point Cloud 정보를 융합하여 3D 객체를 검출하는 멀티모달 MVX-Net 모델 사용

    주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-주차공간 탐색을 위한 2D 객체 검출 모델_1_Mask R-CNN 모델 구조

    [MVX-Net 모델 구조]

    2. 서비스 활용 시나리오

    • 주차 가능 알림 서비스
      • 주차장의 주차 가능 공간을 탐색하여, 주차 공간 알림 서비스 신청자에게 주차 정보를 SNS로 전달 

    주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-주차 가능 알림 서비스_1_서비스 개요도

    [서비스 개요도]

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 바운딩박스 객체 인식 Object Detection Mask-RCNN mAP@IoU 0.5 55 % 58 %
    2 세그멘테이션 객체 인식 Object Detection Mask-RCNN mAP@IoU 0.5 53 % 78 %
    3 큐보이드 객체인식(싱글모달) Object Detection SECOND mAP@IoU 0.5 47 % 60 %
    4 큐보이드 객체인식(멀티모달) Object Detection MVX-Net mAP@IoU 0.5 47 % 50 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    1. 데이터 포맷

    • 원시데이터 포맷 예시
      1. 데이터 포맷 원시데이터 포맷 예시
      영상 데이터 LiDAR 데이터
      주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-원시데이터 포맷 예시_1_영상 데이터 주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-원시데이터 포맷 예시_2_LiDAR 데이터
    • JSON 포맷 예시
      주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-JSON 포맷 예시_1

       

    2. 어노테이션 포맷

    2. 어노테이션 포맷
    No 항목 길이 타입 필수여부 비고
      한글명 영문명
    1 이미지 경로 image   String Y  
    2 LiDAR 데이터 경로 point_cloud   String Y  
    3 메타정보 meta   Object Y  
    3-1 시간 time   String Y 예)Day
    3-2 장소 environment   String Y 예)Indoor
    3-3 날씨 weather   String   예)Sunny
    3-4 장소명 place   String Y 예)Large
    3-5 도시명 city   String Y  
    3-6 지역 terrain   String Y 예)Urban
    3-7 도로 폭 road_type   String Y 예)ge 4m
    3-8 도로 재료 road_material   String Y 예)Paved
    4 센서정보 Calib   Object    
    4-1 카메라 매트릭스 intrinsic   Array Y  
    4-2 회전 매트릭스 rotation   Array Y  
    4-3 이동 매트릭스  translation   Array Y  
    5 2D박스정보 bbox2d   Array    
    5-1 클래스 이름 name   String    
    5-2 보이는 정보 occluded   Boolean    
    5-3 2D 각형 좌표 bbox   Array    
    5-4 주차상태 status   String    
    6 세그멘테이션 정보 segmentation   Array    
    6-1 클래스 이름 name   String    
    6-2 주차공간 크기 size   String    
    6-3 주차패턴 pattern   String   예)Parallel
    6-4 폴리곤 좌표 polygon   Array    
    7 3D박스 정보 bbox3d   Array    
    7-1 클래스 이름 name   String    
    7-2 3D 개체 면적 dimensions   Array    
    7-3 3D 개체 좌표 location   Array    
    7-4 회전 각도(z-axis) rotation-z   Float    

     

    3. 실제 예시

     

    주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-실제 예시_1 주차 공간 탐색을 위한 차량 관점 복합 데이터-실제 예시_2

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜티디엘
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    조성재 062-971-2684 [email protected] · 데이터구축
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜웨이브에이아이 · 데이터수집·정제
    ㈜블루인텔리전스 · 데이터수집·정제
    ㈜지엔아이씨티 · 인공지능 학습모델 개발
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    조성재 062-971-2684 [email protected]
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리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.