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#건물 균열 # 건물 결함 # 탐지 드론 # 한국형 건물 결함 데이터셋

건물 균열 탐지 이미지

건물 균열 탐지 이미지
  • 분야재난안전환경
  • 유형 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2024-04 조회수 : 10,946 다운로드 : 2,126 용량 :
샘플 데이터 ?

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.4 2024-04-04 라벨링데이터 수정
    1.3 2021-11-23 데이터 품질 보완
    1.2 2021-11-10 데이터 품질 보완 및 추가 개방
    1.1 2021-08-23 데이터 추가 개방
    1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-12 신규 샘플데이터 개방

    소개

    대형 건축물 균열 감지를 위하여 드론을 활용한 이미지 데이터

    구축목적

    드론을 이용하여 건물 결함을 탐지하는 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 드론과 고화질 카메라를 이용하여 콘크리트 결함(균열, 표면 박리, 백테/누수, 철근노출)와 강재결함(강재손상, 도장손상)에 대한 총 50만 건의 데이터 구축

     

    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    대분류
    (재질)
    소분류
    (결함형태)
    이미지(장) 구축 수량
    콘크리트 콘크리트 균열
    (크랙, 금 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 기확보 활용
    170,000 건
    박리
    (표면 들뜸, 깨짐, 떨어짐 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 기확보 활용
    61,000 건
    백태/누수
    (흰색 흔적, 물 자국 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 가확보 활용
    80,000 건
    철근 노출
    (녹슨 철근 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 가확보 활용
    34,000 건
    강재 강재 손상
    (크랙, 금, 찢어짐 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 강구조물, 플랜트, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 가확보 활용
    100,000건
    도장 손상
    (페인트 손상, 들뜸, 떨어짐 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 강구조물, 플랜트, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 가확보 활용
    55,000 건
    합계 500,000건
    (이미지)
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 객체인식 Object Detection YOLO v4 mAP 72 % 72.16 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.3 2021.11.23 데이터 품질 보완  
    1.2 2021.11.10 데이터 품질 보완 및 추가 개방  
    1.1 2021.08.23 데이터 추가 개방  
    1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  

    구축 목적

    • 드론을 이용하여 건물 결함을 탐지하는 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋

    활용 분야

    • 대규모 SOC 및 접근이 어려운 건물의 결함 상태 확인을 위한 자동판독 AI 기술 개발

    소개

    • 대규모 SOC 및 접근이 어려운 건물의 결함을 수집한 AI 데이터셋으로, 콘크리트의 균열, 표면 박리, 백태/누수, 철근노출과 강재의 손상과 도장손상의 데이터를 포함하며, 재사용에 제한이 없도록 저작권 문제를 완전히 해결한 원천 데이터를 확보건물 균열 탐지 이미지 소개

       

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 드론과 고화질 카메라를 이용하여 콘크리트 결함(균열, 표면 박리, 백테/누수, 철근노출)와 강재결함(강재손상, 도장손상)에 대한 총 50만 건의 데이터 구축

     

    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    대분류
    (재질)
    소분류
    (결함형태)
    이미지(장) 구축 수량
    콘크리트 콘크리트 균열
    (크랙, 금 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 기확보 활용
    170,000 건
    박리
    (표면 들뜸, 깨짐, 떨어짐 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 기확보 활용
    61,000 건
    백태/누수
    (흰색 흔적, 물 자국 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 가확보 활용
    80,000 건
    철근 노출
    (녹슨 철근 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 가확보 활용
    34,000 건
    강재 강재 손상
    (크랙, 금, 찢어짐 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 강구조물, 플랜트, 옹벽, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 가확보 활용
    100,000건
    도장 손상
    (페인트 손상, 들뜸, 떨어짐 등)
    - 대상 : 교량, 댐, 강구조물, 플랜트, 건물
    - 방법 : 직접촬영, 가확보 활용
    55,000 건
    합계 500,000건
    (이미지)

    대표도면

    건물 균열 탐지 이미지 대표도면

     

    필요성

    • SOC나 대형 건축물의 사고는 그 피해와 사회적 충격이 매우 큼
    • 시설물의 안전진단은 사람이 접근하기 어려운 위치가 많기 때문에 드론이 시설물의 위험 상태 확인에 효과적으로 활용될 수 있음
    • 드론을 이용한 시설물의 결함을 탐지할 수 있도록 하기 위하여 검증된 인공지능 학습용 데이터의 구축이 요구됨

    데이터 구조

    • 데이터 구성
       

    image 119

    image 120

     

    • 어노테이션 포맷
       
      어노테이션 포맷 표
      번호 항목 길이 타입 필수
      여부
      비고
      한글명 영문명
      1 데이터셋정보 info   Object    
      1.1 데이터셋명 info.name 100 string Y 건물 균열 탐지드론 개발을
      위한 이미지
      1.2 데이터셋설명 info.description 1000 string   건물 균열 탐지드론 개발을
      위한 이미지
      1.3 데이터셋URL info.url 100 string   mireait.net/
      1.4 데이터셋생성일자 info.date_created 100 datetime Y 2020-10-04 11:02:52
      1.5 데이터셋제공기관 info.contributor 100 string Y 미래아이티컨소시엄
      1.6 데이터셋버전 info.version 100 string Y 1.0
      2 이미지 정보 images   List    
      2.1 이미지ID images[].id 100 number Y 1113
      2.2 이미지파일명 images[].file_name 100 string Y 101_aca9b356-907d-4e7b-
      aa27-e0570305c7f.tiff
      2.3 이미지너비 images[].width 4 number Y 2880
      2.4 이미지높이 images[].height 4 number Y 2160
      2.5 이미지라이선스ID images[].license 4 number Y 1
      2.6 이미지생성날짜 images[].date_captured 100 datetime Y 2020-09-25 13:10:31
      3 이미지라이선스정보 licenses   List    
      3.1 이미지라이선스ID licenses[].id 4 number Y 1
      3.2 이미지라이선스url licensesp[].url 100 string Y http://creativecommons.org/
      licenses/by-nc-sa/2.0/
      3.3 이미지라이선스명 licenses[].name 100 string Y CC BY-NC
      4 라벨링객체분류정보 categories   List    
      4.1 라벨링객체분류ID categories[].id 4 number Y 1
      4.2 라벨링객체분류명 categories[].name 100 string Y 건물결함유형
      5 라벨링객체정보 annotations   List    
      5.1 라벨링객체ID annotations[].id 4 number Y 1
      5.2 대상이미지ID annotation[].image_id 4 number Y 1113
      5.3 라벨링객체분류ID annotations[].category_id 100 number Y 1
      5.4 라벨링바운딩박스 annotations[].bbox 4 List Y [109.06, 149.29, 312.64,
      143.09]
      5.5 라벨링객체속성 annotations[].attributes   Object Y  
      5.5.1 건물결함유형 annotations[].attributes.class 100 string Y ConcreateCrack
      5.5.2 시설물유형 annotations[].attributes.facility 100 string Y Building
      5.5.3 건물결함위치위도 annotations[].attributes.lat 4 number Y 37.12
      5.5.4 건물결함위치경도 annotations[].attributes.lon 4 number Y 127.1
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 미래아이티
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    박길주 02-6241-0103 gjpark@miraeit.net · 데이터구축 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    에스큐엔지니어링 · 원문데이터 확보 및 제공
    한국콘크리트학회 · 데이터 분류, 수집 기획
    · 결과물 검수 및 검증
    헥사콘 · 건물 결함 탐지 AI 응용 모델 개발
    국민안전역량협회 · 데이터 품질 관리 기획 및 검사
    세종교육 · 크라우드소싱 관리
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    박길주(미래아이티) 02-6241-0103 gjpark@miraeit.net
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※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

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