해상 객체 이미지

해상 객체 이미지

데이터셋명 해상 객체 이미지
데이터 분야 안전 데이터 유형 이미지
구축기관 한국해양과학기술원부설선박해양플랜트연구소 데이터 관련 문의처 담당자명 박진형
가공기관 슈어소프트테크 전화번호 042-866-3608
검수기관 슈어소프트테크 이메일 jin.h.park@kriso.re.kr
구축 데이터량 540만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 해상 객체 및 환경 객체 인식을 위한 선박 항해 영상 데이터
주요 키워드 자율운항, 무인수색, 무인 선박, 해상 객체 식별
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
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데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 선박 운항 영상으로부터 해상 환경 및 객체를 식별할 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
활용 분야
  • 자율운항, 무인수색, 해상환경 식별 등 선박 운항 중 마주치는 주변 상황을 파악하고 운항을 보조할 수 있는 AI 기술 개발
소개
  • 선박에는 레이더나 음파탐지기 등의 안전 운항을 위한 여러 장치가 장착되어 있으나, 여전히 견시에 의한 해상 객체 파악이 안전 운항의 중요 요소임. 해상객체 이미지 데이터는 해상 영상을 기반으로 안전 운항을 저해하는 객체를 식별하고 이를 자동으로 회피하기 위한 선박 제어 인공지능 알고리즘이나 주변 환경이나 해상 객체를 식별하여 감시나 수색 등의 임무를 수행하는 무인 수색 인공지능 알고리즘에 활용 가능.
     

 

 소개 페이지 이미지
구축 내용 및 제공 데이터량
  • 원본데이터 1,500시간 동영상 데이터(mkv 포맷)
  • 원본데이터에서 추출한 snapshot을 Boundingbox와 Polygon으로 가공한 이미지 데이터 540만장(jpg 포맷)
  • 환경 이미지
    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    대분류 클래스 가공 방법 수량
    환경 클래스 바다 Polygon 300,000
    하늘 Polygon 300,000
    수평선 Polyline 250,000
    Polygon 80,000
    해안선 Polyline 10,000
    기타 구조물 Polygon 200
    부두 Polygon 500
    암초 Polygon 300

 

  • 객체 이미지
    구축 내용 및 제공 데이터량 표-객체
    대분류 클래스 가공 방법 수량
    객체 클래스 선박 Bounding Box 1,000,000
    해상풍력 Bounding Box 300,000
    기타 부유물 Bounding Box 80,000
    어망부표 Bounding Box 30,000
    등대 Bounding Box 30,000
    부표 Bounding Box 30,000
대표도면

 2

필요성
  • 대규모 국책 사업과 더불어 민간 분야에서도 자율운항 및 무인선박 등에 대한 연구가 활발히 진행 중
  • 지상의 자율주행 관련 학습용 데이터 구축에 비해 국내 및 해외에서는 해상 이미지 데이터 구축이 미흡함
  • 또한 차선과 정형화된 신호체계 등이 있는 지상과는 다르게 해상만의 특징을 포함한 학습용 데이터 필요
  • 이에 국내 항만 및 연안 특성과 운항 환경 및 특징 등을 반영한 한국형 해상 운항 이미지를 기반으로 인공지능 학습용 데이터를 구축
데이터 구조
  • 1. 데이터 구성
     
    데이터 구성 표
    구분 식별자 설명 타입 필수
    여부
    영상 메타 정보 id 영상 고유 식별 번호 int Y
    file name 영상 파일 이름 string Y
    date_captured 영상 촬영 시간 string Y
    length 영상 길이 string Y
    port 영상 촬영 해역 항만 string Y
    season 영상이 촬영된 계절 string  
    weather 영상 촬영 날씨 string Y
    wave height 영상 촬영 시 파고(m) int  
    wind speed 영상 촬영 시 풍속(m/s) int  
    visible distance 영상 내 가시거리(km) int  
    width 영상 넓이 int Y
    height 영상 높이 int Y
    frame rate 초당 프레임 수(fps) int  
    date_created 메타 파일 생성 시간 string Y
    date_updated 메타 파일 수정 시간 string Y
    license 라이선스 아이디 int Y
    이미지
    메타 정보
    id 이미지 고유 식별 번호 int Y
    file name 이미지 파일 이름 string Y
    frame number 이미지의 영상 내 프레임 번호 int Y
    date_captured 이미지 촬영 시간 string Y
    source_video_id 소스 영상 아이디 int Y
    included classes list 이미지 내 포함된 객체 클래스 목록 list Y
    labeling object list 이미지 내 포함된 라벨링 객체 정보 list Y
    port 촬영 해역 항만 string Y
    latitude 자선 위도 string  
    longitude 자선 경도 string  
    season 이미지가 촬영된 계절 string  
    weather 이미지 촬영 날씨 string Y
    wave height 영상 촬영 시 파고(m) int  
    wind speed 영상 촬영 시 풍속(m/s) int  
    visible distance 영상 내 가시거리(km) int  
    width 영상 넓이 int Y
    height 영상 높이 int Y
    date_created 메타 파일 생성 시간 string Y
    date_updated 메타 파일 수정 시간 string Y
    license 라이선스 아이디 int Y

 

  • 2. 어노테이션 포맷
     
    어노테이션 포맷 표
    구분 식별자 설명 타입 필수
    여부
    라벨링 데이터 id 레이블링 객체 고유 식별 번호 int Y
    image_id 레이블링이 수행 된 소스 이미지 아이디 int Y
    category_id 해당 객체 분류 정보 int Y
    type Boudingbox, Polygon, Polyline 구분 string Y
    segmentation 객체 레이블링 영역의 각 꼭지점 list Y
    properties 객체의 세부 속성 object  
    area 면적 int Y
    bbox 바운딩 박스 크기 및 위치 list Y
    isobscured 가려짐 여부 int  
    istruncated 잘림 여부 int  
    risk 위험 수준 string  
    객체 정보 -
    category
    id 객체 정보 식별 번호 int Y
    supercategory 대분류 string Y
    category 중분류 string Y
    name 소분류 - 레이블링 값 string  
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 선박해양플랜트연구소
수행기관(주관)
책임자 전화번호 대표이메일 담당업무
박진형 042-866-3608 jin.h.park@kriso.re.kr · AI 응용 서비스 개발
· 데이터구축 총괄
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무 기관명 담당업무
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