AI-Hub

데이터 변경이력

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 Box

  데이터 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 세트 소스
  	data_subtype		str	데이터 서브 세트의 유형
  	annotations
  		car_type_id	int	차종ID
  		direction_id	int	방향ID
  		location_id	int	좌표ID
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  		multiple_car_type	str	차 종류
  		multiple_direction	str	차 방향 종류
  		multiple_location	str	차 좌표 위치
  		bounding_box	str	바운딩박스
  		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

   

  - Polygon Segmentation

  데이터 구성 Polygon Segmentation 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 세트 소스
  	data_subtype		str	데이터 서브 세트의 유형
  	annotations
  		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
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  	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
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  	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