자동차 차종/연식/번호판 인식용 영상

자동차 차종/연식/번호판 인식용 영상

데이터셋명 자동차 차종/연식/번호판 인식용 영상
데이터 분야 안전 데이터 유형 이미지
구축기관 (주)라온피플 데이터 관련 문의처 담당자명 박성규 (김대승)
가공기관 주식회사 딥핑소스 전화번호 02-6956-2255
검수기관 주식회사 딥핑소스 이메일 contact@deepingsource.io
구축 데이터량 60만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.18
소개 CCTV 영상에서 차종, 연식, 번호판을 식별하고 도난 차량추적 등의 AI 기술개발을 위한 학습 영상 데이터
주요 키워드 시내도로, 주유소, 주차장, 차종, 연식, 번호판
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
데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
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
자동차 차종/연식/번호판 인식용 데이터 소개 이미지

 

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 부천시 내 CCTV 및 별도로 설치한 카메라로부터 약 2,189시간의 영상 수집
  • 영상데이터를 이미지로 추출하여, 가공작업 진행
  • 차량 바운딩박스 이미지 50만 장과 그에 대한 좌표 및 차종분류 정보가 포함된 JSON 파일 50만 개 구축
  • 바운딩박스 처리된 해당 차량을 포함하는 전체이미지 50만 장
  • 번호판 바운딩박스 이미지 10만 장과 그에 대한 좌표 및 번호값이 포함된 JSON 파일 10만 개 구축
수행기관(주관) 표
분류 세부내용 구축량
원본 데이터 부천시 내 CCTV 및 별도 설치 카메라로부터 수집한 영상 데이터 약 2,189 시간
차량 이미지 원본 데이터로부터 바운딩박스 작업한 차량 이미지 50만 장
전체 이미지 바운딩박스 처리된 해당 차량을 포함하는 전체 이미지 50만 장
차량정보 데이터 바운딩박스 대상 차량정보를 포함한 JSON 파일 50만 개
번호판 이미지 원본 데이터로부터 바운딩박스 작업한 번호판 이미지 10만 장
번호판 데이터 바운딩박스 대상 번호값을 포함한 JSON 파일 10만 개
대표도면
대표도면
분류 Bounding Box Original Image Car Attribution Car Number Plate OCR
예시 자동차 대표도면 bounding Box 자동차 대표도면 Original Image 자동차 대표도면 Car Attribution 자동차 대표도면 Car Number Plate 자동차 대표도면 OCR
구축량 500,000 500,000 500,000 100,000 100,000
포맷 JPG JPG JSON JPG JSON
폴더
구조
폴더명 1부터 589까지
589개 폴더
각 폴더별 31~1,000장의
이미지 + json파일
폴더명 1부터 589까지
589개 폴더
각 폴더별 31~1,000장의
이미지 + json파일
폴더명 1부터 589까지
589개 폴더
각 폴더별 31~1,000장의
이미지 + json파일
cctv-ocr 폴더 내 10만장
이미지 + json 파일
cctv-ocr 폴더 내 10만장
이미지 + json 파일

 

필요성
  • 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
  • 데이터 포맷자동차 차종/연식/번호판 인식용 데이터 데이터 포맷

     

  • 차량정보 어노테이션 포맷
    차량정보 어노테이션 포맷 표
    key type 필수여부 항목 설명
    id string 필수 데이터 고유키
    imagePath string 필수 대응되는 이미지 파일 경로
    car list 필수 대응되는 영상 파일 경로
     ㄴbbox list 필수 bounding Box를 위한 좌상단, 후하단 X,Y 좌표값
     ㄴimagePath string 필수 크롭된 이미지 파일 경로
     ㄴattributes list 필수 이미지에 해당하는 특성정보값
       ㄴbrand string 필수 차량 제조사 및 특수차량
       ㄴmodel string 필수 차량 모델 종류
       ㄴcolor string 필수 차량 색상
       ㄴyear string 필수 차량 연식
    plate list 필수 번호판
     ㄴbbox list 필수 bounding Box를 위한 좌상단, 후하단 X,Y 좌표값
    videoName string 필수 대응하는 원본 비디오 파일 명칭
    frameNo number 필수 대응하는 원본 비디오 내 프레임 위치(번호)

     

  • 번호판정보 어노테이션 포맷
    번호판정보 어노테이션 포맷 표
    key type 필수여부 항목 설명
    id string 필수 데이터 고유키
    imagePath string 필수 대응되는 이미지 파일 경로
    value string 필수 번호판 이미지의 정보를 전사한 텍스트 값
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 라온피플
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
박성규(김대승) 02-6956-2255 contact@deepingsource.io · 데이터 구축 총괄

 

수행기관(참여)
수행기관(참여) 표
기관명 담당업무 기관명 담당업무
크로센트 · 데이터 확보 및 제공 딥핑소스 · 데이터 확보 및 제공 
· 데이터 추출 및 정제
· 데이터 가공 (크라우드소싱 활용)
· 결과물 검수 및 검증 
광주과학기술원 · AI모델 개발 아토리서치, 유에프엠시스템즈 · AI모델을 활용한 응용서비스 개발 (차량인식 및 데이터제공 서비스)