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#수산업

지능형 스마트양식장 통합 데이터(가리비)

지능형 스마트양식장 통합 데이터 (가리비)
  • 분야농축수산
  • 유형 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2022-07 조회수 : 1,632 다운로드 : 75 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 2022-07-13 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-21 신규 샘플데이터 개방
    2022-07-13 콘텐츠 최초 등록

    소개

    ㅇ 지능형 스마트 양식(가리비) 통합 데이터
    – 가리비 개체를 분류하고 성장 예측이 가능할 수 있는 가리비    성장 이미지 데이터
    – 가리비가 성장한 해양물리환경데이터
    – 가리비에 부착된 부착 생물의 여부 및 종류를 판별할 수 있는 이미지
    ㅇ 지능형 스마트 양식(가리비) 데이터 기반 AI 모델 개발
    – 가리비 이미지 데이터를 활용한 지능형 스마트 선별 AI알고리즘 개발  
    – 가리비의 성장 데이터 + 해양물리환경 데이터 최적에 양식 환경 AI알고리즘 개발

    구축목적

    ㅇ 양식장은 제한된 자원과 위험한 환경 등으로 인해 스마트 시스템 구축이 필수적으로 요구됨. 또한, 양식 어가의 고령화 및 급격한 해양환경 변화에 대응할 수 있는 스마트 양식 시스템 구축을 위한 양식 환경 DATA 구축은 필수적으로 요구됨
  • 데이터 구축 수량

    • 가리비 객체 세부 수량 (단위: 개)
      데이터 구축 수량
      객체 가리비
      부착생물 정상 비정상
      분류 - 따개비, 다모류
      수량 6,268 114,314
      총 수량 120,582
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    지능형 스마트양식장 통합 데이터 (가리비)-활용 AI 모델 및 코드_1

    지능형 스마트양식장 통합 데이터 (가리비)-활용 AI 모델 및 코드_2

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 바운딩 박스 객체 인식 Object Detection General (A1) mAP 60 % 87.07 %
    2 폴리곤 객체 인식 Object Detection HRNet mIoU 70 % 98.85 %

    ※ 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

     

     

    데이터 명
    데이터 명 가리비 AI데이터, 해양환경물리데이터
    데이터 포맷 JPG데이터, CSV데이터
    활용 분야 AI 학습을 통한 지능형 스마트 양식장 구축
    가리비 AI 알고리즘 개발 및 배포 및 실시간 해양물리환경 배포
    가리비 내에 다모류와 따개비의 구분 AI 모델
    이미지 내에 가리비 영역 정의 문제 AI모델
    데이터 요약 가리비 성장 이미지데이터, 해양물리환경데이터
    데이터 출처 가리비 구축 양식 인프라에서 원시데이터 확보
    데이터 이력 배포버전 1_210401_G_1_1_180_F.JPG 
    개정이력 신규
    작성자/배포자 ㈜씨뱅크 정선진
    데이터 통계 데이터 구축 규모 Sea-Station을 이용하여 7개월간 해양물리환경데이터 및 가리비 성장이미지 데이터 수집
    데이터 분포 해양물리환경 데이터 수집 120,000SET
    원시이미지 수집 가리비 총 120,000장
    기타 정보 대표성 해당사항 없음
    독립성
    유의사항
    관련 연구 해당사항 없음

     

    대표 이미지

    데이터셋 명
    스마트양식장 통합 데이터(가리비)
    데이터 종류 image
    데이터 형식 jpg,json
    목표 수량 가리비 120,000개
    전체 가공 이미지 수량 가리비 120,904개

     

    • 이미지 예시

    지능형 스마트양식장 통합 데이터 (가리비)-이미지 예시_1
     

    • 라벨링 데이터 구성
    No 속성명 데이터 타입 설명 필수 예시
    1 file_name string 파일명 Y oyster_210415_01.jpg
    2 type string 데이터 형식 Y PNG, JPG
    3 resolution string 해상도 Y 1920X1080
    4 license string 라이센스 Y Seabank
    5 width number 이미지 너비 Y 1920
    6 height number 이미지 높이 Y 1080
    7 size string 객체 크기 Y small/medium/large
    8 batch number 촬영회차 Y 1, 2, 3
    9 data_created string 촬영일자 Y 2021. 05. 21
    10 class string 촬영 객체 분류 Y O, G
    11 cage number 가리비 성장 cage 번호 Y 1, 2, ...
    12 angle number 촬영 각도 Y 0, 45, 90
    13 direction string 촬영시 객체 방향 Y front, back
    14 temperature number 촬영일 수온 Y 15
    15 do number 촬영일 용존 산소량 Y 5.9712
    16 psu number 촬영일 염도 Y 30.21314
    17 chl number 촬영일 클로로필 농도 Y 0.157604
    18 ph number 촬영일 산성도 Y 7.232

     

    • 어노테이션 포맷
    구분 항목명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 image          
    1–1 - Object Y 이미지 정보 - -
    1–2 metadata Object Y 이미지 메타데이터 - -
    1–2–1 file_name string Y 파일명 - -
    1–2–2 type string Y 데이터 형식 - -
    1–2–3 resolution string Y 해상도 - -
    1–2–4 license string Y 라이센스 - -
    1–2–5 width number Y 이미지 너비 1920,
    1920
     
    1–2–6 height number Y 이미지 높이 1080,
    1080
    -
     
    1–2–7 size string Y 객체 크기 “small”, “medium”, “large” -
    1–2–8 batch number Y 촬영회차 0, 50 -
    1–2–9 data_created string Y 촬영일자 - -
    1–2–10 class string Y 촬영 객체 분류 - 0, 45, 90
    1–2–11 cage number Y 가리비 성장 cage 번호 1, 100 -
    1–2–12 angle number Y 촬영 각도 0, 360 -
    1–2–13 direction string Y 촬영 시 객체 방향 “front”, “back“ -
    1–2–14 temperature number Y 촬영일 수온 -50, 100 -
    1–2–15 do number Y 촬영일 용존 산소량 0, 50 -
    1–2–16 psu number Y 촬영일 염도 0, 100 -
    1–2–17 chl number Y 촬영일 클로로필 농도 0, 500 -
    1–2–18 ph number Y 촬영일 산성도 0, 50 -
    2 annotations Arr[Object] Y 어노테이션 리스트 - -
    2–1 id string Y 어노테이션 식별자 - -
    2–2 label Object Y   -
    2–2–1 data Arr[Object] Y 폴리곤 좌표계, - {x: “11”,
    바운딩 박스 객체 정보 y: “12”}
    2-2-1-1 - Object Y 폴리곤 좌표계 -  
     
    2-2-1-1-1 x number N 폴리곤 구성 포인트의 x좌표 0, 1920 -
    2-2-1-1-2 y number N 폴리곤 구성 포인트의 y좌표 0, 1080 -
    2–2–2 category string Y 카테고리(BBox, Polygon 등) “polygon”, “rect” 가리비
    2–3 classification Object Y   - -
    2–3–1 code string Y 객체 분류 “Oyster”, “Scallops“ -
    2–3–2 attachments Arr[Object] N   -  
    2-3-2-1 - Object N 부착생물 객체 정보 -  
    2-3-2-1-1 id string N 부착생물 라벨링 ID    
    2-3-2-1-1 label Object N 부착생물 라벨링 정보    
    2-3-2-1-1-1 data Object N 바운딩 박스 정보    
    2-3-2-1-1-1-1 x number N 바운딩박스 좌측 상단점 x 좌표 0, 1920  
    2-3-2-1-1-1-2 y number N 바운딩박스 좌측 상단점 y 좌표 0, 1080  
    2-3-2-1-1-1-3 width number N 바운딩박스 너비 0, 1920  
    2-3-2-1-1-1-4 height number N 바운딩박스 높이 0, 1080 -
    2-3-2-1-1-2 category string N 카테고리(BBox, Polygon 등) “polygon”, “rect” 따개비, 다모류
    2-3-2-1-2 classification Object N   -
    2-3-2-1-2-1 code string N 객체 분류 ”attachment_seaacorn“, ”attachment_seaacorn“
    2-3-2-1-2-2 attributes Object N 부착생물 객체속성 -  
    2-3-2-1-2-2-1 code string N 부착생물 객체 속성명 “kind”
    2-3-2-1-2-2-2 value string N 부착생물 객체 속성값 “each”,
    “group”
     

     

    • 어노테이션 파일 예시
      • 가리비 Json 예시
        지능형 스마트양식장 통합 데이터 (가리비)-어노테이션 파일 예시_1_가리비 Json 예시
         

    클래스 정의

    라벨링 방법 클래스 명 코드 값
    폴리곤 가리비 Scallops
    바운딩박스 따개비 군집 attachment_seaacorn group
    개별 each
    다모류 군집 attachment_polychaeta group
    개별 each

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜씨뱅크
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    강한빈 051-629-7828 seabankhanbin@gmail.com · 경영지원
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜데이터메이커 · 데이터 가공(라벨링)
    동의대학교 산학협력단 · AI모델개발
    ㈜새라 · 데이터수집 장비 설계·개발
    뉴엔엑스수산 · 양식장 관리 및 데이터 수집 장비 관리
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    강한빈 051-629-7828 seabankhanbin@gmail.com
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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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