1인칭 시점 보행영상

1인칭 시점 보행영상

데이터셋명 1인칭 시점 보행영상
데이터 분야 안전 데이터 유형 이미지, 비디오
구축기관 유니콤넷 데이터 관련 문의처 담당자명 이소영
가공기관 마인즈랩, 아와소프트 전화번호 02-2025-4870
검수기관 마인즈랩, 아와소프트 이메일 lucia@unicomnet.co.kr
구축 데이터량 80만 구축년도 2020년
버전 1.1 최종수정일자 2021.08.04
소개 로봇 개발 및 인도보행 증강 서비스 등에 활용하기 위한 1인칭 시점의 영상 데이터
주요 키워드 실내, 실외, 보행자 시점, 소형 모빌리티, 안전취약, 영상 데이터셋
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다 [데이터 이용정책 상세보기]
데이터설명서 자료보기 구축활용가이드 자료보기
샘플데이터 교육활용동영상
저작도구 다운로드 AI모델 다운로드
데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.1 2021.08.04 데이터 추가 개방  
1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 장애인, 노인의 도로, 골목길 등 실내/외의 1인칭 시점 보행환경을 파악하고, 보행에 장애요소를 도출해낼 수 있도록 인공지능 훈련하기 위한 데이터셋
활용 분야
  • 실내 활용 분야
    - 카메라 및 CCTV 장비 등을 이용하여 영상 처리함으로써 이동체의 위치를 측위 하는 방법으로 원하는 장소의 영상을 수집 영상 상황에 대한 나침반 정보는 서버로 전달되며, 서버에서는 영상 매칭을 통해 사용자의 장소를 인식하여 그 장소에 대한 정보를 제공.
  • 실외 활용 분야
    - CCTV 영상에서 자동으로 추출되는 도로, 건물, 인구수 등의 데이터로 지도에 상황을 실시간으로 표현
    ・ 영상데이터를 기반으로 교통사고 및 안전사고를 인지하여 빠른 대응이 가능하도록 구축
    ・ 사용자들이 자주 다니는 경로를 분석하여 실질적으로 필요한 안전장치를 구축
소개
  • 생활 안전 인공지능학습용 데이터 구축
    - 안전취약계층을 위한 지자체 연계형 인공지능 활용 돌봄 서비스 모델 개발 및 실증
    - 다양한 보행로 영상 데이터로부터 정제 추출된 이미지 파일을 지정된 클래스별로 Segmentation labelling 작업을 실시하여 생성한 AI 데이터 셋으로, 기존 보행자 안전 1인칭 시점 데이터셋과는 다른 객체의다양성을 추구하며, 재사용에 제한이 없도록 저작권 문제를 완전히 해결한 원천 데이터를 확보

 

생활안전 AI데이터 (Life safety AI data)

<생활안전 AI데이터 (Life safety AI data)>

구축 내용 및 제공 데이터량
  • b.box
    - 1인칭 시점 보행 데이터
    ・ 전체 영상 300시간, 1,900클립, 이미지 80만장 중 70%를 Bounding Box로 구축
    ・ BB 데이터 구축 목표 : 이미지 56만장, 영상기준 210시간, 클립수 1,330개

 

1인칭시점 보행 영상 데이터 최종구축량

 

1인칭시점 보행 영상 데이터 최종구축량 표
전체 이미지 개수 757,653장
영상 클립수 18,680개 (210시간)
JSON 파일 개수 18,680개
폴더 구성 내역 (viewpoint)⧹(place)⧹filename.mp4⧹image(.png)1-100장 + json 1개
대표도면
1인칭시점 보행 영상데이터 라벨링 작업(Bounding Box) 예시

<1인칭시점 보행 영상데이터 라벨링 작업(Bounding Box) 예시>

필요성
  • 국가안전관리기본계획은 ‘재난 및 안전관리 기본법’에 따라 5년 단위로 재난·안전관리 정책의 추진 방향 제시, 각 부처와 지방자치단체는 이 계획에 따라 해마다 세부계획을 마련(본 4차 기본계획은 2020~2024년 추진예정)
  • 경제협력개발기구(OECD, Organization for Economic Cooperation and Development) 평균 대비, 화재, 범죄, 생활안전은 양호한 수준, 교통사고 자살 감염병 분야 사망자 수는 OECD 평균보다 높으며, 안전수준 (인구 10만 명 당 사고 등에 의한 사망자 수 기준)이 13위 정도로 향상 시킬 것으로 목표로 함  
  • 사고 발생 예측 예방을 위한  데이터기반 스마트 돌봄 서비스 수요 증가
  • 재난 및 안전관리 기본법」 제3조 9의3에 의거하여 어린이, 장애인, 고령자, 외국인, 저소득층 등 안전취약계층은 대한민국 인구의 약 36%를 차지
  • 안전하고, 건강한 생활을 지원하기 위한 “스마트 돌봄 인프라”가 필요하며,  생활 속에 일어나는 안전 위험에 대해 분석과 사전 예측을 위한 데이터 확보 필요
  • 저 출산으로 인한 외동, 결혼이 늦어지거나 결혼을 아예 하지 않는 경우가늘면서 미혼 가구주가 빠르게 증가할 것으로 예상
  • 2047년에는 미혼 가구가 많아지고 남녀 기대수명 격차에 따른 사별 가구도 증가해 여성 가구주가 875만1천가구(39.2%)로 늘어날 전망
데이터 구조
  • b.box
    - 1인칭 시점 보행 영상데이터

    1. 데이터 구성
    데이터 구성 표
    시점 대분류 중분류 소분류
    보행자 시점 165cm
    (perspective of average stature)
    실외(outside) 쇼핑센터/시장(market) 쇼핑거리(mall)
    사회적약자 시점 80cm
    (perspective of short stature)
    재래시장(street market)
    소형모빌리티 시점 60cm
    (perspective of mobility stature)
    상업지구 보행자로(industrial park)
    반려로봇 시점 40cm
    (perspective of roboric stature)
    대형마트주변(supermarket)
      편의점,식당주변(convenience store)
    버스정류장(bus stop)
    지하철역주변(subway area)
    주거지역(residential area) 주택가(neighborhood)
    아파트단지(apartment complex)
    일반주택(neighborhood)
    학교(school) 학교(school)
    산책로/공원/놀이터(park) 진입로(entrance)
    산책로(trail)
    공원(park)
    놀이터(playground)
    빌딩밀집지역(building area) 빌딩밀집지역(building area)
    교량(bridge) 육교(footbridge)
    대형(overpass)
    실내(inside) 안방(room) 안방(room)
    주방(kitchen) 주방(kitchen)
    거실(living room) 거실(living room)
    세면실(bathroom) 세면실(bathroom)
    마당(front, backyard) 마당(front, backyard)
    창고(storage) 창고(storage)
    계단(stairs) 계단(stairs)
    회의실(metting room) 회의실(metting room)
    사무공간(office) 사무공간(office)
    탕비실(break room) 탕비실(break room)
    엘리베이터(elevator) 엘리베이터(elevator)
    베란다(balcony) 베란다(balcony)
    다용도실(utility room) 다용도실(utility room)

     

    2. 어노테이션 포맷

    - 공통 정보<meta>
    어노테이션 포맷 - 공통 정보<meta> 표
    Key 항목 타입 필수여부
    영문명 한글명
    annotation(Video) jobId 영상 관리 ID string Y
    resourceId resource 영상 ID string Y
    resourcePath 원천데이터 영상파일 경로 string Y
    resource 원천데이터 영상파일 이름 string Y
    resourceSize 영상 크기 string Y
    totFrame 영상 총 프레임 수 string Y
    sampledFrameCount 이미지 샘플링 수 string Y
    duration 영상 총 길이 string Y
    fps 영상 초당 이미지 장수 string Y
    place 영상 장소 값 string Y
    viewpoint 영상 시점 값 string Y

     

    - 이미지별 어노테이션 정보
    어노테이션 포맷 - 이미지별 어노테이션 정보 표
    Key 항목 타입 필수여부
    영문명 한글명
    annotation(Image) contextId 작업 결과물 ID string Y
    frame 영상 이미지 프레임 넘버 number Y
    boxCount 이미지 속 Bounding Box 개수 number Y
    atchFilePath 이미지 파일이 있는 경로 string Y
    atchFileName 영상 속 추출한 이미지 파일 이름 string Y
    atchOrgFileSize 영상 속 추출한 이미지 파일 식별 이름 string Y
    atchFileSize 이미지 파일 크기 number Y
    BoxesJson 임시 필드 string Y
    Box 이미지 속 Bounding Box number Y
    Box jobId Bounding Box 정보 number Y
    resourceId 방해물 유형 코드값 string Y
    resourcePath 방해물 유형 이름 string Y
    box x Bounding Box 좌상단 x측 좌표 number Y
    y Bounding Box 좌상단 y측 좌표 number Y
    w Bounding Box 가로 길이 number Y
    h Bounding Box 세로 길이 number Y

     

  • segmentation

    1. 데이터 구성
    데이터 구성 표
    시점 시점 시점 시점
    보행자 시점 165cm
    (Average stature)
    실외(outside) 쇼핑센터/시장(market) 쇼핑거리(mall)
    재래시장(street market)
    상업지구 보행자로(industrial park)
    대형마트주변(supermarket)
    편의점,식당주변(convenience store)
    버스정류장(bus stop)
    지하철역주변(subway area)
    주거지역(residential area) 주택가(neighborhood)
    아파트단지(apartment complex)
    일반주택(neighborhood)
    학교(school) 학교(school)
    산책로/공원/놀이터(park) 진입로(entrance)
    산책로(trail)
    사회적약자 시점 80cm
    소형모빌리티 시점 60cm
    반려로봇 시점 40cm
    (roboric stature)
    공원(park)
    놀이터(playground)
    빌딩밀집지역(building area) 빌딩밀집지역(building area)
    교량(bridge) 육교(footbridge)
    대형(overpass)
    실내(inside) 안방(room) 안방(room)
    주방(kitchen) 주방(kitchen)
    거실(living room) 거실(living room)
    세면실(bathroom) 세면실(bathroom)
    마당(front, backyard) 마당(front, backyard)
    창고(storage) 창고(storage)
    회의실(metting room) 회의실(metting room)
    사무공간(office) 사무공간(office)

     

    2. 어노테이션 포맷

    - 파일 형식 : Json
    - 데이터 구조: +
    - 어노테이션 형식어노테이션 형식

     

    - 공통 정보 <meta>
    공통 정보
    Key Description
    이미지 파일명 + 이미지 사이즈
    (ex. Average stature-Outside-Bridge= Grand+bridge(1).jpg470901)
    라벨링 된 이미지 파일명과 이미지 사이즈

     

    - 어노테이션 정보
    어노테이션 정보
    Key Value Description
    size - - 이미지 사이즈
    filename - - 이미지 파일명
    regions shape_attribute name 어노테이션 종류
    all_points_x 어노테이션 x 좌표
    all_points_y 어노테이션 y 좌표
    region_attribute 어노테이션 클래스명
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 유니콤넷
수행기관(주관)
책임자 전화번호 대표이메일 담당업무
이소영 02-2025-4870 lucia@unicomnet.co.kr · 데이터구축 총괄
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무 기관명 담당업무
천운 · 영상데이터 수집 GWIN · 영상데이터 수집
PUMP · 영상데이터 수집 및 가공 ㈜ 마인즈랩 · 1인칭시점 보행 영상데이터 바운딩 박스 라벨링(크라우드소싱 활용)
· 시니어 이상행동 모니터링 데이터(낙상/배회/일상) 타임스탬프 라벨링(크라우드소싱 활용)
· 1인칭 시점 보행 영상데이터 바운딩 박스 라벨링 결과물 작업 및 검수 제출
· 시니어 이상행동 모니터링 데이터(낙상/배회/일상) 타임스탬프 라벨링 결과물 작업 및 검수 제출 및 학습 모델 제출
아와소프트 · 바운딩 박스 객체 검출 AI 학습모델개발
· 세그멘테이션 AI 학습 모델개발
중앙대 · 데이터 유효성 검증
차세대융합기술연구원 · AI 요약모델을 활용한 응용서비스 개발