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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2023-05-22 원천데이터 추가 개방 1.1 2023-05-10 라벨링데이터 수정 1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-12 신규 샘플데이터 개방 소개
시내도로 CCTV 영상 내 차량 속도와 교통량을 자동으로 측정하는 AI기술 개발을 위한 영상 데이터
- 데이터 영역 : 재난안전환경
- 데이터 유형 : 이미지
- 구축년도 : 2020년
- 구축량 : 57만
구축목적
본 인공지능 학습 데이터셋 구축은 시내도로 CCTV 영상 내 차량 속도와 교통량을 자동으로 측정하는 AI기술 개발에 활용을 목표로 함
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구축 내용 및 제공 데이터량
- 데이터 규모 : 총 505시간 동영상 및 학습데이터 57만장 이미지 (Bbox용 동영상 500시간/Tracking용 동영상 5시간 별도)
- 학습데이터 형태
- Bounding Box (Detection) 이미지 18만장
- Tracking 이미지 36만장
- Segmentation 이미지 3만장 - 날씨 : 악천후(눈, 비, 안개) 영상과 데이터 10% 이상 확보
- 차종분류 : 승용차, 소형버스, 대형버스, 트럭, 대형트레일러, 오토바이, 보행자 7종 분류
- 시간대 : 새벽 2-3시, 오전 6-9시, 낮 12-15시, 밤 17-20시
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 다운로드 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 객체검출 Object Detection CenterNet mAP@IoU 0.5 60 % 84 % 2 객체분할 Object Detection Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP) mIoU 40 % 50.7 %
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방 구축 목적
- 본 인공지능 학습 데이터셋 구축은 시내도로 CCTV 영상 내 차량 속도와 교통량을 자동으로 측정하는 AI기술 개발에 활용을 목표로 함
활용 분야
- 차량속도와 교통량 측정용 AI데이터 구축, 시내도로 교통상황 분석
소개
- 교통문제 해결을 위한 CCTV 교통 시내도로 데이터로 시내도로 CCTV 영상 50개, 505시간 이상 영상을 제공하며, 시내도로 교통량과 차량 속도를 자동 측정하는 AI 영상데이터를 구축함.
구축 내용 및 제공 데이터량
- 데이터 규모 : 총 505시간 동영상 및 학습데이터 57만장 이미지 (Bbox용 동영상 500시간/Tracking용 동영상 5시간 별도)
- 학습데이터 형태
- Bounding Box (Detection) 이미지 18만장
- Tracking 이미지 36만장
- Segmentation 이미지 3만장 - 날씨 : 악천후(눈, 비, 안개) 영상과 데이터 10% 이상 확보
- 차종분류 : 승용차, 소형버스, 대형버스, 트럭, 대형트레일러, 오토바이, 보행자 7종 분류
- 시간대 : 새벽 2-3시, 오전 6-9시, 낮 12-15시, 밤 17-20시
대표도면
필요성
- 교통 안전을 위한 AI 영상 데이터가 부족함. 현존하는 Open Dataset은 실재 구현해야 할 AI 교통 서비스에 맞지 않는 데이터이거나, 일부 AI 교통 서비스의 경우에는 학습용 데이터가 전혀 존재하지 않음
- AI 교통 서비스를 위한 AI 모델이 대규모 영상 데이터를 필료로 함에 따라 교통한전 AI 경쟁력 강화를 위해서는 본 사업을 통해 실수요 기반의 AI 데이터 구축 필요
- 특히 국내의 경우 데이터셋 부족 뿐만 아니라 국내 수요처(한국도로공사, 지자체, AI 서비스 기업)가 필요로 하는 AI 데이터의 부족으로 AI 데이터구축 사업을 통한 경쟁력 강화가 절실
- 교통 안전을 위한 AI 기술 활용 가능성 확대
- 코로나 19로 촉발된 경기침체 대응 및 대규모 일자리 창출 가능
데이터 구조
- 데이터 구성
- Bounding Box데이터 구성 Bounding Box 표 대분류 중분류 소분류 데이터타입 한글설명 캡션 info year int 연도 version str 버전 description str 상세설명 contributer str 기여자 url str 주소 date_created datetime 생성일자 task_type str 자막 data_type str 이미지의 데이터
세트 소스data_subtype str 데이터 서브
세트의 유형annotations car_type_id int 차종ID direction_id int 방향ID location_id int 좌표ID bounding_box_id int 바운딩박스ID multiple_car_type str 차 종류 multiple_direction str 차 방향 종류 multiple_location str 차 좌표 위치 bounding_box str 바운딩박스 id int 주석ID video_id int 비디오ID caption str video video_id int 비디오ID file_name str 파일명 url str 주소 height int 이미지높이 width int 이미지넓이 license name str 명칭 url str 주소 데이터 구성 Polygon Segmentation 표 대분류 중분류 소분류 데이터타입 한글설명 캡션 info year int 연도 version str 버전 description str 상세설명 contributer str 기여자 url str 주소 date_created datetime 생성일자 task_type str 자막 data_type str 이미지의 데이터
세트 소스data_subtype str 데이터 서브
세트의 유형annotations car_type_id int 차종ID direction_id int 방향ID location_id int 좌표ID Segmentation_id int 세그먼테이션ID multiple_car_type str 차 종류 multiple_direction str 차 방향 종류 multiple_location str 차 좌표 위치 Segmentation str 세그멘테이션 id int 주석ID video_id int 비디오ID caption str video video_id int 비디오ID file_name str 파일명 url str 주소 height int 이미지높이 width int 이미지넓이 license name str 명칭 url str 주소 - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 표 No 항목 길이 타입 필수여부 비고 한글명 영문명 1 데이터셋정보 info Object Y 1-1 상세설명 description 1000 Str 1-2 버전 version 3 Str 1-3 URL url 200 Str 1-4 생성일자 date_created 100 Str Y 1-5 기여자 contributer 200 Str 2 이미지정보 images List 2-1 식별자 id 10 Int Y 2-2 메타식별자 meta_id 10 Int Y 2-3 이미지 URL coco_url 200 Str Y 2-4 파일명 file_name 100 Str Y 2-5 라이선스 license 100 Str 2-6 이미지 촬영일자 date_created 100 Date Y 2-7 프레임번호 frame_value 10 Int Y 3 어노테이션정보 annotations List 3-1 BBox 리스트 bbox List Y Number Array 3-2 Segmentation 리스트 segmentation List Number Array 3-3 Segmentation 영역합 area 4 Float 3-4 크라우드소싱작업여부 iscrowd 1 Str Y 3-5 카테고리 category_id List Y Number Array 3-6 식별자 id 10 Int Y 3-7 Tracking 리스트 tracking_id List Y Number Array 4 카테고리 categories List 4-1 식별자 id 10 Int Y 4-2 이름 name 200 Str Y 5 가이드라인 guidline List Number Array 6 메타정보 meta List 6-1 식별자 id 10 Int Y 6-2 CCTV 아이디 camera_id 20 Str 6-3 날짜 date Date 6-4 시간 time Time 6-5 날씨 weather 20 Str 6-6 요일 week_day 20 Str 6-7 시간대 time_space 20 Str 6-8 횡단보도 crosswalk 20 Str 6-9 blocked blocked 20 Str 6-10 height height 20 Str 6-11 해상도 resolution 20 Str 6-12 초당프레임수 fps 4 Int 6-13 밝기 light 20 Str 6-14 차선수 lines 4 Int 6-15 차량방향 direction 4 Int 6-16 도로타입 road_type 20 Str 6-17 주소 address 100 Str
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 라온피플
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김대승 031-4264-8290 dskim@laonpeople.com · 데이터 구축 사업 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 주식회사 유클리드소프트 · 데이터 수집, 가공, 검수, 크라우드 소싱, 저작도구 개발 주식회사 크레스프리 ·원천 데이터 정제 중앙대학교 · AI 모델 개발 네이버시스템 · AI 모델을 활용한 응용 서비스 개발 (교통량 측정) 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김대승(라온피플) 031-4264-8290 dskim@laonpeople.com
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.
오프라인 데이터 이용 안내
본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.
국방데이터 개방 안내
본 데이터는 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
군 담당자를 통한 별도의 사용 신청이 필요합니다.