지하철 역사 내 CCTV 이상행동 영상

지하철 역사 내 CCTV 이상행동 영상

데이터셋명 지하철 역사 내 CCTV 이상행동 영상
데이터 분야 안전 데이터 유형 이미지
구축기관 대전도시철도공사 데이터 관련 문의처 담당자명 이경복
가공기관 데이터메이커 전화번호 042-539-3920
검수기관 데이터메이커 이메일 kblee@djet.co.kr
구축 데이터량 100만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 이기종 CCTV 및 설치 환경 등 여러 환경에서 10종 이상의 이상행동 및 정상 행동을 포함하는 영상 데이터
주요 키워드 AI CCTV, 도시철도, 이상행동
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
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샘플데이터 다운로드 교육활용동영상 영상보기
저작도구 다운로드 AI모델
데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 도시철도역 내 CCTV를 이용한 이상행동 감지, 이상상황 판별을 통한사회범죄 예방을 위한 AI 학습용 데이터 구축과 AI 학습 모델 제시
활용 분야
  • 개발 알고리즘과 데이터셋을 통해 도시철도역내, 기차역내, 백화점, 종합 쇼핑몰, 영화관, 아파트 그리고 다양한 관공서들 등의 유동인구가 많은 실내 공간의 지능형 CCTV 영상에 적용 가능
소개
  • 도시철도 역사내에서 발생하기 쉬운 이상행동 13종의 대상을 정의하고 이를 감지할 수 있는 AI 알고리즘 개발 및 각 클래스별 데이터셋 구축을 통해 도시철도에서 실제적으로 활용할 수 있는 응용 서비스를 개발
     
서비스 구성 예 이미지

<서비스 구성 예>

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 이상행동 13종에 대해 총 500시간 이상(5분 길이의 클립 6천개)의 영상 데이터셋 구축
구축 내용 및 
제공 데이터량 표
데이터 종류 데이터 형식 목표 수량
이상행동 13종
(에스컬레이터 전도, 계단 전도, 실신, 몰카 등)
mp4, json(xml) 13종 클래스 총 500시간의 데이터셋(에스컬레이터 전도 60시간, 계단전도 40시간, 실신 40시간, 몰카 50시간 등)
대표도면
이상행동 대표 도면

 

필요성
  • 매년 도시철도(지하철) 역사에서는 다양한 안전사고와 범죄가 발생하고 있으며 운영 기관의 예방 노력에도 꾸준히 증가하고 있는 추세임
  • 또한 최근 코로나 19 확산을 막기 위한 조치로 지자체에서는 감염자 동선파악 등 적극적인 방역지침을 수행하고 있으며 대중교통 및 공공장소에서의 방역 및 위생관리가 필수사항이 되고 있음
  • 도시철도 역사에서의 이상행동 및 추적 영상 학습 데이터 구축을 통해 안전사고, 범죄 및 코로나 19로부터 도시철도 이용객을 보호하고 이를 위해 인공지능을 활용한 CCTV 개발 및 적용 등 적극적이고 선제적인 대처가 요구되고 있음
  • 이에 도시철도역 CCTV를 이용하여 안전사고, 사회범죄를 조기에 감지하여 신속히 대응하고, 교통약자의 경우 추적 관찰을 통하여 적기의 돌봄 서비스를 제공하기 위해 역사내 CCTV에 AI를 접목하여 지능화 및 고도화시키기 위해 검증된 학습용 데이터를 구축하고자 함
데이터 구조
  • 데이터구성(이상행동)
어노테이션 포맷 표
Key Description Type
id - - - 아이디 String
file - - - 참조 영상명 String
metadata - - - 메타 데이터 JsonObjArr
width - - 영상 너비 Number
height - - 영상 높이 Number
duration - - 영상 길이 Number
fps - - 영상 fps Number
frames - - 영상 frame 개수 Number
created - - 영상 생성일 Datetime
events - - - 이상행동 정보 JsonObjArr
name - - 이상행동 명 String
start_time - - 이상행동 시작시간 Number
duration - - 이상행동 지속시간 Number
frames - - - 프레임 정보 JsonObjArr
number - - 프레임 넘버 Number
image - - 프레임 이미지 파일명 String
annotations - - 어노테이션 정보 JsonObjArr
label - 어노테이션 객체 박스 정보 JsonObj
x 박스 좌측 상단 x 좌표 Number
y 박스 좌측 상단 y 좌표 Number
width 박스 너비 Number
height 박스 높이 Number
category - 어노테이션 객체 클래스 정보 JsonObj
code 어노테이션 객체 클래스 명 String
attributes 어노테이션 객체 추가 속성 정보 JsonObjArr

 

  • 어노테이션 포맷
    - 이상행동 어노테이션 포맷
    - root 포맷
    어노테이션 포맷 (root)표
    패러미터명 데이터타입 설명
    id number · 데이터 고유번호
    file string · 원본 영상 파일 경로
    metadata object<metadata> · 원본 영상 메타데이터
    events object<event>[] · 이상행동 감지 구간 목록
    frames Object<frame>[] · 이상행동 구간에 대한 프레임
    및 어노테이션 정보

    - root > metadata 포맷
    어노테이션 포맷 (root > metadata 포맷)표
    패러미터명 데이터타입 설명
    width number · 영상 너비
    height number · 영상 높이
    duration number · 영상 길이
    fps number · 초당 프레임 수
    frames number · 총 프레임 수
    created datetime · 촬영 날짜 및 시간

    - root > event 포맷
    어노테이션 포맷 (root > event)표
    패러미터명 데이터타입 설명
    name string · 이상행동 명
    start_time time · 이상행동 구간 시작 시간
    duration number · 이상행동 구간 길이

    - root > frames 포맷
    어노테이션 포맷 (root > frames)표
    패러미터명 데이터타입 설명
    number number · 프레임숫자
    image string · 프레임 이미지 파일 경로
    annotations object<annotation>[] · 어노테이션 정보 목록

    - root > frames > annotation 포맷
    어노테이션 포맷 (root > frames > annotation)표
    패러미터명 데이터타입 설명
    label object<label> · 바운딩박스 정보
    category string · 객체 분류명

      - root > event > frame > annotation > label 포맷
    어노테이션 포맷 (root > event > frame > annotation > label)표
    패러미터명 데이터타입 설명
    x number · 바운딩박스 좌측상단 포인트 x 좌표
    y number · 바운딩박스 좌측상단 포인트 y 좌표
    width number · 바운딩박스 너비
    height number · 바운딩박스 높이

 

데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 대전도시철도공사
수행기관(주관)
책임자 전화번호 대표이메일 담당업무
이경복 042-539-3920 kblee@djet.co.kr · 사업 및 데이터구축 총괄
· 응용 서비스 구축 및 활용 총괄
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무 기관명 담당업무
데이터메이커 · CCTV 영상 데이터 수집ㆍ정제ㆍ가공ㆍ검수 한국창직협회 · CCTV 영상 데이터 가공ㆍ검수
한국기계연구원 · 이상행동 13종 감지를 위한 AI 모델 및 응용서비스 개발 한밭대학교 · 객체추적 6종 감지를 위한 AI 모델 및 응용서비스 개발
알에프컴 · AI CCTV 응용서비스 개발을 위한 시스템 구축 플랜아이 · CCTV 영상 데이터 수집 및 해커톤 대회 개최