생활 폐기물 이미지

생활 폐기물 이미지

데이터셋명 생활 폐기물 이미지
데이터 분야 국토환경 데이터 유형 이미지, 비디오
구축기관 시티랩스(舊 데일리블록체인) 데이터 관련 문의처 담당자명 조영중(시티랩스)
가공기관 노아에스앤씨, 에스제이엠앤씨,경기대진테크노파크 전화번호 031-470-4800
검수기관 노아에스앤씨, 에스제이엠앤씨 이메일 yjcho@citylabs.co.kr
구축 데이터량 15만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 생활 폐기물 탐지 및 분류를 위한 생활 폐기물 15종(가구, 고철류, 나무, 도기류, 비닐, 스티로폼, 유리병류, 의류, 자전거, 전자제품, 종이류, 캔류 등) 이미지 데이터
주요 키워드 환경, 환경오염, 폐기물, 산업폐기물, AI데이터, 자동인식, 자동분류
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
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저작도구 다운로드 AI모델 업데이트 중
데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 설계, 수집, 가공, 검증단계별 사업수행읕 통한 생활 폐기물 산업,자치단체, 공공기관등 분야에서 활용 가능한 범용성 높은학습용 데이터 구축
활용 분야
  • 플라스틱, 종이, 병, 캔, 고철, 스티로폼, 비닐 등 생활폐기물 이미지 데이터를 구축하고 생활폐기물 인공지능 자동분류 서비스 기능을 구현하여 향후 생활폐기물 분류 지능형 로봇개발에 활용
소개
  • 폐기물 자원 관리 효율화를 위해 인공지능 기반 생활 폐기물 탐지 및 분류를 위한 생활 폐기물 데이터셋을 구축
  • 이를 위해 각종 생활폐기물(플라스틱, 종이, 병, 캔, 고철, 스티로폼 비닐 등 15가지)에 대한 카테고리별 이미지 데이터 1만건 이상, 총 15만건 이상의 AI 학습용 데이터를 구축
생활 폐기물 소개 이미지

 

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 생활폐기물 탐지 및 분류를 위한 인공지능 서비스 모형을 개발하고 이를 지원하는 학습데이터를 구축하여 폐기물 자원관리 효율화에 기여
  • 생활폐기물 15종(가구, 고철류, 나무, 도기, 비닐, 스티로폼, 유리병, 의류, 자전거, 전자제품, 종이, 캔류, 페트병, 플라스틱, 형광등)으로 분류하고 가공된 데이터셋을 학습하여 생활폐기물 분류 모델 구축
  • 다양한 이미지와 영상에 대응하기 위해서 속도와 정확도룰 고려하여 AI 학습은 YOLOv4 학습 모델을 사용
  • 활용 서비스로 “생활폐기물 자동감지 분류 시스템” 제공

     

    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    구분 중분류 합계(건) 합계(장)
    생활
    폐기물
    종이류 10,000 50,000
    플라스틱류 10,000 50,000
    유리류 10,000 50,000
    캔류 10,000 50,000
    고철류 10,000 50,000
    의류 10,000 50,000
    전자제품 10,000 50,000
    스티로폼 10,000 50,000
    도기류 10,000 50,000
    비닐류 10,000 50,000
    가구 10,000 50,000
    자전거 10,000 50,000
    형광등 10,000 50,000
    페트병류 10,000 50,000
    나무류 10,000 50,000
    합계 150,000 750,000
대표도면
대표도면

 

대표도면-1

 

대표도면-3

 

필요성
  • 기존의 생활폐기물 인공지능 학습용 데이터는 임의의 설정을 통해 만들어진 데이터로 공공기관, 지방자치단체, 폐기물 처리업체에서 기계학습 모델링의 현실을 잘 반영하고 있지 못함
  • 데이터 확보가 쉽지 않고, 데이터 가공에도 많은 비용이 소요 되므로 정부 주도의 데이터 구축·보급 필요
  • 이러한 근본적 데이터의 오류를 없애고 정확도를 높이고자 딥러닝 모델링의 사용처를 감안하여 데이터 수집, 가공을 진행할 전략수립
데이터 구조
데이터 구조 및 어노테이션 포맷 표
No 항목명 항목설명 타입 필수
구분
단위 비고
1-1 파일명 (FILE NAME) 파일명 String Y   구문
1-2 과제구분
(PROJECT SORTING)
폐기물 구분 String Y   의미
1-3 획득구분
(COLLECTION METHOD)
직접촬영여부 String Y   의미
1-4 촬영형태 (FORM) 사진 String Y   구문
1-5 주/야 (DAY/NIGHT) 주간/야간 String Y   의미
1-6 촬영장소 (PLACE) 실내/실외/스튜디오 String Y   의미
1-7 촬영자 (ID CODE) 사용자 코드 String Y   구문
2-1 촬영일시 (DATE) 년월일시분초 String Y   구문
2-2 촬영위치 (GPS) 촬영장소(GPS정보) String Y   구문
2-3 해상도 (RESOLUTION) 해상도(1920*1080) String Y PX 구문
2-4 초점거리
(focus distance)
렌즈 초점거리 String Y   구문
2-5 노출 시간
(exposure time)
셔터스피드 String Y   구문
2-6 조리개값
(Aperture values)
렌즈에 들어오는 빛의 양 String Y   구문
2-7 ISO 감도
(Sensitivity iso)
빛의 감도 String Y   구문
2-8 노출 방식
(exposure method)
normal program String N   구문
2-9 카메라제조사 (Make) 카메라 제조 업체 정보 String N   의미
2-10 모델명 (Model Name) 카메라 모델명 String N   의미
2-11 소프트웨어(Software) 카메라
소프트웨어정보
String N   의미
2-12 파일크기(File Size) 이미지 파일 크기 (Byte) String Y   구문
3-1 지정대상수량
(BoundingCount)
라벨링 Object 갯수 String Y 구문
3-2 분류 (CLASS) 중분류 String Y   의미
3-3 상세 (DETAILS) 상세정보 String Y   의미
3-4 훼손정도(DAMAGE) 훼손 구분 String Y   의미
3-5 불투명정도
(TRANSPARENCY)
대상 객체
투명/불투명 구분
String Y   의미
3-6 색상 (Color) 대상객체의 색상 String Y   의미
3-7 모양 (Shape) 대상객체의 형태 String Y   의미
3-8 질감 (Texture) 대상객체의 질감 String Y   의미
3-9 크기 (Object Size) 대상객체의 크기 String Y   의미
3-10 라벨링구분 (Drawing) Box / Polygon String Y   의미
3-11 바운딩박스 (BOX) X1, Y1, X2, Y2
(라벨링구분이 Box인 경우 필수)
String N   구문
3-12 폴리곤 (Polygon) (X1,Y1) ... (Xn, Yn)
(라벨링구분이 Polygon인 경우 필수)
String N   구문

 

데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 시티랩스(舊 데일리블록체인) 
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
조영중 031-470-4800 yjcho@citylabs.co.kr · 데이터구축 총괄

 

수행기관(참여)
수행기관(참여) 표
기관명 담당업무 기관명 담당업무
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