위해물품 엑스레이 이미지

위해물품 엑스레이 이미지 AI 데이터

Dangerous Object Image AI Training Dataset

'19년 구축량
특허 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식)
구분 품목수 샘플수 학습용 검증용 당사 데이터 제공 합계
위해물품 27 570 369,000 36,900 - 405,900
저장매체 7 85 42,500 4,250 30,000 76,750
합계 34 655 411,500 41,150 30,000 482,650
대표 도면
df
<Segmentation>
dsf
<Pascal VOC>

 

필요성
  • 국방, 공항, 항만, 및 민간 물류업체 및 대기업 물리보안 등 X-Ray 검색시스템 자동화 하는 솔루션 구축 데이터 제공
  • 육안 감시에 의존한 Security Check 업무의 한계성과 Human-Error로 인한 보안 문제점 발생
  • 전세계적으로 테러 발생의 증가로 국가별 보안 검색 업무의 중요성이 증가하며 AI기술로 가능해진 물체 인식에 대한 기대 요구 증대.
     
구축내용

[ 물품 별 목표 대비 구축량 ]

image

 

[ 물품별 생성 규칙 수량 ]

image

 

데이터 구조
image

 

 

[ 데이터셋 구조 ]

Layer 1 Layer2 Layer3
Scanner Rapiscan 품목 생성방식 - *.PNG - *.XML
Smith
Astrophysics
Annotation Annotation File Rapiscan.Json Smith.Json Astrophysic.Json N/A

 

 

image
<파일 생성 구조>

 

활용예시
산업분야

 

  • 기업 및 연구소 국내 대기업 물리보안 담당 부서, 국가 연구소, 대학교 AI연구센터, 기타 AI 기반 자동 탐지 시스템 개발 활용
  • 관공서(공항 항만) 한국 공항 공사, 인천 공항 공사, 관세청, 대한항 공, 아시아나 항공, 기타 공항 항만의 AI 기반 자동 탐지 시스템 개발 활용

 

연구분야

 

  • 국내 AI 학습의 한 분야로 많은 대학에서 논문이나 이론에 대한검증을 위한 데이터 셋이 없는 상태에서 해당 데이터 셋을 통해 기술 발전과 이를 검증 하는 데이터로 필요할 것으로 예상.
데이터 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜엠폴시스템

 

 
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
이상혁 02-6959-2225 rndcenter@mpole.co.kr · AI 학습용 데이터-셋 구축 총괄
· 이미지, 어노테이션 생성
· 학습 검증
수행기관(참여)
 
 
기관명 담당업무 기관명 담당업무
㈜인씨스 · AI 학습용 데이터-셋 구축
· 엑스레이 장비 및 이미지 생성
(사)국가사이버안전연합회 · 시범서비스 개발
· 이미지 검증
가이드라인 다운로드