축산물 품질(QC) 이미지

축산물 품질(QC) 이미지

데이터셋명 축산물 품질(QC) 이미지
데이터 분야 농축수산 데이터 유형 이미지
구축기관 한국축산데이터 데이터 관련 문의처 담당자명 김도연(한국축산데이터)
가공기관 한국축산데이터 전화번호 02-6956-1120
검수기관 블루타일랩 이메일 ellie@aidkr.com
구축 데이터량 16만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 축산품 상품등급 자동 분류를 위한 축산품 상품등급 이미지 데이터
주요 키워드 축산물 품질, 등급 분류
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
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데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 축산물 품질관리 시스템을 구축하기 위한 데이터셋
활용 분야
  • AI 기술을 활용하여 기존 축산물 품질 평가 과정에서 발생하는 휴먼 에러를 줄임으로써 사람을 통한 축산물 품질 평가 체계의 단점을 보완하고 일관성 있는 평가를 할 수 있으며, 이와 같은 평가 체계로 인하여 축산물 소비자에게 우리나라 축산물에 대한 신뢰성을 제고 할 수 있음
소개
축산물 품질 이미지
  • 주요 축산물 등급별 이미지를 나타낸 품질 관련 이미지 데이터 구축
  • 주요 축산물 등급별 이미지를 나타낸 품질 관련 이미지 데이터셋 구축을 통해 축종별 품질 등급에 대하여 높은 정확도, 신뢰도, 일관성 있는 자동화 등급 분류 알고리즘의 구현
구축 내용 및 제공 데이터량
  • 축산물 품질 이미지
    축산물 품질 이미지 표
    종류 세부분류 성별 데이터 확보항목 품질 기준
    한우 한우 등심 단면품질 / 2분도체 축산물 품질 한우
    한우 한우 등심 단면품질 / 2분도체
    육우(홀스타인) 육우 등심 단면품질 / 2분도체
    돼지 YLD 삽겹살 단면 품질 축산물 품질 돼지
    돼지 YLD 삼겹살 단면 품질
    육계 - 외관품질(앞뒤) 축산물 품질 닭
    달걀 외관품질 - 외관 품질 축산물 품질 달걀 외관
    달걀 신선도 - 호우 유닛(신선도 품질) 축산물 품질 달걀 호우

     

    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    분류 소 도체
    (한우)(암/수)
    소 도체
    (육우)(암/수)
    돼지 도체
    (암/수)
    닭 도체 달걀
    (외관, 호우)
    내용 가공데이터 가공데이터 가공데이터 가공데이터 원본이미지
    가공데이터
    구축 규모 60,000건 10,000건 10,000건 40,000건 40,000건
    10,000건 - 5,000건 - 호우 30,000건
    50,000건 10,000건 5,000건 - 외관 10,000건
대표도면
  • 이미지 내 품질결정 영역 검출 결과대표도면

     

필요성
  • 기존 축산물 등급제도의 개선 과정에서 등급 판정 기준에 따라 사육하는 농가도 제도 변경으로 인해 비효율을 감당하고 있고, 축산물 소비자는 등급 판정 기준에 대해 혼란을 겪고 있어서 어느 때보다도 품질 판정에 대한 명확하고 객관적인 기준 설정과 시스템이 필요
데이터 구조

 

  • 데이터 구성
         - 소 도체, 돼지 도체의 JSON구조
    데이터 구성 소,돼지 도체의 JSON구조 표
    JSON 파일 상위항목 중위항목 설명
    label_info  
      image file_name 입력 이미지 파일 이름 (.jpg)
    width 입력 이미지 크기 (너비)
    height 입력 이미지 크기 (높이)
    shapes label 축산물 구분 (육우/한우/돼지)
    points Shape type에서 정의된 객체의 위치 정보(x,y)
    shape_type 객체의 라벨링 타입 (Segmentation)
    grade 객체의 등급
    gender 객체의 성별

     

         - 닭 도체, 달걀의 JSON구조
    데이터 구성 소,돼지 도체의 JSON구조 표
    JSON 파일 상위항목 중위항목 설명
    label_info  
      image file_name 입력 이미지 파일 이름 (.jpg)
    width 입력 이미지 크기 (너비)
    height 입력 이미지 크기 (높이)
    shapes label 축산물 구분
    (닭도체앞면/닭도체뒷면/달걀윗면/달걀옆면)
    points Shape type에서 정의된 객체의 위치 정보 (x,y)
    shape_type 객체의 라벨링 타입
    (Bbox, Segmentation, Keypoint)
    grade 객체의 등급

  • 어노테이션 포맷
    어노테이션 포맷 표
    분류 소 도체
    (한우)
    소 도체
    (육우)
    돼지 도체 닭 도체 달걀
    (외관, 호우)
    내용 가공이미지 가공이미지 가공이미지 가공이미지 외관 : 원본이미지
    호우 : 가공이미지
    항목 포함여부
    파일 이름 file_name Y Y Y Y Y
    이미지 너비 width Y Y Y Y Y
    이미지 높이 height Y Y Y Y Y
    축산물 구분 label Y Y Y Y Y
    객체의 위치정보
    (x,y좌표)
    points Y Y Y Y Y
    라벨링 타입
    (x,y좌표)
    shape_type Y Y Y Y Y
    객체의 등급 grade Y Y Y Y Y
    객체의 성별 gender Y Y Y N N
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 한국축산데이터
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
경노겸 02-6956-1120 daniel@aidkr.com · 사업 관리 총괄
· 크라우드 소싱기반 데이터 수집
· 원본데이터 정제
· AI 모델 개발을 위한 라벨링 작업
· 가공된 데이터의 품질 검증
· AI 모델 리서치, 모델 트레이닝

 

수행기관(참여)
수행기관(참여) 표
기관명 담당업무 기관명 담당업무
KAIST · 데이터 수집 협업
· AI모델 개발을 위한 품질 검증
· AI모델 리서치, 모델 트레이닝
SELECTSTAR · 크라우드 소싱기반
· AI모델 리서치, 모델 트레이닝
BLUE TILE LAB · AI 모델 개발을 위한 라벨링 작업
· 데이터 품질 체크
· AI모델 리서치, 모델 트레이닝