AI Hub

드론 이동체 인지 영상(도로 고정) 소개

드론 이동체 인지 영상(도로 고정) 소개

데이터셋명 드론 이동체 인지 영상(도로 고정)
데이터 분야 자율주행 데이터 유형 이미지
구축기관 메타빌드 데이터 관련 문의처 담당자명 신진섭(메타빌드)
가공기관 에이모 전화번호 02-598-3327 (02-6901-3833)
검수기관 에이모 이메일 afshin@metabuild.co.kr
구축 데이터량 90만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.18
소개 이동체 인지를 위한 도로 고정 드론 관점의 비행 영상 및 이미지 데이터
주요 키워드 드론 영상, 교차로 교통분석, 조난자 수색, 드론택시, 드론 이동체 인지 영상
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
데이터설명서 자료보기 구축활용가이드 자료보기
샘플데이터 다운로드 교육활용동영상 영상보기
저작도구 다운로드 AI모델 다운로드
데이터 변경이력
드론 이동체 인지 영상(도로 고정)-데이터변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 드론을 통해 수집된 영상을 가공하여 인공지능 학습용 데이터 셋 구축, 구축된 인공지능 학습용 데이터 셋을 활용한 AI학습모델 및 인공지능 응용서비스 개발
활용 분야
  • 교차로 교통분석, 조난자 수색, 드론택시 등 서비스에 필요한 객체 검출 및 식별을 위한 AI 요소 기술 개발 
소개
  • 드론으로 촬영한 영상으로 자율주행, 교통량 분석 및 사람 등 특정객체를 식별하는 인공지능 학습에 활용하기 위한 목적으로 드론에 탑재된 4K 해상도 카메라를 활용하여 도심, 도로, 산 등 환경에서 목적에 맞는 다양한 객체에 대한 영상을 수집, 정제, 가공하여 인공지능 학습용 데이터를 구축하였음
    또한, 구축된 인공지능 학습용 데이터는 영상기반 분석을 통해 육상 객체 인지를 위한 인공지능 학습에 활용 가능하며, 효율적인 학습을 위해 다양한 환경과 객체 및 관련 정보를 포함하고 있음.
드론 이동체 인지 영상(도로 고정)-소개-1드론 이동체 인지 영상(도로 고정) 소개 이미지

 

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 교차로 교통분석, 조난자 수색, 드론택시 서비스별 드론 촬영 영상 100시간 이상 수집
  • 수집된 영상 데이터 정제(비식별화, 불용 영상 삭제 등)
  • 3개 서비스별로 정제된 영상 중 이미지를 추출하여 영상 자료 30만장 이상 가공(어노테이션 및 레이블링)
  • 가공된 학습용 데이터 셋 검수를 통해 의미적/구문적 정확성 검증
  • 가공된 학습용 데이터 셋을 활용한 AI모델 학습을 통해 유효성 검증  
데이터 종류 데이터 형태 목표 수량
교차로 교통분석 이미지(MP4) 드론 영상 원시데이터 100시간 이상
이미지(JPG), JSON 파일 가공 이미지 30만장 이상
조난자 수색 이미지(MP4) 드론 영상 원시데이터 100시간 이상
드론 영상 원시데이터 100시간 이상 가공 이미지 30만장 이상
드론 택시 이미지(MP4) 드론 영상 원시데이터 100시간 이상
드론 영상 원시데이터 100시간 이상 가공 이미지 30만장 이상
총계 원시데이터 300시간 이상
가공 이미지 100만장 이상
대표도면
드론 이동체 인지 영상(도로 고정)-대표도면-1

 

필요성
  • 드론의 기술적 발전, 정책적 완화, 시장의 급속한 확대 등 긍정적 측면을 더욱 가속화 하고, 사고와 같은 확장의 반대 급부를 완화하기 위하여 드론에 AI를 적용하여 드론 스스로 사고에 대한 위험을 줄이고 안전한 비행을 유도하도록 해야 함
  • 드론의 조종을 위해 기본적으로 장착되는 카메라를 이용하여 최근 비약적 기술 발전을 이루고 있는 영상분야의 AI 기술을 적용하여 드론으로 촬영된 비정형 영상 데이터를 분석하여 현재보다 더 정확하고 신속하게 필요한 정보를 추출하며, 위험 및 위급 상황 시 드론의 기동성을 살려 신속하게 대응 할 수 있음
  • 차세대 드론 플랫폼 중 드론택시의 안정성 확보를 위한 위험요소 감지를 위해 드론의 이동 환경에 따라 예상되는 방해물을 전사적으로 수집해둬야 할 필요가 있음
  • 저 사양의 CCTV 등 영상 촬영 장치의 성능문제 및 상대적으로 낮은 고도에 설치된 위치에 비해 드론의 영상은 원하는 높은 고도에서 고화질의 영상을 촬영 할 수가 있으므로 질 적으로 우수한 데이터를 확보 가능하며 이를 활용하기 위한 방안들이 강구될 필요가 있음
  • 산 등에서 조난 되는 사람을 찾기 위해서는 많은 인적, 물적 자원이 필요로 하며 훈련된 개의 후각에 의존하는 등의 어려움이 발생하며 산의 크기와 험난함에 따라 골든 타임을 놓치는 경우도 발생하나 드론을 활용 할 경우 많은 도움이 될 것임
  • 상기 필요성에 따라 다양한 고도에서 지상 및 공중의 장애물 또는 객체를 드론에 탑재된 카메라를 활용하여 영상을 촬영(수집)하고 정제 및 가공하여 드론에 특화된 인공지능 학습용 데이터를 구축함

 

드론 이동체 인지 영상(도로 고정) 필요성 이미지

 

데이터 구조
  • 데이터 구성
    수준 1 수준 2 타입 필수 여부 설명
    Metadata mission-id string Y 세부과제번호 (택시, 교통, 조난자)
    status string Y 촬영상태 (이륙, 착률, 임무, 비행)
    drone-id string   임의의 기체 번호 (AI01~AI08,D01~D07)
    weather string Y 날씨 (맑음, 흐림)
    time string Y 시간대 (오전, 오후)
    altitude integer Y 고도 (m 단위)
    angle integer Y 촬영각도 (° 단위)
    places string Y 장소타입 (도시, 산, 평지, 이거리, 삼거리, 사거리)
    location string   장소에 따른 세부 번호
    date string Y 날짜
    hour string Y 저장시각
    de-identification string Y 비식별화 작업 유무

     

  • 어노테이션 포맷
    수준 1 수준 2 수준 3 타입 필수 여부 설명
    annotations id   string Y 어노테이션 ID
    type   string Y 어노테이션 타입
    points   array
    (number)
    Y top left(x,y), top right(x,y), bottom left(x,y), bottom right(x,y)
    label   string Y 객체 대분류
    attributes person_pose string Y 객체 소분류 (조난자)
    isTruncated string Y 객체 소분류 (드론택시)
    isCrowd string Y 객체 소분류 (드론택시)
    filename     string Y 파일명(획득자_날짜_날씨_각도_고도_시간_프레임번호.jpg)
    parent_path     string Y 경로명 (폴더구조)
    metadata height   integer Y 이미지 높이
    width   integer Y 이미지 너비

     

  • 객체 클래스 및 인스턴스
    객체 클래스 데이터 셋 분류(인스턴스)
    이동체 사람, 자동차(승용차, 버스, 트럭, 기타), 오토바이, 자전거, 기타
    고정체 건물, 가로수, 가로등, 전봇대, 입간판, 안내표지, 신호등,교량, 시설물
    임무별 드론택시 사람(보행자), 이륜차, 승용차, 버스, 트럭, 기타차량, 운동장, 야구장, 헬리패드, 옥외주차장, 철탑, 타워크레인, 고층건물
    교차로 교통분석 사람(보행자), 이륜차, 승용차, 버스, 트럭, 기타차량
    조난자 수색 사람(누워있음, 서 있음, 앉아 있음)
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 메타빌드
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
신진섭 02-598-3327 (02-6901-3833) afshin@metabuild.co.kr · 데이터 구축 총괄
· 교차로 교통분석 응용서비스 개발

 

수행기관(참여)
수행기관(참여) 표
기관명 담당업무 기관명 담당업무
유비파이 · 원시데이터 수집 계획 및 정제
· 드론택비 서비스 개발
광주과학기술원 · 교차로 교통분석 및 드론택시 AI모델 개발
· 교차로 교통분석 및 드론택시 데이터 유효성 검증
차세대융합기술연구원 · 조난자 수색 AI모델 개발 및 데이터 유효성 검증
· 조난자 수색 응용서비스 개발
에이모 · 데이터 가공 및 의미적 정확성 검증
비투엔 · 데이터 구축 단계별 품질관리 업무 수행
 · 데이터 구문적 정확성 및 다양성 검증
한국모형항공협회 · 교차로 교통분석, 조난자 수색, 드론택시 원시데이터 수집