도로환경 파노라마

도로환경 파노라마 이미지 AI 데이터

AI Data for Panoramic Image of Road Environment

구축목적
  • 국내 도로환경 정적객체(교통안전표지판, 횡단보도 및 노면 표시) 에 대한 자동인지를 위한 학습데이터 구축
활용분야
  • 자율주행, 정밀도로지도제작(HD MAP) 등
주요 키워드
  • 인공지능(Artificial Intelligence), 데이터셋(Data Set), 기계학습(Machine Learning), 자율주행(Automatic Driving), 도로환경(Road Environment), 정적객체(Static Object), 교통안전표지판(Traffic Safty Signs), 신호등(Traffic Light), 횡단보도(Crosswork)
소개
  • 해외와는 상이한 국내의 도로환경 정적객체 약 140여종에 대한 이미지를 인공지능모듈이 자동인지할 수 있도록 인공지능 학습데이터를 구축함

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구축 내용 및 제공 데이터량
  • 서울시 주요도로 3,400Km 촬영 이미지 338,910 건
  • 교통안전표지판, 횡단보도 및 노면표지 140 종 객체 어노테이션

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대표도면

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필요성
  • 해외오픈데이터셋으로는 국내의 표지판 등 도로환경 학습 불가 국내에서는 대기업에서 AI 학습데이터를 구축하고 있으나 오픈하지 않음
  • 자율주행 기술을 연구/개발하는 대학/연구소/중소기업/스타트업에서는 비용문제로 학습데이터 자체 구축이 어려움
데이터 구조
  • 파일의 폴더구조
    00 ~ 33 까지 34개의 폴더로 구성
    각 폴더는 4개의 서브 폴더로 구성
    4개의 서브 폴더는 폴더의 목적별로 jpg 및 json 파일로 구성

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  • 어노테이션 JSON 데이터 구조
분류 항목 영문명 작성방법 예시
파일정보 파일
아이디
id 숫자 13자리 1201101005918
파일명 filename 파일아이디+유형 (panorama or crop) 1201101005918_Panorama.jpg
저장폴더 path 홈 디렉토리 기준으로 저장 상대경로 /Data/00/panorama_image/
해상도 resolution 가로/세로 픽셀수를 배열로 작성 [4000,2000]
GPS 좌표 gps_coord_xy 이미지를 촬영한 GPS 의 xy 좌표값 [ 37.538895, 126.899445 ]
촬영일시 datetime 촬영일시 YYYY-MM-DD HH:MI:SS.S 2019-12-16 10:34:27.0
어노테이션 정보 어노테이션
아이디
annotation_id   1609
어노테이션 타입 annotation_type 바인딩박스 또는 폴리곤 bbox, polygon
객체
클래스코드
class_code   0201030900000
객체
클래스명
class_name 대분류/중분류/소분류 교통안전표지판/주의표지/우선도로
어노테이션 좌표 coord_xy [x좌표 배열, y좌표 배열] 좌표 구분자는 | [1306.99|1414.10|1543.12|1699.73,
1087.67| 1107.97|1130.70|1150.18]
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜올포랜드

 

 
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
엄우학 010-6353-2908 rueman21@all4land.com · 사업관리, 원천데이터 수집 및 정제, 데이터가공
수행기관(참여)
 
 
기관명 담당업무 기관명 담당업무
㈜스트리스 · 데이터설계, 원천데이터수집 및 정제, 데이터가공
· 저작도구개발, AI 모델 및 응용서비스 개발
㈜지디에스컨설팅그룹 · 품질관리 및 데이터검수
㈜에스이엔티 · 데이터가공 가천대학교산학협력단 · AI 모델 및 응용서비스 개발
논문 인용 정보