교통문제 해결을 위한 CCTV 교통 영상(시내도로) 소개
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데이터셋명 | 교통문제 해결을 위한 CCTV 교통 영상(시내도로) | |||
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데이터 분야 | 안전 | 데이터 유형 | 이미지 | |
구축기관 | 라온피플 | 데이터 관련 문의처 | 담당자명 | 김대승(라온피플) |
가공기관 | 유클리드소프트 | 전화번호 | 031-4264-8290 | |
검수기관 | 유클리드소프트 | 이메일 | dskim@laonpeople.com | |
구축 데이터량 | 57만 | 구축년도 | 2020년 | |
버전 | 1.0 | 최종수정일자 | 2021.06.30 | |
소개 | 시내도로 CCTV 영상 내 차량 속도와 교통량을 자동으로 측정하는 AI기술 개발을 위한 영상 데이터 | |||
주요 키워드 | 시내도로CCTV, 교통량 | |||
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
버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
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1.0 | 2021.06.30 | 데이터 최초 개방 |
구축 목적
- 본 인공지능 학습 데이터셋 구축은 시내도로 CCTV 영상 내 차량 속도와 교통량을 자동으로 측정하는 AI기술 개발에 활용을 목표로 함
활용 분야
- 차량속도와 교통량 측정용 AI데이터 구축, 시내도로 교통상황 분석
소개
- 교통문제 해결을 위한 CCTV 교통 시내도로 데이터로 시내도로 CCTV 영상 50개, 505시간 이상 영상을 제공하며, 시내도로 교통량과 차량 속도를 자동 측정하는 AI 영상데이터를 구축함.
구축 내용 및 제공 데이터량
- 데이터 규모 : 총 505시간 동영상 및 학습데이터 57만장 이미지 (Bbox용 동영상 500시간/Tracking용 동영상 5시간 별도)
- 학습데이터 형태
- Bounding Box (Detection) 이미지 18만장
- Tracking 이미지 36만장
- Segmentation 이미지 3만장 - 날씨 : 악천후(눈, 비, 안개) 영상과 데이터 10% 이상 확보
- 차종분류 : 승용차, 소형버스, 대형버스, 트럭, 대형트레일러, 오토바이, 보행자 7종 분류
- 시간대 : 새벽 2-3시, 오전 6-9시, 낮 12-15시, 밤 17-20시
대표도면

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 필료로 함에 따라 교통한전 AI 경쟁력 강화를 위해서는 본 사업을 통해 실수요 기반의 AI 데이터 구축 필요
- 특히 국내의 경우 데이터셋 부족 뿐만 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 구성
- Bounding Box데이터 구성 Bounding Box 표 대분류 중분류 소분류 데이터타입 한글설명 캡션 info year int 연도 version str 버전 description str 상세설명 contributer str 기여자 url str 주소 date_created datetime 생성일자 task_type str 자막 data_type str 이미지의 데이터
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세트 소스data_subtype str 데이터 서브
세트의 유형annotations car_type_id int 차종ID direction_id int 방향ID location_id int 좌표ID Segmentation_id int 세그먼테이션ID multiple_car_type str 차 종류 multiple_direction str 차 방향 종류 multiple_location str 차 좌표 위치 Segmentation str 세그멘테이션 id int 주석ID video_id int 비디오ID caption str video video_id int 비디오ID file_name str 파일명 url str 주소 height int 이미지높이 width int 이미지넓이 license name str 명칭 url str 주소 - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 표 No 항목 길이 타입 필수여부 비고 한글명 영문명 1 데이터셋정보 info Object Y 1-1 상세설명 description 1000 Str 1-2 버전 version 3 Str 1-3 URL url 200 Str 1-4 생성일자 date_created 100 Str Y 1-5 기여자 contributer 200 Str 2 이미지정보 images List 2-1 식별자 id 10 Int Y 2-2 메타식별자 meta_id 10 Int Y 2-3 이미지 URL coco_url 200 Str Y 2-4 파일명 file_name 100 Str Y 2-5 라이선스 license 100 Str 2-6 이미지 촬영일자 date_created 100 Date Y 2-7 프레임번호 frame_value 10 Int Y 3 어노테이션정보 annotations List 3-1 BBox 리스트 bbox List Y Number Array 3-2 Segmentation 리스트 segmentation List Number Array 3-3 Segmentation 영역합 area 4 Float 3-4 크라우드소싱작업여부 iscrowd 1 Str Y 3-5 카테고리 category_id List Y Number Array 3-6 식별자 id 10 Int Y 3-7 Tracking 리스트 tracking_id List Y Number Array 4 카테고리 categories List 4-1 식별자 id 10 Int Y 4-2 이름 name 200 Str Y 5 가이드라인 guidline List Number Array 6 메타정보 meta List 6-1 식별자 id 10 Int Y 6-2 CCTV 아이디 camera_id 20 Str 6-3 날짜 date Date 6-4 시간 time Time 6-5 날씨 weather 20 Str 6-6 요일 week_day 20 Str 6-7 시간대 time_space 20 Str 6-8 횡단보도 crosswalk 20 Str 6-9 blocked blocked 20 Str 6-10 height height 20 Str 6-11 해상도 resolution 20 Str 6-12 초당프레임수 fps 4 Int 6-13 밝기 light 20 Str 6-14 차선수 lines 4 Int 6-15 차량방향 direction 4 Int 6-16 도로타입 road_type 20 Str 6-17 주소 address 100 Str
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 라온피플
책임자 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
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김대승 | 031-4264-8290 | dskim@laonpeople.com | · 데이터 구축 사업 총괄 |
수행기관(참여)
기관명 | 담당업무 | 기관명 | 담당업무 |
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주식회사 유클리드소프트 | · 데이터 수집, 가공, 검수, 크라우드 소싱, 저작도구 개발 | 주식회사 크레스프리 | ·원천 데이터 정제 |
중앙대학교 | · AI 모델 개발 | 네이버시스템 | · AI 모델을 활용한 응용 서비스 개발 (교통량 측정) |