Name: 실내 라이다 및 카메라 동기화 영상
Published: 2021-04-23
License: http://aihub.or.kr/intro/policy

실내 라이다 및 카메라 동기화 영상 소개

데이터셋명	실내 라이다 및 카메라 동기화 영상
데이터 분야	비전	데이터 유형		이미지, 센서
구축기관	3D융합산업협회	데이터 관련 문의처	담당자명	이용이(SOS Lab)
가공기관	SOS Lab,웨슬리퀘스트, 한국전자기술연구원		전화번호	062-973-5051
검수기관	SOS Lab		이메일	yongyi.lee@soslab.co
구축 데이터량	10.8만	구축년도		2020년
버전	1.0	최종수정일자		2021.06.18
소개	실내 환경에서 보행자 추적 기술을 개발하기 위한 AI 영상 데이터
주요 키워드	라이다, 융복합 센서, 추적기술, 3D
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

데이터 변경이력
버전	일자	변경내용	비고
1.0	2021.06.18	데이터 최초 개방

구축 목적

활용 분야

주요 키워드

소개

실내 보행자의 인식 및 연속적인 동선 추적을 위한 객체 인식 딥러닝 모델 학습용 데이터셋으로, 라이다-카메라 융합 센서를 이용하여 시간, 공간적으로 동기화된 라이다 3차원 점 군 데이터와 카메라 RGB 영상 데이터를 확보하고, 보행자 정보에 대한 2D/3D 바운딩박스 레이블링 및 영상 내 개인정보 비식별화 처리가 완료된 학습용 데이터셋 구축

<라이다-카메라 융합 센서 기반 데이터 수집 시스템>

구축 내용 및 제공 데이터량

대표도면

필요성

기존 라이다-카메라 공개 데이터셋은 자율주행 분야를 대상으로 해외/실외 환경에 대해 구축이 주를 이루어 360도 회전형 기계식 라이다 중심인 반면 대규모 쇼핑 단지에서 보행자 추적을 위한 데이터셋은 부족
고해상도 고정형 라이다에 특화된 데이터셋 및 센서 맞춤형 AI 인지 솔루션 개발이 필요

데이터 구조

학습용 데이터 속성 및 폴더 구조
- 실내에 존재하는 동적 객체인 보행자, 유모차, 카트, 휠체어를 인식할 수 있는 딥러닝 기반 객체 검출 및 추적 모델의 학습을 위한 2D/3D 바운딩박스 레이블 데이터

데이터 구조 표1
학습용 데이터	어노테이션 속성
라이다 라벨링 데이터	TrackingID	객체 추적용 ID
	Type	객체 카테고리 (0: 보행자(pedestrian) 1: 유아차(stroller), 2: 카트(cart), 3: 휠체어(wheelchair))
	3D Bbox Position	바운딩 박스 위치 (center_x, center_y, center_z [m])
	3D Bbox Dimension	바운딩 박스 크기 (length, width, height [m])
	Heading	움직이는 방향 (h_angle [rad])
	Difficulty	객체 검출 난이도 (0: easy, 1: moderate, 2: hard)
카메라 라벨링 데이터	TrackingID	객체 추적용 ID (0~99)
	Type	객체 카테고리 (0: 보행자(pedestrian) 1: 유아차(stroller), 2: 카트(cart), 3: 휠체어(wheelchair))
	2D Bbox Position	2D 바운딩 박스 위치 (center_x, center_y [pixel])
	2D Bbox Dimension	2D 바운딩 박스 크기 (width, height [pixel])
	Difficulty	객체 검출 난이도 (0: easy, 1: moderate, 2: hard)

데이터셋 구축 담당자

수행기관 (주관)
책임자명	전화번호	대표이메일	담당업무
강승철	02-6388-6080	sch.kang@gokea.org	· 데이터 구축 총괄 · 라이다-카메라 융합 센서 개발 · 저작도구(데이터 정제/가공 SW) 개발 · AI 모델 개발

기본탭