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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2022-02-21 원본 이미지 추가 개방 1.1 2021-12-30 라벨링데이터 품질 보완 1.0 2021-06-18 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 소개
CCTV 영상에서 차종, 연식, 번호판을 식별하고 도난 차량추적 등의 AI 기술개발을 위한 학습 영상 데이터
구축목적
시내도로 및 주유소, 주차장의 CCTV 영상에서 차량의 차종, 연식 및 번호판 인식을 위한 AI 학습용 데이터셋 구축을 목표로 함
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메타데이터 구조표 데이터 영역 재난안전환경 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/60만 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 부천시 내 CCTV 및 별도로 설치한 카메라로부터 약 2,189시간의 영상 수집
- 영상데이터를 이미지로 추출하여, 차량 바운딩박스 가공작업 진행
- 차량 바운딩박스 크롭 이미지 50만 장과 그에 대한 차종분류 정보가 포함된 JSON 파일 50만 개 구축
- 번호판 바운딩박스 크롭 이미지 10만 장과 번호값이 포함된 JSON 파일 10만 개 구축
구축 내용 및 제공 데이터량 표 분류 세부내용 구축량 차량 이미지 차량에 대해 바운딩박스 크롭처리한 이미지 500,000장 차량정보
JSON파일차량에 대한 차종/색상/제조사/연식 정보가 포함된 JSON파일 500,000개 번호판 이미지 번호판 부분을 바운딩박스 크롭처리한 이미지 100,000장 번호판정보 JSON파일 번호판 정보값을 포함하는 JSON 파일 100,000개 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 다운로드 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 번호판 OCR 정확도 Optical Character Recognition CRAFT 모델 4 stage-STR Accuracy 90 % 99.75 % 2 차량 연식/모델식별 정확도 Image Classification YOLO v3 mAP 80 % 86 %
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2022.02.21 원본 이미지 추가 개방 1.1 2021.12.30 라벨링데이터 품질 보완 1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방 구축 목적
- 시내도로 및 주유소, 주차장의 CCTV 영상에서 차량의 차종, 연식 및 번호판 인식을 위한 AI 학습용 데이터셋 구축을 목표로 함
활용 분야
- 연구분야
- 동영상에서 차량의 차종, 연식(세대별), 번호판 식별 AI 연구 - 산업분야
- 차량 도난 등의 보안, 관제 등을 위한 차량 식별 자동화
- 주차장, 주유소의 입·출차 자동화
소개
구축 내용 및 제공 데이터량
- 부천시 내 CCTV 및 별도로 설치한 카메라로부터 약 2,189시간의 영상 수집
- 영상데이터를 이미지로 추출하여, 차량 바운딩박스 가공작업 진행
- 차량 바운딩박스 크롭 이미지 50만 장과 그에 대한 차종분류 정보가 포함된 JSON 파일 50만 개 구축
- 번호판 바운딩박스 크롭 이미지 10만 장과 번호값이 포함된 JSON 파일 10만 개 구축
구축 내용 및 제공 데이터량 표 분류 세부내용 구축량 차량 이미지 차량에 대해 바운딩박스 크롭처리한 이미지 500,000장 차량정보
JSON파일차량에 대한 차종/색상/제조사/연식 정보가 포함된 JSON파일 500,000개 번호판 이미지 번호판 부분을 바운딩박스 크롭처리한 이미지 100,000장 번호판정보 JSON파일 번호판 정보값을 포함하는 JSON 파일 100,000개 대표도면
대표도면 분류 Bounding Box Car Attribution Car Number Plate OCR 예시 
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-1.jpg","attributes":{"brand":"기아자동차
","color":"검은색","modle":"SUV_니 로
","year":"2016-2019"}},"id":"000f6a2d-
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구조원천데이터>
차종분류데이터>
차종(세단,suv...)>
제조사(현대,기아자동차...)라벨링데이터>
차종분류데이터>
차종(세단,suv...)>
제조사(현대,기아자동차...)원천데이터>
자동차번호판OCR데이터라벨링데이터>
자동차번호판OCR데이터필요성
- 교통 안전을 위한 AI 영상 데이터가 부족함. 현존하는 Open Dataset은 실재 구현해야 할 AI 교통 서비스에 맞지 않는 데이터이거나, 일부 AI 교통 서비스의 경우에는 학습용 데이터가 전혀 존재하지 않음
- AI 교통 서비스를 위한 AI 모델이 대규모 영상 데이터를 필요로 함에 따라 교통한전 AI 경쟁력 강화를 위해서는 본 사업을 통해 실수요 기반의 AI 데이터 구축 필요
- 특히 국내의 경우 데이터셋 부족뿐만 아니라 국내 수요처(한국도로공사, 지자체, AI 서비스 기업)가 필요로 하는 AI 데이터의 부족으로 AI 데이터구축 사업을 통한 경쟁력 강화가 절실
- 교통 안전을 위한 AI 기술 활용 가능성 확대
- 코로나 19로 촉발된 경기침체 대응 및 대규모 일자리 창출 가능
데이터 구조
- 차량정보 어노테이션 포맷
차량정보 어노테이션 포맷 표 key type 필수여부 항목 설명 imagepath string 필수 대응되는 이미지 파일 경로 attributes array 필수 500,000개 ㄴbrand string 필수 차량 제조사 ㄴmodel string 필수 차량 모델 종류 ㄴcolor string 필수 차량 색상 ㄴyear string 필수 차량 연식 id string 필수 데이터 고유키 - 번호판정보 어노테이션 포맷
번호판정보 어노테이션 포맷 표 key type 필수여부 항목 설명 imagepath string 필수 대응되는 이미지 파일 경로 value array 필수 번호판 이미지의 정보를 전사한 텍스트 값 id string 필수 데이터 고유키
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 라온피플
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김대승 010-8726-8339 dskim@laonpeople.com · 데이터 구축 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 크로센트 · 데이터 확보 및 제공 딥핑소스 · 데이터 확보 및 제공
· 데이터 추출 및 정제
· 데이터 가공 (크라우드소싱 활용)
· 결과물 검수 및 검증광주과학기술원 · AI모델 개발 아토리서치, 유에프엠시스템즈 · AI모델을 활용한 응용서비스 개발 (차량인식 및 데이터제공 서비스) 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 진창윤(라온피플) 031-698-3456 cyjin@laonpeople.com
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.