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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

버스 승차 및 하차 중인 승객을 식별하여 승하차 의도를 분석하기 위한 영상 및 이미지 데이터

구축목적

대중교통 버스 내부의 감시 카메라를 활용하여 승객의 승하차 의도를 예측하거나 승객의 안전 등의 연구에 활용할 수 있도록 인공지능 데이터를 구축

구축 내용 및 제공 데이터량

• 버스 승강장 및 버스 내부에 대한 영상 클립 7,000건과 그 탑승객 들의 바운딩 박스, 스켈레톤 포인트 정보, 행동 정의, 승하차 여부, 성별, 마스크 착용 여부
• 영상 클립으로부터 추출된 프레임 이미지와 그 순간의 버스 gyro 정보 및 가속도 정보를 데이터화
• 폭력이나 사고 등의 상황에 대한 8방향의 카메라 동시 촬영 영상과 그 행동 상태, 승객 박스와 스켈레톤 정보

   

  구축 내용 및 제공 데이터량 표1

  영상채널	카메라 정의	이미지	클립
  A	버스 정문에서 정류소 방향을 관측하는 카메라	27 만장	2000 개
  B	버스 운전석방향에서 정문을 관측하는 카메라	27 만장	2000 개
  C	버스 중앙에서 후문 주변을 관측하는 카메라	27 만장	2000 개

  구축 내용 및 제공 데이터량 표2

  시나리오	폭행 시나리오	시간	횟수
  S#01	마스크를 제지하는 기사폭행 남성	45s	6 이상
  S#02	이유 없이 핸드백으로 기사 폭행	45s	6 이상
  S#03	기사와 말싸움하던 남성이 핸들을 돌림	45s	6 이상
  S#04	두 명의 승객이 기사 폭행	45s	6 이상
  S#05	1열에 앉은 여성이 기사에게 오물 투척	45s	6 이상
  S#06	운전석 착석 전 기사 폭행	45s	6 이상

  구축 내용 및 제공 데이터량 표3

  시나리오	사고 시나리오	시간	횟수
  S#07	뒷자석에 앉은 여성이 급정거에 버스 통로로 떨어진다.	20s	6 이상
  S#08	여행용가방을 놓친 승객으로 앞좌석 승객이 다친다.	20s	6 이상
  S#09	급출발로 자리에 앉지 못한 승객이 쓰러진다.	20s	6 이상
  S#10	손잡이를 안잡은 승객이 쓰러지며 옆승객도 쓰러진다.	20s	6 이상
  S#11	주행중인 버스를 걷던 할머니가 중심을 잃고 쓰러진다.	20s	6 이상
  S#12	좌석에서 비져나온 승객의 발에 걸려 넘어지는 학생	20s	6 이상

  구축 내용 및 제공 데이터량 표4

  시나리오	사고 시나리오	시간	횟수
  S#13	주간 마스크 승객 승 하차(개인정보 동의)	60s	14
  S#14	야간 마스크 승객 승 하차(개인정보 동의)	60s	14

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데이터 변경이력

구축 목적

• 대중교통 버스 내부의 감시 카메라를 활용하여 승객의 승하차 의도를 예측하거나 승객의 안전 등의 연구에 활용할 수 있도록 인공지능 데이터를 구축

활용 분야

• 자율주행 버스의 승객 승하차 관리, 개문발차 사고 방지, 승객 수 카운팅, 승객의 이상행동 검출, 대중교통 보건 마스크 착용 여부 등

소개

• 대중교통 버스에 장착된 감시카메라(surveillance camera)를 이용, 실제 운용중인 버스로부터 버스승강장과 앞문, 뒷문을 집중적으로 볼 수 있는 카메라 채널을 선정하여 각 채널별로 승객의 자세와 위치 정보를 획득하고, 실제 승객의 승하차 상태 및 행동 여부, 승객의 마스크 착용 여부 등의 정보를 json파일에 기록한다.

   

구축 내용 및 제공 데이터량

• 버스 승강장 및 버스 내부에 대한 영상 클립 7,000건과 그 탑승객 들의 바운딩 박스, 스켈레톤 포인트 정보, 행동 정의, 승하차 여부, 성별, 마스크 착용 여부
• 영상 클립으로부터 추출된 프레임 이미지와 그 순간의 버스 gyro 정보 및 가속도 정보를 데이터화
• 폭력이나 사고 등의 상황에 대한 8방향의 카메라 동시 촬영 영상과 그 행동 상태, 승객 박스와 스켈레톤 정보

   

  구축 내용 및 제공 데이터량 표1

  영상채널	카메라 정의	이미지	클립
  A	버스 정문에서 정류소 방향을 관측하는 카메라	27 만장	2000 개
  B	버스 운전석방향에서 정문을 관측하는 카메라	27 만장	2000 개
  C	버스 중앙에서 후문 주변을 관측하는 카메라	27 만장	2000 개

  구축 내용 및 제공 데이터량 표2

  시나리오	폭행 시나리오	시간	횟수
  S#01	마스크를 제지하는 기사폭행 남성	45s	6 이상
  S#02	이유 없이 핸드백으로 기사 폭행	45s	6 이상
  S#03	기사와 말싸움하던 남성이 핸들을 돌림	45s	6 이상
  S#04	두 명의 승객이 기사 폭행	45s	6 이상
  S#05	1열에 앉은 여성이 기사에게 오물 투척	45s	6 이상
  S#06	운전석 착석 전 기사 폭행	45s	6 이상

  구축 내용 및 제공 데이터량 표3

  시나리오	사고 시나리오	시간	횟수
  S#07	뒷자석에 앉은 여성이 급정거에 버스 통로로 떨어진다.	20s	6 이상
  S#08	여행용가방을 놓친 승객으로 앞좌석 승객이 다친다.	20s	6 이상
  S#09	급출발로 자리에 앉지 못한 승객이 쓰러진다.	20s	6 이상
  S#10	손잡이를 안잡은 승객이 쓰러지며 옆승객도 쓰러진다.	20s	6 이상
  S#11	주행중인 버스를 걷던 할머니가 중심을 잃고 쓰러진다.	20s	6 이상
  S#12	좌석에서 비져나온 승객의 발에 걸려 넘어지는 학생	20s	6 이상

  구축 내용 및 제공 데이터량 표4

  시나리오	사고 시나리오	시간	횟수
  S#13	주간 마스크 승객 승 하차(개인정보 동의)	60s	14
  S#14	야간 마스크 승객 승 하차(개인정보 동의)	60s	14

대표도면

필요성

• 국내 자율주행 버스의 연구는 주행관점에서의 연구 위주로 진행되고 있고 승객 관리에 대한 부분의 연구는 전무한 상태
• 실제 승객 관리에 대한 부분은 스마트폰 앱과 비컨을 이용한 방법이며 이는 디지털 소외계층의 대중교통 이용배제나 불평등을 야기할 수 있음
• 실제 자율주행 버스의 기술 도입 순위와 상용화는 늦어지고 있으며 후발 국가들에게 추월당하고 있는 상태
• 이에 자율주행 버스를 구현하는데 있어 필수적인 승객의 승하차와 차량 내 이상행동에 대한 데이터셋을 마련하고 국내 연구개발을 지원

데이터 구조

• 데이터 구성

   

• 어노테이션 포맷

  어노테이션 포맷 표

  No	항목	내용	타입
  1	info	이미지 메타 데이터	List
  1-1	description	데이터셋 명	String
  1-2	year	데이터셋 공개연도	Interger
  1-3	version	데이터셋 버전	String
  1-4	Img_path	이미지파일 경로	String
  1-5	width	이미지 Width	Integer
  1-6	height	이미지 Height	Integer
  1-7	G-Sensor	가속도 센서 측정값	Integer
  1-8	Gyro	자이로 센서 측정값	Integer
  2	annotations	이미지 어노테이션 정보	List
  2-1	Id	해당 객체 ID	Integer
  2-2	bbox	승객 Bounding Box 정보 (좌상단 x,y / 우하단 x,y)	List
  2-3	occluded	Bounding box 가림/잘림 정보	Boolean
  2-4	num_keypoints	어노테이션된 Keypoint 수	Integer
  2-5	Keypoints	16개 Keypoint 정보	List
  2-6	action	현재 동작 상태 정보 (stand, walk, run, sit down, laydown, grab handle, kick, punch)	String
  2-7	age	연령 정보 (Children, Adult, Elder)	String
  2-8	disabled	신체 부자유 여부	Boolean
  2-9	mask	마스크 착용여부	Boolean
  2-10	get_on	버스 승차 여부	Boolean
  2-11	get_off	버스 하차 여부	Boolean

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 디텍

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처