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특수환경 자율주행 3D 이미지 소개

특수환경 자율주행 3D 이미지 소개

데이터셋명 특수환경 자율주행 3D 이미지
데이터 분야 자율주행 데이터 유형 이미지, 3D, 센서
구축기관 솔트룩스 데이터 관련 문의처 담당자명 방재준(솔트룩스)
가공기관 인피닉 전화번호 02-2193-1682
검수기관 인피닉,티디엘 이메일 jjbang@saltlux.com
구축 데이터량 45만 구축년도 2020년
버전 1.2 최종수정일자 2022.01.17
소개 도로 주행 중 시간, 날씨 등 다양한 환경에서 객체를 인식하기 위한 2D-3D 융합 이미지 데이터
주요 키워드 자율주행, LiDAR, 전국 도로, 3D, 융합 데이터
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
데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.2 2022.01.17 데이터 품질 보완  
1.1 2021.12.06 데이터 품질 보완, 추가 개방  
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 자율주행 레벨4, 5 의 개발을 위해서는 이미지 뿐 아니라 LiDAR 센서 데이터의 학습도 필수적인 요소로 대두되고 있음 특히 전국 범위의 도로환경에서의 융합형 데이터는 부족한 상황이라, 선제적인 데이터 구축을 통해 자율주행 개발의 동력을 확보함을 주요 목적으로 함
활용 분야
  • 자율주행 시스템 개발, 3D 객체 인식 기술 개발, 2D 이미지 기반의 객체 크기/위치 추적 시스템 개발 등
소개
  • 서울, 인천, 대전, 대구, 부산, 광주, 창원, 진천, 전주, 순천 10개 도시의 주변도로에서 수집한 주행영상으로 총 300시간의 영상으로 구축되어 있음. 주행영상은 동기화된 2D/3D 데이터 셋으로 구축되어 있고, 맑음/흐림/역광/눈/비/안개 등의 다양한 날씨 환경에 대해 구축되어 있음 위치, 지역조건, 기상조건, 취득시간, 도로종료, 도로형태의 값이 메타에 포함되어 있어, 필요로 하는 조건의 데이터를 선별적으로 유용하게 활용할 수 있도록 구성되어 있음 300시간의 수집 데이터는 10 Hz 의 기준으로 동기화 진행하였으며, 총 1,000만개 이상의 동기화 된 세트로 구성되어 있으며, 그 중 450,000 세트는 이동객체, 차선, 연석에 대한 가공이 되어 있어 서비스 개발을 위해 즉시 사용할 수 있도록 구축 되어 있음 직접 수집을 통해 구축된 데이터이므로 저작권 문제없이 자유롭게 활용이 가능함
     

소개 그림

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 11,375,400 set 의 융합형 데이터 셋
  • 11,375,400 개의 주행 이미지 (.jpg)
  • 11,375,400 개의 3D 데이터 (.pcd)
  • 450,000개의 가공 데이터
    : 이동형 객체의 2D/3D 가공
    : 차선, 연석의 polygon 가공 결과
  • 데이터 셋 구성 상세사항
     

   1. 지역 & 날씨 별 구축 현황
 

구축 내용 및 제공 데이터량 표
지역 맑음 흐림 역광 안개 Total
인천 322,200 1,200 181,200 - - - 504,600
대전 441,000 16,200 106,200 - - - 563,400
대구 254,400 - 159,000 - - - 414,000
광주 1,128,600 79,200 525,600 - 386,400 31,800 2,151,600
부산 46,200 - 33,600 - - - 79,800
서울 1,237,200 369,000 1,120,800 - 73,800 - 2,800,800
창원 112,800 50,400 155,400 - - - 318,600
진천 24,600 41,400 71,400 - - 13,800 151,200
전주 96,000 75,000 62,400 - - - 233,400
순천 9,600 105,600 153,600 21,000 28,800 - 318,600
광주
(광주과학기술원)
1,348,800 462,600 1,871,400 - 156,600 - 3,839,400
Total 5,021,400 1,200,600 4,441,200 21,000 645,600 45,600 11,375,400

 

   2. 추가적인 조건에 따른 구축 현황
 

구축 내용 및 제공 데이터량 표-추가1
시간대 수량
일출 393,600
7,496,400
2,763,000
일몰 1,110,600
구축 내용 및 제공 데이터량 표-추가2
시간대 수량
국도 9,602,400
고속도로 2,242,800
구축 내용 및 제공 데이터량 표-추가3
시간대 수량
터널 202,800
램프 117,600
교차로 577,800
고가도로 1,410,600
일반도로 9,535,200
대표도면
2D/3D 융합형 화면
< 2D/3D 융합형 화면 >

 

3D pcd 가공 화면
<3D pcd 가공 화면>

 

3D 가공의 상단/전면/옆면 화면
<3D 가공의 상단/전면/옆면 화면>

 

2D 화면에서 Cuboid 매칭 화면
<2D 화면에서 Cuboid 매칭 화면>
대표도면
필요성
  • 자율주행 레벨 4, 5단계의 개발을 위해서는 카메라 이미지를 통한 학습만으로는 한계가 있음
  • LiDAR를 통해 수집된 3D 데이터, pcd 데이터를 활용한 학습이 필수적인 요건으로 대두되고 있음
  • LiDAR 장비는 아직 높은 비용으로 형성되어 있어서 대기업을 제외한 중소기업, 벤처, Start-up 에서는 3D 데이터 확보에 많은 어려움을 가지고 있음
  • 소량의 차량을 확보한다고 하더라도, 시간적/인력적 제약에 의해 전국의 다양한 도로에서 데이터를 수집하는 것은 더욱 어려운 조건임
  • 데이터 개방 사업을 통해, 전국 단위의 3D 데이터를 구축/제공함으로써, 자율주행을 연구하고 개발하는 중소기업, 벤처, Start-up 기업에게 큰 도움을 줄 수 있음
  • 특히 전국 단위의 데이터, 다양한 환경조건에서의 데이터 구축 및 제공을 통해 연구기관, 연구단체에게 많은 도움일 될 수 있음
데이터 구조
  • 1. 데이터 구성
     


- 주행 경로 별 각각의 폴더로 구성되어 있음
- 주행 경로 폴더 하위에 이미지, LiDAR, Meta, calibration 파일로 구성되어 있음
 

  • 2. 어노테이션 포맷
     
    어노테이션 포맷 표
    Key Value Description Type
    IMAGE_INFO   이미지 정보  
      {      
      CAMERA_NAME 카메라 정보 String
      IMAGE_WIDTH 이미지 가로 Integer
      IMAGE_HEIGHT 이미지 높이 Integer
      IMAGE_PATH 이미지 경로 String
      }      
    ENVIORNMENT_INFO      
      {      
      Latitude 촬영지역 위도 정보 Float
      Longitude 촬영지역 경도 정보 Float
      Location 촬영지역 지역명 String
      Weather 날씨 String
      Time 시간대 String
      Load 도로 종류 String
      Load_type 도로 구분 String
      }      
    OBJECT_LIST   객체 리스트 Array
      [      
        {      
        2D_LIST   2D 리스트 Array
          [      
            {      
            POLYGON   차선 정보 Array
              [      
      x1,y1,x2,y2,x3,y3,...,xn,yn Point 좌표 Array
              ]      
              CLASS   객체의 클래스 String
            }      
    3D_LIST   이동객체  
          [      
            {      
            BOX   이동객체 2D Box 정보  
              [      
      x1,y1,x2,y2 이동객체 2D point 정보 Array
              ]      
            CLASS   객체 클래스 String
            TYPE   객체 타입 String
            ACCELERATION   가속 여부 String
            DIMENSTION      
              [      
      a,b,c 객체 크기 (Width, Height) Array
              ]      
            DISTANCE   객체 거리 Float
            INSTANCE_ID   객체 ID Integer
            LOCATION      
              [      
      x,y,z 객체 위치 (x,y,z 좌표) Array
              ]      
            YAW   회전값 Float
            }      
          ]      
        }      
      ]      
    }      
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 솔트룩스
수행기관 (주관)
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
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