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신호등/도로표지판 인지 영상(수도권 외) 소개

신호등/도로표지판 인지 영상(수도권 외) 소개

데이터셋명 신호등/도로표지판 인지 영상(수도권 외)
데이터 분야 자율주행 데이터 유형 이미지
구축기관 라이드플럭스 데이터 관련 문의처 담당자명 정하욱 (박중희)(라이드플럭스)
가공기관 인피닉 전화번호 064-748-8039
검수기관 인피닉 이메일 contact@rideflux.com
구축 데이터량 95만 구축년도 2020년
버전 1.2 최종수정일자 2021.11.01
소개 신호등, 도로 표지판 등 객체 인지를 위한 광역시, 고속도로, 국도 주행 영상 및 이미지 데이터
주요 키워드 자율주행, 센서 인지, 정적객체 인지, 주행환경, 객체인식, 영상 단독 데이터, 다중 센서 데이터
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
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데이터 변경이력
신호등/도로표지판 인지 영상(수도권외)-데이터변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.2 2021.11.01 데이터 품질 보완  
1.1 2021.08.17 데이터 품질 보완  
1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 주행 영상에서 신호등, 교통 표지판의 위치를 파악하고, 신호등의 신호상태나 표지판의 지시/규제/주의 등의 속성을 파악하는 모델 학습을 위한 데이터셋
활용 분야
  • 자율주행 실시간 영상 인식 기술 개발, 자율주행을 위한 정밀 지도 제작 자동화 기술 개발 등 
소개
  • 다양한 주행 환경에서 차량에 설치된 카메라를 통해 취득한 영상 데이터에서 신호등과 도로교통표지판의 위치를 bounding box 형태로 가공한 데이터를 제공하며, 각 객체의 상태 (신호등 불빛, 표지판 종류 등)의 2차 속성 정보를 제공하는 데이터

신호등/도로표지판 인지 영상(수도권외)-소개-1

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 300시간 이상의 원시데이터 (주행 영상)에서 이미지를 추출하고 객체 라벨링 및 비식별화 작업 수행
  • 하단 구축 내용은 53/54 데이터를 통합한 구축량임
  • 가공 이미지 수량: 1,915,672장 (목표량: 190만장)

     

    - 세부 데이터셋 구축량
    수도권 803,060장
    광역시, 고속도로, 국도 등 808,994장
    동적객체 과제 영상 공유 303,618장
    신호등 객체 수량 3,029,801
    표지판 객체 수량 2,946,632

     

대표도면
신호등/도로표지판 인지 영상(수도권외)-대표도면-1

 

필요성
  • 인공지능의 폭발적인 발전은 이미지넷과 같은 거대한 데이터셋의 구축에서부터 비롯되는 것으로부터 비추어 볼 때, 한국의 자율주행 연구와 AI 기업의 발전을 위해 한국형 자율주행 데이터 구축 필요
  • 해외 주요 자율주행 데이터셋 대부분이 차량 운행 중 동적 객체(차량 및 보행자)데이터 중심으로 정적 객체(차선, 횡단보도, 신호등, 표지판 등)에 대한 데이터 기반은 상대적으로 부족
  • 정적 객체 정보의 경우 국가별 도로교통 법규와 도로 시설물 표준이 상이하기 때문에 한국 자율주행 환경에서의 정적 객체 데이터 기반 마련 필요성 존재 (예를 들어, 신호등의 경우 국내는 가로방향이 많고, 해외는 세로방향이 많음)
데이터 구조
대상 분류 항목 타입
표지판 어노테이션 정보
(annotation)
모양
(shape)
string 세모 (triangle)
네모 (rectangle)
동그라미 (circle)
색상
(color)
string 노랑 (yellow)
빨강 (red)
파랑 (blue)
종류
(kind)
string 일반 (normal)
LED (led)
bbox 정보
(box)
array 좌표값
기타 숫자
(text)
integer 표지판 내 기타 숫자
종류
(type)
string 주의 (warning)
규제 (restriction)
지시 (instruction)
클래스 정보
(class)
string 도로 표지판 (traffic_sign)
신호등 어노테이션 정보
(annotation)
구(등)수
(light_count)
integer 신호등 구(등)수
bbox 정보
(box)
array 좌표값
상태 세부 속성
(attribute)
string 차 (car)
보행자 (pedestrian)
버스 (bus)
자전거 (bicycle)
알 수 없음 (unknown)
종류
(type)
array 좌표값
클래스 정보
(class)
string 신호등 (traffic_lighjt)
유고정보 (traffic information) 어노테이션 정보
(annotation)
클래스 정보
(class)
string traffic information
bbox 정보
(box)
array 좌표값
세부 속성 string cone
pot_hole
construction
unknown
이미지 이미지 정보
(image)
파일명
(filename)
string 작업대상 파일명
이미지 크기
(imsize)
integer 작업대상 이미지 크기
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 라이드플럭스
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
정하욱 (박중희) 064-748-8039 contact@rideflux.com · 비수도권 주행 데이터 수집
· AI 시범 모델 개발 (차선영역인식, 신호등 분류)
· 얼굴/차량번호판 비식별화
· 데이터구축 총괄

 

수행기관(참여)
수행기관(참여) 표
기관명 담당업무 기관명 담당업무
쏘카 · 전국 주행 데이터 수집 모빌테크 · 수도권 주행 데이터 수집
데이터메이커 · 차선/횡단보도 데이터 라벨링 한국창직협회 · 차선/횡단보도 데이터 라벨링
인피닉 · 신호등/표지판 데이터 라벨링
· 얼굴/차량번호판 비식별화
중앙대학교 · 표지판 분류 압축 모델 개발
· 신호등 데이터 증강 모델 개발
울산과학기술원 · 주행경로 생성/예측 모델 개발
· 보행자 탐지 모델 개발