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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-06-28 산출물 공개 Beta Version 소개
- 무인 플랜트의 이상 상황(사고, 침입, 화재 등)을 자동 감지 및 검출을 통해 안전 운영을 위한 통합 관제 데이터
구축목적
- 무인 플랜드 관제상황에서의 이상 상황(침입, 설비사고, 화재 등)을 자동 감지 및 검출을 통해 경제적 손실 비용 절감, 산업재해 감소 등의 효과 기대
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메타데이터 구조표 데이터 영역 재난안전환경 데이터 유형 비디오 , 이미지 데이터 형식 mp4, png 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 세그멘테이션(이미지), 바운딩박스(이미지) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 침입탐지 감시 서비스, 설비사고 탐지 서비스, 자동 설비사고 예측 서비스, 화재감시 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/420,000개 -
- 데이터 통계
○ 데이터 구축 규모데이터 명 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 데이터 포맷 원천데이터 유형 파일포맷 어노테이션 규모 실화상 영상 mp4 13,400개 20,000개 열화상 영상 mp4 6,600개 실화상 이미지 png 268,000장 400,000장 열화상 이미지 png 132,000장 라벨링데이터 실화상 영상 메타정보 json 13,400개 20,000개 열화상 영상 메타정보 json 6,600개 실화상 이미지 메타정보 json 268,000개 400,000개 열화상 이미지 메타정보 json 132,000개 서브 라벨링데이터 이미지캡션 메타정보 json 10,000개 10,000개 ○ 데이터 분포
데이터명 1차 분류 2차 분류 3차 분류 데이터 수량
(CCTV)데이터 수량
(이미지)비율
(%)무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 침입탐지
(10,000)미침입 2,000 40,000 10 외곽 침입 배회 1,600 32,000 8 보호영역 침입
(3,200)펜스 월장 1,600 32,000 8 펜스 훼손 1,600 32,000 8 핵심영역 침입
(3,200)시설물 촬영 1,600 32,000 8 시설물 훼손 1,600 32,000 8 설비사고
(8,000)누출
(2,700)정상 900 18,000 4.5 가스누출 900 18,000 4.5 기름누출 900 18,000 4.5 파손
(3,400)정상 800 16,000 4 깨짐 400 8,000 2 흠집 800 16,000 4 뒤틀림 200 4,000 1 부품마모 400 8,000 2 부식 800 16,000 4 장비과열
(900)정상 600 12,000 3 과열 300 6,000 1.5 보호장비
(1,000)착용 500 10,000 2.5 미착용 500 10,000 2.5 화재감시
(20,000)일반 소재 화재 1,000 20,000 5 유류 소재 화재 1,000 20,000 5 총계 20,000 400,000 100 이미지 캡션 10,000개 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 활용 모델-1
● 모델학습-1 [행동인식]
CNN-LSTM은 비디오 클립을 구성하는 이미지들 학습을 위해 CNN 블록을 통해 단일 이미지에 대한 latent vector로 변환한다. latent vector의 시퀸스는 LSTM 블록을 통과하면서 시퀸스의 특징을 학습한다. 행동인식을 위해 검증용 행동영상과 시험용 행동영상을 전체 영상의 10%로 제시한다.구분 학습(Train) 검증(validation) 시험(Test) 개요 • CNN-LSTM에 충분학습
• GPU 사용• 학습 도중 모델 성과 평가 및 비교
• Accurary 점수 등• 모델 학습 완료 후
• 모델 테스트필요 데이터 행동 동영상 10,000개 이상 10% 10% CNN-LSTM 행동분류 모델 개발 단계
CNN-LSTM 행동분류 모델 학습과정
● 서비스 활용 시나리오-1 [행동인식]
• 구축한 모델은 인공지능 CCTV에 탑재하여 보행자 행동인식에 사용할수 있음
• 인공지능 CCTV
- 데이터를 생성 및 학습하여 보행자의 행동을 분류, 위급상황을 조기에 파악할 수 있음
- 인간의 눈으로 확인이 불가능한 지역에서도 카메라를 통해 그 상태를 파악할 수 있음- 활용 모델-2
● 모델학습-2 [객체인식]
Yolov8은 최첨단 실시간 객체 탐지 시스템이다. 입력된 이미지를 일정 분할로 그리드한 다음, 신경망을 통과하여 바운딩박스와 클래스 예측을 생성하여 최종 감지 출력을 결정한다. 객체탐지를 위해 검증용 이미지와 테스트 이미지를 전체 이미지의 10%로 제시한다.구분 학습(Train) 검증(validation) 시험(Test) 개요 Yolov8에 충분학습
GPU 사용학습 도중 모델 성과 평가 및 비교
mAP@0.5 점수 등모델 학습 완료 후
모델 테스트필요 데이터 객체 이미지 160,000개 10% 10% Yolov8 객체 탐지 모델 개발 단계
Yolov8 객체탐지 모델 학습과정
● 서비스 활용 시나리오-1 [객체인식]
• 구축한 모델은 인공지능 CCTV 및 다양한 카메라에 탑재하여 객체탐지에 사용이 가능함
• 인공지능 CCTV 및 카메라
- 각종 CCTV에 AI 객체탐지 기술을 탑재하여 불법 주정차 탐지, 공장 내 위험요소 탐지, 어린이 보호구역 탐지등 여러분야에서 위험요소 탐지에 활용이 가능하다.
- 얼굴인식을 통해 실종자 찾기, 범죄자 추적, 보안강화 등의 서비스에 활용이
가능하다. -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 구성 및 어노테이션 포맷
1. 침입탐지 동영상 데이터분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위 메타 정보
(meta_information)category 데이터 유형 string Y intrusion event 객체의 행동 sting Y normal, climb-over-fence, damage-to-fence, damage-to-facilities, photography-of-facilities, wandering-zone mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal shoot_time 촬영 시간 string Y day, night weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor, outskirts, protected-area, vital-area camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8 resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640 height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480 file_name 파일명 string Y 예) intrusion_normal_rgb_0001_cctv1.mp4 객체 정보
(object_information)type_of_object 객체의 유형 string Y human id 객체의 Unit ID string Y h0001 ~ h000n gender 객체의 성별 string Y male, female tall 객체의 신장 number Y 0 ~ 200 age 객체의 나이 number Y 0 ~ 100 clothes 의복 조건 array Y long-sleeved, long-pants, short-sleeved, short-pants, etc accessories 악세사리 array Y none, cap, mask, covering-mask, cutter, hammer, camera, bag 2. 침입탐지 이미지 데이터
분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위 메타 정보
(meta_information)category 데이터 유형 string Y intrusion event 객체의 행동 sting Y normal, climb-over-fence, damage-to-fence, damage-to-facilities, photography-of-facilities, wandering-zone mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal shoot_time 촬영 시간 string Y day, night weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor, outskirts, protected-area, vital-area camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8 resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640 height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480 file_name 파일명 string Y 예) 예) intrusion_normal_rgb_0001_cctv1_01.png 객체 정보
(object_information)type_of_object 객체의 유형 string Y human id 객체의 Unit ID string Y h0001 ~ h000n gender 객체의 성별 string Y male, female tall 객체의 신장 number Y 0 ~ 200 age 객체의 나이 number Y 0 ~ 100 clothes 의복 조건 array Y long-sleeved, long-pants, short-sleeved, short-pants, etc accessories 악세사리 array Y none, cap, mask, covering-mask, cutter, hammer, camera, bag 라벨링 데이터
(annotations)id 객체의 Unit ID string Y h0001 ~ h000n segmentation 폴리곤
라벨링 좌표값array N 예) 230,142,182,157,135,153… bbox 바운딩박스
라벨링 좌표값array N 예) 230,142,182,157 3. 설비사고 동영상 데이터
분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위 메타 정보
(meta_information)category 데이터 유형 string Y facility-accident event 객체의 행동 sting Y normal-leak, gas-leak, oil-leak, normal-damage, fracture, scratch, distortion, abrasion, rust, normal-over-heat, over-heat, protective-device-wear, protective-device-not-worn mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal shoot_time 촬영 시간 string Y day, night weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8 resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640 height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480 file_name 파일명 string Y 예) facility-accident_gas-leak_rgb_0001_cctv3.mp4 객체 정보
(object_information)gas type_of_object 객체의 유형 string N gas id 객체의 Unit ID string N g0001 gas-color 가스의 색깔 string N white, gray, yellow, orange, brown, none oil type_of_object 객체의 유형 string N gas id 객체의 Unit ID string N o0001 oil-color 기름의 색깔 string N black, none fracture type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N e0001, e0002, e0003...e00nn scratch type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N c0001, c0002, c0003...c00nn distortion type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N d0001, d0002, d0003...d00nn abrasion type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N a0001, a0002, a0003...a00nn rust type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N r0001, r0002, r0003...r00nn over-heat type_of_object 객체의 유형 string N over-heat, none-heat id 객체의 Unit ID string N t0001 facility type_of_object 객체의 유형 string N facility id 객체의 Unit ID string N m0001 item 원인장비 string N pipe, turbine, duct, joint, valve, fan, pump helmet type_of_object 객체의 유형 string N protective-device id 객체의 Unit ID string N p0001 item 보호장비 string N safety-helmet, none-helmet mask type_of_object 객체의 유형 string N protective-device id 객체의 Unit ID string N p0002 item 보호장비 string N safety-mask, none-mask vest type_of_object 객체의 유형 string N protective-device id 객체의 Unit ID string N p0003 item 보호장비 string N safety-vest, none-vest 4. 설비사고 이미지 데이터
분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 예시 메타 정보
(meta_information)category 데이터 유형 string Y facility-accident event 객체의 행동 sting Y normal-leak, gas-leak, oil-leak, normal-damage, fracture, scratch, distortion, abrasion, rust, normal-over-heat, over-heat, protective-device-wear, protective-device-not-worn mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal shoot_time 촬영 시간 string Y day, night weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8 resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640 height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480 file_name 파일명 string Y 예) facility-accident_gas-leak_rgb_0001_cctv3_01.png 객체 정보
(object_information)gas type_of_object 객체의 유형 string N gas id 객체의 Unit ID string N g0001 gas-color 가스의 색깔 string N white, gray, yellow, orange, brown, none oil type_of_object 객체의 유형 string N gas id 객체의 Unit ID string N o0001 oil-color 기름의 색깔 string N black, none fracture type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N e0001, e0002, e0003...e00nn scratch type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N c0001, c0002, c0003...c00nn distortion type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N d0001, d0002, d0003...d00nn abrasion type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N a0001, a0002, a0003...a00nn rust type_of_object 객체의 유형 string N damage id 객체의 Unit ID string N r0001, r0002, r0003...r00nn over-heat type_of_object 객체의 유형 string N over-heat, none-heat id 객체의 Unit ID string N t0001 facility type_of_object 객체의 유형 string N facility id 객체의 Unit ID string N m0001 item 원인장비 string N pipe, turbine, duct, joint, valve, fan, pump helmet type_of_object 객체의 유형 string N protective-device id 객체의 Unit ID string N p0001 item 보호장비 string N safety-helmet, none-helmet mask type_of_object 객체의 유형 string N protective-device id 객체의 Unit ID string N p0002 item 보호장비 string N safety-mask, none-mask vest type_of_object 객체의 유형 string N protective-device id 객체의 Unit ID string N p0003 item 보호장비 string N safety-vest, none-vest 라벨링 데이터
(annotations)id 객체의 Unit ID string Y g0001, o0001, e00nn, c00nn, d00nn, a00nn, r00nn, t0001, m0001, p000n segmentation 폴리곤
라벨링 좌표값array N 예) 230,142,182,157,135,153… bbox 바운딩박스
라벨링 좌표값array N 예) 230,142,182,157 5. 화재 동영상 데이터
분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위 메타 정보
(meta_information)category 데이터 유형 string Y fire event 객체의 행동 sting Y general-fire, oil-fire mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal shoot_time 촬영 시간 string Y day, night weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8 resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640 height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480 file_name 파일명 string Y 예) fire_general-fire_thermal_0001_cctv5.mp4 객체 정보
(object_information)fire type_of_object 객체의 유형 string Y fire id 객체의 Unit ID string Y f0001 fire_resource 소재 string Y wood, fabric, paper, cigarette, electronic, gasoline, diesel, lubricant smoke type_of_object 객체의 유형 string N smoke id 객체의 Unit ID string N s0001 smoke_color 연기의 색깔 string N white, gray, dark-gray, black 6. 화재 이미지 데이터
분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위 메타 정보
(meta_information)category 데이터 유형 string Y fire event 객체의 행동 sting Y general-fire, oil-fire mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal shoot_time 촬영 시간 string Y day, night weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8 resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640 height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480 file_name 파일명 string Y 예) fire_general-fire_thermal_0001_cctv5_01.png 객체 정보
(object_information)fire type_of_object 객체의 유형 string Y fire id 객체의 Unit ID string Y f0001 fire_resource 소재 string Y wood, fabric, paper, cigarette, electronic, gasoline, diesel, lubricant smoke type_of_object 객체의 유형 string N smoke id 객체의 Unit ID string N s0001 smoke_color 연기의 색깔 string N white, gray, dark-gray, black 라벨링 데이터
(annotations)id 객체의 Unit ID string Y f0001, s0001 segmentation 폴리곤
라벨링 좌표값array Y 예) 230,142,182,157,135,153… bbox 바운딩박스
라벨링 좌표값array N 예) 230,142,182,157 - 데이터 포맷
구분 유형 파일포맷 원천데이터 실화상 영상 mp4 열화상 영상 mp4 실화상 이미지 png 열화상 이미지 png 라벨링데이터 실화상 영상 메타정보 json 열화상 영상 메타정보 json 실화상 이미지 메타정보 json 열화상 이미지 메타정보 json 서브 라벨링데이터 이미지캡션 메타정보 json - 데이터 디렉토리 구조 (상위 → 하위)
1 Depth 2 Depth 3 Depth 4 Depth 데이터 유형 행동,사고,소재 유형 CCTV의 화상 종류 촬영순서 intrusion normal rgb 0001 wandering-zone thermal 0002 climb-over-fence 0003 damage-to-fence … photography-of-facilities damage-to-facilities facility-accident normal-leak gas-leak oil-leak normal-damage fracture scratch distortion abrasion rust normal-over-heat over-heat protective-device-wear protective-device-not-worn fire general-fire oil-fire - 데이터 파일명 구조
: category_event_mode_No.cut_camera-id_No.imagecategory event mode No. camera_id No. 데이터 유형 행동,사고,소재 유형 CCTV의 화상 종류 촬영순서 CCTV 구분 ID 이미지 번호 intrusion normal rgb 0001 cctv1 1 wandering-zone thermal 0002 cctv2 2 climb-over-fence 0003 cctv3 3 damage-to-fence … cctv4 … photography-of-facilities cctv5 damage-to-facilities cctv6 facility-accident normal-leak cctv7 gas-leak cctv8 oil-leak normal-damage fracture scratch distortion abrasion rust normal-over-heat over-heat protective-device-wear protective-device-not-worn fire general-fire oil-fire - JSON 예시
1. intrusion_climb-over-fence_thermal_0375_cctv1_04.json
{
"meta_information": {
"category": "intrusion",
"event": "climb-over-fence",
"mode": "thermal",
"shoot_time": "day",
"weather": "sunny",
"environment": "protect-area",
"camera_id": "cctv1",
"resolution": "vga",
"width": 640,
"height": 480,
"file_name": "intrusion_climb-over-fence_thermal_0375_cctv1_04.png"
},
"object_information": {
"human": {
"type_of_object": "human",
"id": "h0001",
"gender": "male",
"tall": 175,
"age": 41,
"clothes": [
"long-sleeved",
"long-pants"
],
"accessories": [
"none"
]
}
},
"annotations": [
{
"id": "h0001",
"segmentation": [
61.33,
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70.81,
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68.44,
88.59,
72.0,
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88.0,
99.85,
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105.19,
98.07,
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109.93,
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130.67,
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129.48,
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130.67,
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135.0,
176.9,
137.7,
182.8,
139.1,
190.6,
135.7,
230.2,
129.48,
236.15,
115.85,
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110.52,
245.63,
102.81,
248.0,
95.7,
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88.0,
249.78,
80.89,
249.78,
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249.78,
73.78,
274.07,
76.74,
281.78,
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298.37,
86.81,
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316.74,
71.41,
314.96,
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310.22,
65.6,
306.1,
63.3,
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38.81,
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39.41,
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70.81,
202.37,
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70.81,
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154.16,
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129.47,
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53.38,
118.16,
53.38,
112.33,
54.06,
101.69,
57.78,
96.3
],
"bbox": []
}
]
}2. facility-accident_protective-device-wear_rgb_0108_cctv4_09.json
{
"meta_information": {
"category": "facility-accident",
"event": "protective-device-wear",
"mode": "rgb",
"shoot_time": "day",
"weather": "inside",
"environment": "indoor",
"camera_id": "cctv4",
"resolution": "fhd",
"width": 1920,
"height": 1080,
"file_name": "facility-accident_protective-device-wear_rgb_0108_cctv4_09.png"
},
"object_information": {
"helmet": {
"type_of_object": "protective-device",
"id": "p0001",
"item": "safety-helmet"
},
"mask": {
"type_of_object": "protective-device",
"id": "p0002",
"item": "safety-mask"
},
"vest": {
"type_of_object": "protective-device",
"id": "p0003",
"item": "safety-vest"
}
},
"annotations": [
{
"id": "p0002",
"segmentation": [
1128.51,
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155.88
],
"bbox": []
},
{
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