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#이륜자동차 # 교통사고 # 위험물 # 교통위반 # 배달 # 라이더 # 실시간 관리 # 스마트시티

이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터

이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터
  • 분야교통물류
  • 유형 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2023-03 조회수 : 3,276 다운로드 : 140 용량 :
샘플 데이터 ?

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
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    1.1 2023-03-06 원천데이터, 라벨링데이터 수정
    1.0 2022-07-29 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-20 신규 샘플데이터 개방
    2022-07-29 콘텐츠 최초 등록

    소개

    – 이륜자동차 맞춤형 솔루션 개발에 필요한 골목길, 이면 도로 등 생활도로의 위험 시설 물 및 위험 객체 학습 데이터 셋 구축

    구축목적

    – 이륜자동차 교통사고 감소를 위한 인공지능 기반 솔루션 개발 등에 활용하기 위한 학습 데이터셋 구축 및 서비스 모델 개발
    – 인공지능을 활용하여 이륜자동차의 교통 사고 및 위험 요소를 감소시킬 수 있는 맞춤형 서비스 모델 개발
    • 이륜자동차 안전 위험 요소가 포함된 이미지
      • 이미지 : 총 27종 42 만 장(생활도로 노면표면 7만5천장, 안전시설물 10만장, 도로시설물 3만장, 도로방치물 15만5천장, 위험지점 6만장)
        순번
        순번 대분류 중분류 이미지
        1 교통시설물 생활도로 노면표시 이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-교통시설물_1_생활도로 노면표시(1)이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-교통시설물_2_생활도로 노면표시(2)
        2 교통시설물 안전시설물 이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-교통시설물_3_안전시설물(1)이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-교통시설물_4_안전시설물(2)
        3 위험 개체 도로 시설물 이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-위험 개체_1_도로 시설물(1)이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-위험 개체_2_도로 시설물(2)
        4 위험 개체 도로 방치물 이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-위험 개체_3_도로 방치물(1)이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-위험 개체_4_도로 방치물(2)
        5 위험 개체 위험 지점 이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-위험 개체_5_위험 지점(1)이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-위험 개체_6_위험 지점(2)
        소분류 형태 라벨링유형 이미지(장)
        1 일방통행(표식) 이미지(JPG) Ploygone 15,000
        2 일방통행(문자) 이미지(JPG) Polygone 15,000
        3 속도표시 제한(문자) 이미지(JPG) Polygone 15,000
        4 어린이보호구역(문자) 이미지(JPG) Polygone 15,000
        5 장애인, 노인보호구역 (문자) 이미지(JPG) Polygone 15,000
        6 차량진입 억제용 말뚝 이미지(JPG) Segmentation 15,000
        7 시선 유도봉 이미지(JPG) Segmentation 15,000
        8 과속방지턱 이미지(JPG) Polygone 20,000
        9 고원식 횡단보도 이미지(JPG) Polygone 20,000
        10 자전거 도로(바닥표시) 이미지(JPG) Polygone 15,000
        11 공사안내 표지판 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        12 맨홀 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        13 럼블스트립(요철) 이미지(JPG) 2D BB 7,500
        14 주차차단기 이미지(JPG) Polyline 7,500
        15 광고판 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        16 쓰레기(쓰레기더미) 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        17 쓰레기(의자,책상,소파등) 이미지(JPG) 2D BB 10,000
        18 쓰레기통 이미지(JPG) 2D BB 30,000
        (공공 쓰레기통, 넘침)
        19 쓰레기(냉장고, TV등 전자제품) 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        20 방치물(폐타이어) 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        21 방치물(박스) 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        22 방치물(물통등) 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        23 방치물(전동킥보드) 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        24 방치물(마대 자루) 이미지(JPG) 2D BB 10,000
        25 공사현장(가림막, 휀스) 이미지(JPG) 2D BB 30,000
        26 포트홀 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        27 침수구간(웅덩이) 이미지(JPG) 2D BB 15,000
        합계 420,000
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

     

    • 활용 모델 학습
      • 학습 클래스는 Polygon, Polyline, 2DBBox로 구성되어 있음
      • 학습하고자 하는 클래스에 맞게 Polygon과 Polyline은 Segmentation이 가능한 모델로 학습(ex. Unet), 2DBBox의 경우 Detector(ex. YOLOv3)를 사용
      • 감지하고자 하는 클래스의 80%를 학습데이터로 활용, 학습데이터를 제외한 나머지 데이터베이스에서 각각 10%씩 검증 데이터와 시험 데이터로 사용
    • 서비스 활용 시나리오 
      • 구축된 모델은 배달 라이더 블랙박스 영상을 통해 위험물을 인지하고 실시간으로 관리·알림을 통해 위험 시설물을 관리할 수 있음
      • 위험물 감지 시 이륜차 운전자에게 알림을 주어 실시간으로 주의 운전을 유도할 수 있음

    이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-서비스 활용 시나리오_1

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 바운딩박스 객체 인식 Object Detection YOLO v3 mAP 90 % 90.09 %
    2 폴리라인 객체 인식 Object Detection UNet(Backbone: EfficientNet-B7) mAP 90 % 90.2 %
    3 폴리곤 객체 인식 Object Detection UNet(Backbone: EfficientNet-B7) mIoU 90 % 94.19 %

    ※ 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
    • 이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터 (Data of Object and Facility Hazardous to Motorcycle Safety)
    • 목적 : 이륜자동차 교통사고 감소를 위한 인공지능 기반 솔루션 개발 등에 활용하기 위한 학습 데이터셋 구축 및 서비스 모델 개발
      – 이륜자동차 맞춤형 솔루션 개발에 필요한 골목길, 이면 도로 등 생활도로의 위험 시설 물 및 위험 객체 학습 데이터 셋 구축
      – 인공지능을 활용하여 이륜자동차의 교통 사고 및 위험 요소를 감소시킬 수 있는 맞춤형 서비스 모델 개발
    • 활용분야 : 실시간 위험요소 관리·알림 및 라이더 안전 운전 유도를 위한 인센티브 제공 솔루션 개발, 도로 및 골목길 생활안전 모니터링 API 서비스
      이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-활용분야_1_도로 및 골목길 생활안전 API 서비스
    • 데이터 소개 : 현업 라이더가 운행하는 이륜자동차에 탑재된 블랙박스 영상을 기반으로 시설물 및 위험 개체 학습 데이터 셋 구축
      – 골목길, 이면도로 등 시민 일상 밀접 공간의 학습 데이터 확보함으로써  이륜자동차에 적용할 수 있는 데이터 확보
      – 이륜차 주행 특성 및 라이더 습성에 기반한 학습 데이터 구축함으로써 서비스 모델 개발에 용이한 데이터 확보
      – 협업 라이더가 운행하는 이륜자동차 블랙박스 시점 데이터를 통해 솔루션의 성능을 최적화 하는 데이터 확보
      이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-데이터 소개_1
      – 현업 라이더의 주행 영상을 활용하여 총 27종의 이미지 학습 데이터셋을 구축하여 활용할 수 있도록 제공
      – 생활도로 상 시설물 및 위험객체 총 42만 장의 학습 데이터로 구축하고, 이를 활용한 서비스 개발
      이륜자동차 안전 위험 시설물 데이터-데이터 소개_2
    • 데이터 구성

       
        항목 타입 필수여부
      영문명 한글명 교통시설물 위험객체
      images 이미지 데이터 정보
      file_name 원천데이터 이름 String Y Y
      width 가로 Number Y Y
      height 세로 Number Y Y
      id 이미지 고유번호 String Y Y
      dpi 이미지 컬러심도 (DPI) Number Y Y
      camera_info 블랙박스 카메라 정보 String Y Y

       

    • 어노테이션 포맷
       

      annotations 어노테이션 정보
      id 어노테이션 고유 번호 Number Y Y
      label_type label type 정보 String Y Y
      segmentation segmentation 정보 Array N N
      polyline polyline 번호 Array N N
      bbox bounding box 정보 Array N N
      image_id 이미지 고유번호 String Y Y
      label 객체분류명 String Y Y
      startFrame 시작 프레임 String N N
      endFrame 끝 프레임 String N N
      categories supercategory 큰 틀의 카테고리 String Y Y
      id 어노테이션 고유 번호 Number Y Y
      name 이름 String Y Y
      structure_degree 구조물 훼손 정도 String Y N
      painted_degree 도색 훼손 정도 String Y N
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 경북대학교 산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    최수호 053-295-5722 shchoi27@iact.or.kr · 데이터 구축 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    인성데이타 · 데이터 수집
    이튜 · 데이터 정제
    씨이랩 · 데이터 가공(라벨링)
    엠제이비전테크 · 인공지능 모델링
    도로교통공단 · 데이터 설계
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    최수호 053-295-5722 shchoi27@iact.or.kr
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※ 파일 병합 리눅스 명령어

find -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

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