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자동차 차종/연식/번호판 인식용 영상 소개

자동차 차종/연식/번호판 인식용 영상 소개

데이터셋명 자동차 차종/연식/번호판 인식용 영상
데이터 분야 안전 데이터 유형 이미지
구축기관 라온피플 데이터 관련 문의처 담당자명 진창윤(라온피플)
가공기관 딥핑소스 전화번호 031-698-3456
검수기관 딥핑소스 이메일 cyjin@laonpeople.com
구축 데이터량 60만 구축년도 2020년
버전 1.1 최종수정일자 2021.12.30
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
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
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, 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 
JSON파일
차량에 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 대표도면 예시 Car image "imagePath":"SUV/기아자동차/SUV_니로
-1.jpg","attributes":{"brand":"기아자동차
","color":"검은색","modle":"SUV_니 로
","year":"2016-2019"}},"id":"000f6a2d-
2a03-40e9-8b2b-44e69e3cf9e6"}
대표도면 예시 Car Number Plate {"imagePath":"01가
0785.jpg","value":"01가
0785","id":"615d8372-90f6-
48eb-a14b-26cd7b3448f8"}
구축량 500,000 500,000 100,000 100,000
포맷 JPG JSON JPG JSON
폴더
구조

원천데이터>
차종분류데이터>
차종(세단,suv...)>
제조사(현대,기아자동차...)

라벨링데이터>
차종분류데이터>
차종(세단,suv...)>
제조사(현대,기아자동차...)
원천데이터>
자동차번호판OCR데이터
라벨링데이터>
자동차번호판OCR데이터

 

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
  • 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
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 라온피플
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
김대승 010-8726-8339 dskim@laonpeople.com · 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)