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#축구 인공지능(AI) # 축구 데이터 # 스포츠 인공지능(AI) 데이터

스포츠 사람 동작 (축구)

스포츠 사람 동작 영상(축구)
  • 분야영상이미지
  • 유형 비디오
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2023-10 조회수 : 6,142 다운로드 : 247 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.

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.2 2023-10-20 라벨링데이터 수정
    1.1 2021-08-17 데이터 추가 개방
    1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-13 신규 샘플데이터 개방

    소개

    축구 스포츠 영상 분석을 위한 영상 내 주요 객체(사람, 공, 심판 등) 및 행동 분류 데이터

    구축목적

    스포츠 분야 인공지능 생태계 활성화를 위해 대표적 스포츠인 골프, 농구, 축구 종목의 인공지능 학습용 데이터셋 구축
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 축구 영상(협회 경기 영상 + 직접 촬영 영상) 200시간 이상 수집 및 4,000,000장 이상 가공
    • 객체 정보와 환경 정보, 동작 정보, 활용 정보 등이 포함된 Json 형식의 파일을 결과로 산출

     

    구축 내용 및 제공 데이터량
    구분 구축량
    스포츠 사람 동작 데이터 (축구) 4,000,000장 이상
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • 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 Human detection Object Detection YOLO v4 mAP 50 % 81.47 %
    2 Human pose estimation (Pick head) Pose Estimation YOLO v4 PCK 50 % 73.9 %
    3 Human pose estimation (Pick torso) Pose Estimation YOLO v4 PCK 50 % 85.5 %
    4 Human pose estimation (Pick bbox) Pose Estimation YOLO v4 PCK 50 % 81.1 %

    ※ 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

    데이터 변경이력

    스포츠 사람 동작 영상(축구)-데이터변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2021.08.17 데이터 추가 개방  
    1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  

    구축 목적

    • 스포츠 분야 인공지능 생태계 활성화를 위해 대표적 스포츠인 골프, 농구, 축구 종목의 인공지능 학습용 데이터셋 구축

    활용 분야

    • 사람의 동작을 인식하고 행동유형을 추론하는 인공지능 개발 및 연구를 통해 일반 스포츠, VR/AR/MR 기반의 가상 스포츠 산업 등에서 활용

    소개

    • 주요 객체(사람, 공, 심판) 및 관절에 대한 가공정보와 동작정보, 환경정보, 대상정보, 활용정보 등의 메타데이터가 포함된 결과물 제공
    • 일반적으로 사용되는 기초학습 데이터의 수백배 정도되며 심화학습, 강화학습으로 활용하기에도 충분한 수량의 인공지능 학습용 데이터 구축

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 축구 영상(협회 경기 영상 + 직접 촬영 영상) 200시간 이상 수집 및 4,000,000장 이상 가공
    • 객체 정보와 환경 정보, 동작 정보, 활용 정보 등이 포함된 Json 형식의 파일을 결과로 산출

     

    구축 내용 및 제공 데이터량
    구분 구축량
    스포츠 사람 동작 데이터 (축구) 4,000,000장 이상

    대표도면

    스포츠 사람 동작 영상(축구)- 대표도면- 1

     

    스포츠 사람 동작 영상(축구)- 대표도면- 2

    필요성

    • 사물인터넷(IoT) 기반의 다양한 웨어러블(wearable) 기기를 활용한 각종 신체 데이터 및 운동량 측정을 통한 속도와 회전력 등의 통계 데이터를 활용하는 서비스는 많이 보편화 되고 있으며 ICT 기술과 스포츠의 결합으로 더욱 가속화 될 것으로 전망되어 스포츠 관련 서비스가 지속적으로 늘어날 것으로 전망
    • 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 분야 내 경기력 분석 및 향상 도모, 전략 수립 등과 같은 기술이 빠르게 발전하기 위해서는 대량의 학습용 데이터 필요

    데이터 구조

    • 데이터 구성
    스포츠 사람 동작 영상(축구)-데이터구조표-1
    구분 항목 항목값 의미 정의방식
    환경 정보       “environment”: {}
    시간 정보     “time”: “”
    day 주간 day
    night 야간 night
    촬영 장소     “location”: “”
    indoor 실내 indoor
    outdoor 실외 outdoor
    날씨 정보     “weather”: “”
    sunny 맑음 sunny
    cloud 흐림 cloud
    rain rain
    대상 정보       “actor”: {}
    선수 등급     “grade”: “”
    Pro 협회선수 Pro
    Semi 일반선수 Semi
    Amateur 일반인 Amateur
    성별     “sex”: “”
    Male 남성 male
    Female 여성 female
    연령     “Age”: “”
    10 20대 미만 10
    20 20대 20
    30 30대 30
    체격     “Size”: “”
    Small 작다 Small
    Middle 중간 Middle
    Big 크다 Big
        “Height”: “”
    Short 작다 Short
    Middle 중간 Middle
    Tall 크다 Tall
    이미지 정보       “image” {}
    동작 종류     “Action”: “”
    dribble 드리블 dribble
    pass 패스 pass
    shoot shoot
    defense  수비 defense
    steal 스틸 steal
    cornerkick 코너킥 cornerkick
    freekick 프리킥 freekick
    sliding 슬라이딩 sliding
    foul 파울 foul
    동작 평가 pass 성공 pass
    fail 실패 fail
    활용 정보       “Usage”: {}
    활용범위     “Scope”: “”
    Form 동작인식 목적 Form
    Define 판정인식 목적 Define
    Level 평가인식 목적 Level
    활용단계     “Stage”: “”
    Basic 기초학습 목적 Basic
    Deep 심화학습 목적 Deep
    Force 강화학습 목적 Force

     

    • 어노테이션 포맷
    스포츠 사람 동작 영상(축구)-데이터구조표-2
    No 한글명 영문명 타입 필수 여부
    1 관절가공 값 안내 categories string Y
    1-1 관절가공 값 순서 keypoints string Y
    1-1-1 머리 head string Y
    1-1-2 목 상단 neck string Y
    1-1-3 흉부 chest string Y
    1-1-4 오른쪽 어깨 right_shoulde string Y
    1-1-5 왼쪽 어깨 left_shoulder string Y
    1-1-6 오른쪽 팔꿈치 right_elbow string Y
    1-1-7 왼쪽 팔꿈치 left_elbow string Y
    1-1-8 오른쪽 손목 right_wrist string Y
    1-1-9 왼쪽 손목 left_wrist string Y
    1-1-10 골반 hip string Y
    1-1-11 오른쪽 둔부 right_hip string Y
    1-1-12 왼쪽 둔부 left_hip string Y
    1-1-13 오른쪽 무릎 right_knee string Y
    1-1-14 왼쪽 무릎 left_knee string Y
    1-1-15 오른쪽 발목 right_ankle string Y
    1-1-16 왼쪽 발목 left_ankle string Y
    2 이미지 정보 image string Y
    2-1 파일명 filename string Y
    2-2 저작자 copyrighter string Y
    2-3 데이터 취득일 date string Y
    2-3 정제 번호 number integer Y
    2-4 이미지 크기 resolution array Y
    2-5 동작 정보 action string Y
    2-6 동작 평가 evalutaion string Y
    2-7 타격 위치 hitting string Y
    3 환경 정보 environment string Y
    3-1 시간 정보 time string Y
    3-2 촬영 장소 location string Y
    3-3 날씨 정보 weather string Y
    4 대상 정보 actor string Y
    4-1 선수 등급 grade string Y
    4-2 성별 정보 sex string Y
    4-3 연령 정보 age integer Y
    4-4 체격 정보 size string Y
    4-5 키 정보 height string Y
    5 활용 정보 usage string Y
    5-1 활용 범위 scope string Y
    5-2 활용 단계 stage string Y
    6 어노테이션 정보 annotation array Y
    6-1-1 드로잉 정보 box 또는 polygon array Y
    6-1-2 클래스 정보 class string Y
    6-2-1 관절 가공 클래스 정보 class string -
    6-2-2 관절 가공 정보 points array -
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 인피닉
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    박준형 02-525-2202 jh3park@infiniq.co.kr · 사업 관리 (수행기관) · 데이터 수집 · 데이터 정제 · 데이터 라벨링 (크라우드 소싱 활용)
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜메트릭스리서치 · 데이터 정제
    · 데이터 라벨링 (크라우드 소싱 활용)
    ㈜아이온커뮤니케이션즈 · 응용 서비스 구축 (영상 AI 분석 결과 제공 서비스)
    · 전용 포털 구축 (데이터 소개, 홍보 등)
    포항공과대학교 산학협력단 · 데이터 수집
    · 데이터 유효성 검증
    서울대학교 산학협력단 · 데이터 분석을 통한 응용 서비스 방향성 제시
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김건(인피닉) 02-525-2202 gkim@infiniq.co.kr
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  • 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.