자율주행드론 비행 영상 소개
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데이터셋명 | 자율주행드론 비행 영상 | |||
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데이터 분야 | 자율주행 | 데이터 유형 | 이미지 | |
구축기관 | 울산대학교 산학협력단 | 데이터 관련 문의처 | 담당자명 | 조강현/이율경(울산대학교 산학협력단) |
가공기관 | 울산대학교 산학협력단 | 전화번호 | 052-259-2208, 052-259-1664 | |
검수기관 | 울산대학교 산학협력단 | 이메일 | acejo@ulsan.ac.kr | |
구축 데이터량 | 320시간 (비행영상), 60시간 (LiDAR영상) | 구축년도 | 2020년 | |
버전 | 1.0 | 최종수정일자 | 2021.06.25 | |
소개 | 인공지능 기술을 접목한 자율주행 드론 기술개발을 위한 비행영상 AI 데이터셋 구축하여 실시간 교통정보 분석, 실종자 수색, 배송 드론 서비스 등 드론을 활용하여 기존 차량 및 CCTV를 활용한 영상보다 자유도가 높은 상황의 영상 제공 | |||
주요 키워드 | 자율비행드론(Autonomous Drone), 객체검출(Object Detection), 영역검출(Region Segmentation), 비행영상(Flight Image), 인공지능(Artifical) JSON 포맷 | |||
저작권 및 이용정책 | 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기] | |||
데이터설명서 | 자료보기 | 구축활용가이드 | 자료보기 | |
샘플데이터 | 다운로드 | 교육활용동영상 | 영상보기 | |
저작도구 | 다운로드 | AI모델 | 다운로드 |
데이터 변경이력
버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
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1.0 | 2021.06.25 | 데이터 최초 개방 |
구축목적
- 국내외 차량에 대한 자율주행 데이터셋이 구축되고 있지만 드론의 이용한 자율주행 기술에 필요한 데이터셋이 전무함
- 드론을 활용한 관광지, 도심지, 산림지 비행영상을 제공하여 자율주행드론 연구개발과 인공지능 기반의 드론 분야(안전, 교통 등)에 많이 활용될 것으로 기대함
활용분야
- 실시간 교통정보 분석, 실종자 수색, 배송 드론 서비스 등 드론을 활용하여 기존에 차량 및 CCTV를 활용한 영상보다 자유도가 높은 상황의 영상을 제공하고 나아가 인공지능 기술을 적용가능한 데이터를 확보함
주요 키워드
- 자율비행드론(Autonomous Drone), 객체검출(Object Detection), 영역검출(Region Segmentation), 비행영상(Flight Image), 인공지능(ArtificalJSON 포맷
소개
- - 드론의 활용한 다양한 서비스의 수요가 발생되고 인공지능을 접목한 자율주행 드론 기술개발을 위한 비행영상 AI 데이터셋 구축
구축 내용 및 제공 데이터량
- 320시간 분량의 4k 자율주행드론 비행영상 및 60시간 LiDAR 영상 데이터셋 구축
- 약 3,840개 영상 클립(5분 영상 기준)
- 드론을 이용한 AI 서비스 3종 임무유형을 고려하여 임무명, 지역, 날씨, GPS정보(위도, 경도), 고도, 장비정보, 촬영각도, 비행속도, 드론명, 드론 환경 정보 부착
- Bounding Box정보: 객체 ID, 클래스명, 대분류, 중분류, 소분류, 박스 좌표(top_left, bottom_right)
- Region Segmentation: 영역 ID, 클래스명, Polygon 위치
대표도면
항목 | 내용 | 형식 | 예시 |
---|---|---|---|
Image | 비행영상 이미지 | JPG | |
BBox | 영상 내 객체 박스 정보 | JSON | "points": [2617.742578125 1473.411328125], [2656.142578125, 1535.811328125] |
Segmentation | 영상 내 영역 정보 | JSON | "points": [[6.656689453125, 1016.1371337890624 ], .... [0,1477]] |
임무 | 임무 내용 | JSON | "mission":"city" |
촬영 지역 | 촬영 지역 정보 | JSON | "location":"Ulsan_Taehwagang National Garden" |
이미지 사이즈 | 원본 이미지 사이즈 정보 | JSON | "imageHeight": 2160, "imageWidth":3840 |
데이터 취득일 | 촬영일자 | JSON | "date":"202007171253" |
프레임 ID | 영상 프레임 번호 | JSON | "frameID":"00001200" |
고도 | 임무고도 정보 | JSON | "altitude":"30.2140" |
GPS 정보(위도, 경도) | 드론 GPS 정보 | JSON | "latitude": 35.5493 "longitude": 129.2933 |
날씨 정보 | 촬영 시 날씨 | JSON | "Weather":"Sunny" |
촬영각도 | 카메라 촬영각도 | JSON | "angle":45 "unit":"degree" |
비행속도 | 드론이동속도정보 | JSON | "speed": 4.89 "unit": "mps" |
필요성
- 드론을 이용한 비행영상을 통해 4k 고화질 영상 기반 데이터셋을 공개함으로써 민간기업, 대학, 연구기관에서 자율주행드론 기술을 누구나 쉽게 접근하여 개발할 수 있어 인공지능 비행영상 분석 서비스 산업에 기여할것으로 기대함
데이터 구조
[정보 구분에 따른 파일 네이밍 룰]
구분 | 파일 네이밍툴 | 산출물명 |
---|---|---|
데이터 저장폴더 |
“임무” + “_” + “비행시각” + “_” + “임무고도” + “_” + “지역” + “_” + “장비” + “_” + “촬영각도” Ex)도심지_202007171253_대구(금호지구)_카메라_45도 | Image 폴더 |
BBox 저장폴더 |
“(BBox)”+“임무” + “_” + “비행시각” + “_” + “임무고도” + “_” + “지역” + “_” + “장비” + “_” + “촬영각도” Ex)(BBox)도심지_202007171253_대구(금호지구)_카메라_45도 | BBox 폴더 |
Segmentation 저장폴더 |
“(Seg)”+“임무” + “_” + “비행시각” + “_” + “임무고도” + “_” + “지역” + “_” + “장비” + “_” + “촬영각도” Ex)(Seg)도심지_202007171253_대구(금호지구)_카메라_45도 | Segmentation 폴더 |
시퀀스 | “FrameSeq” + “.jpg” | Image |
“FrameSeq” + “.json” | BBox | |
“FrameSeq” + “.json” | Segmentation |
[어노테이션 포맷]
No | 항목 | 설명 | |
---|---|---|---|
1 | image_name | 파일명 | |
1.1 | mission | 관광지, 도심지, 산림지 | |
1.2 | region_name | 촬영 지역명 | |
1.3 | width, height | 이미지 사이즈 | |
1.4 | date | 데이터 취득일 | |
1.5 | frame_id | 프레임 ID | |
1.6 | copyright | 저작권 정보 | |
1.7 | altitude | 고도 | |
1.8 | GPS(Latitude, Longitude) | GPS 정보(위도, 경도) | |
1.9 | weather | 날씨정보 | |
1.10 | infdevice(camera, lidar)o | 장비정보 | |
1.11 | drone_name | 드론명 | |
1.12 | angle | 촬영각도 | |
1.13 | speed(hoboring, 1m/s, 2m/s, 4/ms, 8m/s) | 비행속도 | |
2 | bounding_box | 물체검출 | |
2.1 | box_corners(top_left, bottom_right) | 박스 좌표 | |
2.2 | object_id | 객체 ID | |
2.3 | class | 클래스명 | |
2.4 | 대분류 | 대분류 정보 | |
2.5 | 중분류 | 중분류 정보 | |
2.6 | 소분류 | 소분류 정보 | |
3 | Region_segmentation | 영역분할 | |
3.1 | region_id | 영역_ID | |
3.2 | class | 클래스명 | |
3.3 | points | Polygon 위치 |
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 울산대학교 산학협력단
책임자명 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
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조강현 | 052-259-2208 | acejo@ulsan.ac.kr | · 시범서비스 관광지 주변 교통·안전 정보 제공 서비스 · 저작도구 개발 및 고도화 · AI 데이터 가공 · 데이터 검증 평가 |
수행기관(참여)
기관명 | 담당업무 | 기관명 | 담당업무 |
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경북대학교 산학협력단 | · AI SW해카톤 개최 · 학습용 데이터 검증 평가 |
㈜서홍테크 | · 시범서비스 도심지 딥러닝 기반 저고도 방범 드론 서비스 |
㈜에이테크 | · 시범서비스 산림지 딥러닝 기반 인명 수색용 객체 탐지 드론 서비스 | ㈜유시스 | · 자율주행드론 비행영상 (관광지,도심지,산림지) 4k 영상 원천데이터 수집 |
㈜엠엠피 | · 자율주행드론 비행영상(관광지,도심지, 산림지) 4k 영상 원천데이터 수집 · 자율주행드론 비행영상 (관광지,도심지, 산림지) LiDAR 원천데이터 수집 |
㈜휴먼드론개발 | · 자율주행드론 비행영상 (관광지,도심지,산림지) 4k 영상 원천데이터 수집 |
㈜단트넷 | · 자율주행드론 비행영상 산림지 4k 영상 원천데이터 수집 | (재)울산정보산업진흥원 | · 드론영상을 활용한 신규 서비스 발굴 · 학습용 데이터 검증 평가 |