AI-Hub

데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

- 자율주행차가 정상 외 환경 (우천, 안개, 역광, 일출/일몰 등)의 주행 시에도 충분한 신호등 인식 인공지능 성능을 확보하기 위한 데이터
- 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 신호등 상태 (녹색, 노란색, 빨간색, 화살표, 보행가능 등) 정보가 최대한 균등하게 확보될 수 있도록 10만장 이상 (10개 이상 주행환경, 주행환경 별 1만장 이상)  구축

구축목적

ㅇ 주간/야간/일출/일몰, 눈/비/안개/미세먼지/역광의 환경적 요인별 자율주행 신호등 인지 데이터 구축

ㅇ 데이터 구축 규모

 데이터 분포

     1. 클래스 별 객체 분포

     2. 객체 크기 분포

     3. 객체 거리 분포

     4. 날씨 분포

    5. 주야간 분포

    6. 주행환경 분포

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

[신호등 인지 기반 속도 제어 시스템]

<단일 영산 센서 기반 신호등 검출 네트워크 설계>

<신호등 인지 기반 속도 제어 시스템>

ㅇ 개발목표
카메라 영상을 이용한 딥러닝 기반 신호등 인식 모델 (Object Detection)
학습데이터가 부족한 국내 환경에서의 신호등 상세 인식 모델 (객체인식 모델 고도화)
국내 환경에 강건한 신호등 인식 기반 위험 알림 서비스 (서비스 구축)

ㅇ 개발 방안
- 국내 도로 환경에서의 신호등 데이터셋 확보
- 단일 영상센서를 사용한 신호등 상세 인식 기술 개발
- 다양한 주행 데이터 셋을 사용하여 신호등 인식 알고리즘 Fine-tuning 및 고도화
- 객체인식과 영상개선 Branch Network 설계를 통한 국내 도로 환경에 강건한 신호등 인식 알고리즘 고도화
- 도심 도로 주행 환경에서의 차량 제어 서비스 구축  

ㅇ 적용 시나리오
- 다양한 국내 도로 환경 데이터 셋을 사용하여 데이터 셋 검증, 활용 모델 최적화 및 개선
- 영상기반 객체 검출 방법이 취약한 환경을 구축하여 위험 상황 알림 서비스 테스트 

ㅇ 기대효과
- 국내 환경에 최적화된 데이터 셋을 사용한 자율 주행 기술 고도화 및 경쟁력 확보
- 지자체와의 연동으로 자율 주행 차량에 적용하여 자율주행 서비스 실증 향후 사업화 및 제품화 방안
- 차량 혹은 퍼스널 모빌리티에 적용하여 위험 상황 알림 서비스 사업화 및 제품화
- Lidar-카메라-융합센서 기반의 멀티 모델 객체 검출 방법으로 신기술기반 모빌리티 플랫폼에 적용 가능

[신호정보 기반 차량 제어 시스템]

<그림 > 정적 객치 인지 기반 신호 정보 분류 모델 개발

신호정보 기반 차량 제어 시스템

ㅇ 개발 목표
- 검지된 신호등 영역 기반 신호정보 분류 모델 (Object Detection & classification)
- 악천후에 강건한 신호정보 인식 모델 개발 (객체인식 모델 고도화)
- 국내 환경에 강건한 신호정보 인식 및 분류 기반 차량 제어 서비스 (서비스 구축) 
ㅇ 개발 방안
- 국내 도로 환경에서의 다양한 악천후 신호정보 데이터셋 확보
- 단일 영상센서를 사용한 신호정보 상세 인식 및 분류 기술 개발
- 다양한 악천후 주행 데이터 셋을 사용하여 신호정보 인식 알고리즘 Fine-tuning 및 고도화
- 객체인식과 영상개선 Branch Network 설계를 통한 악천후 환경에 강건한 신호정보 인식 알고리즘 고도화
- 도심 도로 주행 환경에서의 차량 제어 서비스 구축

ㅇ 적용 시나리오
- 다양한 악천후 국내 도로 환경 데이터 셋을 사용하여 데이터 셋 검증, 활용 모델 최적화 및 개선
- 영상기반 객체 검출 방법이 취약한 환경을 구축하여 위험 상황 알림 서비스 테스트 
ㅇ 기대효과

 국내 환경에 최적화된 데이터 셋을 사용한 자율 주행 기술 고도화 및 경쟁력 확보
- 지자체와의 연동으로 자율 주행 차량에 적용하여 자율주행 서비스 실증
- 향후 사업화 및 제품화 방안
- 차량 혹은 퍼스널 모빌리티에 적용하여 위험 상황 알림 서비스 사업화 및 제품화
- Lidar-카메라-융합센서 기반의 멀티 모델 객체 검출 방법으로 신기술기반 모빌리티 플랫폼에 적용 가능

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

ㅇ 대표 도면

ㅇ 라벨링데이터 구성

ㅇ 라벨링데이터 실제 예시

{    "json_version": 1,
    "file_name": "512_ND_0000_CF_000.jpg",
    "image_name": "512_ND_0000_CF_000.jpg",
    "image_size": [
        1920,
        1080
    ],
    "num_of_object": 6,
    "objects": [
        {
            "class_name": "invisible_signal",
            "instance_id": 147,
            "data": [
                [
                    553.4470648922161,
                    414.7519432367026
                ],
                [
                    593.5863520113035,
                    429.14149899637596
                ]
            ],
            "attribute": {
                "signal": "None"
            },
            "distance": 62.94151860230902,
            "angle": [
                5.708648421655926,
                0.3072722406814643
            ]
        },
        {
            "class_name": "invisible_signal",
            "instance_id": 148,
            "data": [
                [
                    657.6310950683692,
                    407.25142235924795
                ],
                [
                    667.2732194200016,
                    422.1528872663166
                ]
            ],
            "attribute": {
                "signal": "None"
            },
            "distance": null,
            "angle": []
        },
        {
            "class_name": "pedestrian_signal",
            "instance_id": 149,
            "data": [
                [
                    396.6044921875,
                    495.8984375
                ],
                [
                    407.1467351440606,
                    509.71241102928616
                ]
            ],
            "attribute": {
                "signal": "red"
            },
            "distance": null,
            "angle": []
        },
        {
            "class_name": "vehicular_signal",
            "instance_id": 150,
            "data": [
                [
                    668.1865234375,
                    406.26953125
                ],
                [
                    705.2244140625007,
                    420.9835937500011
                ]
            ],
            "attribute": {
                "signal": "green"
            },
            "distance": null,
            "angle": []
        },
        {
            "class_name": "vehicular_signal",
            "instance_id": 151,
            "data": [
                [
                    948.72265625,
                    404.1279296875
                ],
                [
                    994.0,
                    418.8419921875011
                ]
            ],
            "attribute": {
                "signal": "green"
            },
            "distance": null,
            "angle": []
        },
        {
            "class_name": "vehicular_signal",
            "instance_id": 152,
            "data": [
                [
                    1046.3369140625,
                    398.4462890625
                ],
                [
                    1090.4000000000015,
                    411.8000000000011
                ]
            ],
            "attribute": {
                "signal": "green"
            },
            "distance": null,
            "angle": []
        }
    ],
    "flags": {
        "v1": "front up",
        "v2": "none"
    }
}

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 한국전자기술연구원

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처