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#컴퓨터 비전 #안전

지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터

지자체도로정비 데이터
  • 분야교통물류
  • 유형 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2022-07 조회수 : 8,800 다운로드 : 650 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2022-07-28 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-20 신규 샘플데이터 개방
    2022-07-28 콘텐츠 최초 등록

    소개

    도로 정비와 관련된 지역사회 현안 해결을 위해 지자체의 도로 정비 대상이 되는 객체들을 AI 학습용 데이터로 구축함으로서 기초지자체 도로정비 AI 모델 개발을 위한 기반 마련

    구축목적

    도로 상태 및 관리와 관련된 사회적 방안제시를 위해 컴퓨터 비전기술을 기반으로, 도로정비의 대상이 되는 도로균열, 도로홀, 경계석, 측구, 멘홀, 중앙분리대, PE방호벽, 임시안전방호벽을 탐지할 수 있는 인공지능 학습용 데이터 대규모 구축
  • 1. 데이터 구축 규모

    1. 데이터 구축 규모
    데이터 종류 형식 내용 수량
    원천
    데이터
    MP4 비식별화가 완료 된 사상구 주행 영상   영상 300시간 이상
    라벨링
    데이터 
    JSON
    + JPG
    도로(도로균열,도로(홀) 라벨링) 이미지 700,000장 이상 1,000,000장 이상
    도로관리 객체 (경계석,측구,맨홀,중앙분리대,PE방호벽,임시 안전방호벽 라벨링) 이미지 300,000장 이상

    2. 데이터 분포

    2. 데이터 분포
    CASE 구분 항목 수량(건)
    *라벨링건수
    수량(장)
    *이미지장수
    라벨링 방식
    Bounbing box Polygon Polyline
    CASE1 도로 도로균열 도로균열 600,000건 이상 700,000장 이상     O
    도로(홀) 도로(홀) 100,000건 이상 O    
    CASE2 도로 경계석 경계석 100,000건 이상 300,000장 이상   O  
    관리 수로관 측구 100,000건 이상   O  
    객체 맨홀   O  
      방호벽 중앙분리대 100,000건 이상   O  
      PE방호벽   O  
      임시 안전방호벽   O  
    합계 1,000,000 -
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드
    • 각 데이터 항목별로 적합한 모델을 선정하고, 데이터를 Train/Val/Test (8:1:1)로 분할하여 학습 진행  
      각 데이터 항목
      객체 데이터 적용 모델명 결과
      형태
      도로객체 폴리라인 Mask R-CNN 지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-결과_1_도로객체(도로균열)(1)지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-결과_2_도로객체(도로균열)(2)
      (도로균열) 폴리곤변환
      도로객체 바운딩 Yolo v5 지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-결과_3_도로객체(도로 홀)(1)
      (도로 홀) 박스
      도로 관리객체 폴리곤 Mask R-CNN 지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-결과_4_도로 관리객체(경계석, 측구, 멘홀, 중앙분리대, PE방호벽, 임시안전방호벽)(1)지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-결과_5_도로 관리객체(경계석, 측구, 멘홀, 중앙분리대, PE방호벽, 임시안전방호벽)(2)
      (경계석, 측구, 멘홀, 중앙분리대, PE방호벽, 임시안전방호벽)
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 도로균열 검출 Object Detection Mask R CNN – Detectron2 mAP@IoU 0.5 70 % 71.2 %
    2 도로홀 검출 Object Detection YOLO v5 mAP@IoU 0.5 70 % 88.7 %
    3 도로관리객체 검출 Object Detection Mask R CNN – Detectron2 mAP@IoU 0.5 70 % 77.1 %

    ※ 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드
    • 수집 : 차량 내부에 도로의 정면을 바라 볼 수 있게 카메라를 설치한 후 지자체 내의 도로 주행 영상을 수집 
    • 정제 : 주행 영상에 대하여 비식별화 작업을 수행한 후, 이미지를 추출하고, 객체가 없는 등 가치가 떨어지는 이미지를 제외 
    • 가공 : 라벨링 도구를 활용하여 Bounding Box, Polygon, Polyline 방식의 라벨링 방식 수행
    • 검증 : 데이터 품질 확보를 위한 다양성, 구문 정확성, 의미 정확성, 유효성 검증 진행지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-기초지자체 도로정비 AI 구현 데이터 패키지_1지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터--기초지자체 도로정비 AI 구현 데이터 패키지_2

    1. 대표도면

    • CASE1
      지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-대표도면_1_CASE1(1)지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-대표도면_2_CASE1(2)지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-대표도면_3_CASE1(3)
    • CASE2
      지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-대표도면_4_CASE2(1)지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터--대표도면_5_CASE2(2)지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터--대표도면_6_CASE2(3)

    2. 라벨링데이터 구성

    •  
      1. 대표도면
      구분 항목명 타입 필수여부 설명 범위 비고
      1 licenses array - 라이선스 - -
        1-1 licenses[]name String - 라이선스명 최대 10글자 -
      1-2 licenses[].id Number - 라이선스ID [0,1,2,...] -
      1-3 licenses[].url String - 라이선스URL - -
      2 info Object - 데이터셋정보 - -
        2-1 info.contributor String - 데이터셋생성자 최대 5글자 데이터셋 생성자 이름
      2-2 info.date_created String - 데이터셋생성일자 - -
      2-3 info.description String - 데이터셋상세설명 최대 10글자 -
      2-4 info.url String - 데이터셋URL - -
      2-5 info.version String - 데이터셋버젼 V1.0 -
      2-6 info.year Number - 데이터셋생성년도 2021 -
      3 categories Array - 클래스   -
        3-1 categories[].id Number Y 클래스ID [0,1,2,...] -
      3-2 categories[].name String Y 클래스명 도로(홀)/
      도로균열/
      PE 방호벽/
      임시 안전방호벽/중앙분리대
      /맨홀/측구/경계석
      -
      3-3 categories[].subcategory String Y 클래스 중분류 도로(홀)/
      도로균열/
      경계석/
      수로관/
      방호벽
      -
      4 images Array - 이미지정보 - -
        4-1 images[].id Number Y 이미지ID [0,1,2,...] -
      4-2 images[].width Number Y 이미지너비 [0~1920] -
      4-3 images[].height Number Y 이미지높이 [0~1080] -
      4-4 images[].file_name String Y 이미지파일명 - -
      4-5 images[].license Number - 이미지라이선스 - -
      4-6 images[].url String - 이미지URL - -
      4-7 images[]..date_captured String Y 이미지촬영시간 AM/PM AM : 오전
      PM : 오후
      4-8 images[].date_weather String Y 이미지촬영날씨 sunny/wet/rainy sunny :맑음
      wet :우천 후
      rainy :우천 시
      4-9 images[].supercategory String Y 이미지 클래스 대분류 CASE1/CASE2 CASE1: 노면객체
      CASE2: 공간객체
      5 annotations Array   라벨링정보 - -
        5-1 annotations[].id Number Y 라벨링ID [0,1,2,...] -
      5-2 annotations[].image_id Number Y 연관이미지ID [0,1,2,...] -
      5-3 annotations[].category_id Number Y 클래스정보 [0,1,2,...] -
      5-4 annotations[].segmentation Array Y 라벨링좌표 - -
      5-5 annotations[].area Number   라벨링크기 - -
      5-6 annotations[].bbox Array   라벨링바운딩박스 - -
      5-7 annotations[].iscrowd Number   단일객체이미지 0/1 0 : 해당 이미지에 하나의 라벨만
      있음

      1:해당 이미지에 하나 이상의 라벨있음

    3. 라벨링데이터 실제예시


    • 지자체 도로 정비 AI 학습용 데이터-라벨링데이터 실제예시_1
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜경성테크놀러지
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    홍순기 051-783-3731 sghong@topkst.co.kr · 사업총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜넥스트솔루션 · 데이터 정제/가공/검증
    엠엔에스컴퍼니㈜ · 데이터 정제/가공/검증
    코드브로스 · 데이터 수집
    · 작업자 교육
    · 비식별화
    ㈜엠알티인터네셔널 · AI모델 개발
    · 데이터검증
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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.

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