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#자율주행 # 교통 # 모빌리티

BETA 지능형 인프라 센서 기반 동적객체 인지 데이터

지능형 인프라 센서 기반 동적객체 인지 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 센서 , 3D
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-07 조회수 : 2,144 다운로드 : 0

※ 23년 신규 개방되는 데이터로, 데이터 활용성 검토, 이용자 관점의 개선의견 수렴 등을 통해 수정/보완될 수 있으며 최종데이터, 샘플데이터, 산출물 등은 변경될 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    소개

    자율주행 고도화를 위한 C-ITS 지능형 인프라용 학습 데이터셋  으로 가로등, 신호등, 스마트폴 등 도로 인프라에 설치된 센서를 이용하여 관심 대상 동적 객체(차량, 사람, 이륜차 등)의 정확한 위치와 동선을 추적하기 위한 지능형 인프라 기반 3차원 객체  인식 데이터

    구축목적

    자율주행 고도화를 위한 C-ITS 지능형 인프라용 학습 데이터셋으로 가로등, 신호등, 스마트폴 등 도로 인프라에 설치된 센서를 이용하여 관심 대상 동적 객체(차량, 사람, 이륜차 등)의 정확한 위치와 동선을 추적하기 위함
  • ○ 데이터 구축 규모

    데이터 종류 데이터 형태 원천데이터 규모 어노테이션 규모 비고
    지능형인프라 센서 인식 데이터 포인트 클라우드 168,720 168,720  
    이미지 168,720
    캘리브레이션 16,872
     

     

    ○ 데이터 분포
      - 월별 분포

    구분 10월 11월 12월
    수량 78,820 56,160 33,740 168,720
    비율 46.72% 33.29% 20.00% 100%

     

      - 시간대별 분포

    구분 오전 오후 심야/새벽 기타
    수량 61,130 28,180 7,010 7,410 64,990 168,720
    비율 16.70% 36.23% 4.15% 4.39% 38.52% 100%

     

  • ○ 모델학습

    1. DeepFusionMOT(IROS 2022)
      - 데이터셋의 각 시퀀스(Sequence)마다 프레임(Frame)별로 2D Detector모델은 카메라 이미지 객체를 탐지하여 객체별로 boundinb box 좌표를 기록하고, 3D Object Detection 모델은 LiDAR 정보를 토대로 객체의 Cuboid 좌표를 Text파일로 기록하여 각각 입력으로 받음 
      - 2D Detector의 카메라 기반 객체 탐지 정보와 3D Detector의 LiDAR 기반 객체 탐지 정보를 각각 입력받아 결합하여 실시간 궤적 예측 알고리즘을 통해 Multi Object Tracking을 수행하는 모델
      - 2D Detector의 입력 값은 Frame, Type, Bonding Box 좌표값(4개), Score로 구성돼있고 3D Detector는 2D Detector의 정보 외에 Cuboid 좌표값(h, w, l, x, y, z, yaw), Alpha 값을 가짐

    2. 2D Detection : YOLOv5
      - YOLO는 1-Stage Detection 모델로 proposal과 classification이 동시에 이루어져 비교적 높은 정확도에 매우 빠른 연산 가능으로 real-time object detection에 유리하다는 장점
      - v4와 비교하여 비슷한 성능, 낮은 용량, 빠른 속도를 보여주고 이전 버전과 다르게 PyTorch 기반으로 구성

    3. 3D Detection : PointRCNN
      - 2-stage detector로 stage-1에서는 bottom-up 3D proposal generation을 수행하고, stage-2에서는 region proposal을 canonical coordinate로 바꾼 후 정제작업을 수행하여 네트워크가 local spatial feature를 더 잘 학습할 수 있도록 함.
      - 2-stage 구조로 3d 앵커 기반 proposal 생성 방식보다 높은 검출 성능을 확보
     

  •  

     

    No 항목 Type Child Type 필수 여부 비고
    1     데이터셋 정보          
      1-1   객체 정보   Object   Y  
      1-2   객체 속성 obj_attr String   Y  
      1-3   객체 ID obj_id String   Y  
      1-4   객체 클래스 obj_type String   Y  
      1-5   어노테이션 정보 psr Obejct   Y  
        1-5-1 위치 position Number Float Y  
        1-5-2 방향 rotation Number Float Y  
        1-5-3 크기 scale Number Float Y
     

     

    ○ JSON 구조
    [
      {
        "obj_attr": 객체 속성,
        "obj_id": 객체 id,
        "obj_type": 객체 클래스,
        "psr": { 어노테이션 정보
          "position": {
            "x": x축 위치
            "y": y축 위치,
            "z": z축 위치
          },
          "rotation": {
            "x": x축 방향,
            "y": y축 방향,
            "z": z축 방향
          },
          "scale": {
            "x": x축 크기,
            "y": y축 크기,
            "z": z축 크기
          }
        }
      },

     

    ○ JSON 실제 예시

     

    JSON 실제 예시
     

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    조용인 02-830-8583 abcdy@humanf.co.kr AI 학습용 데이터 설계/구축, 데이터 가공, 품질관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    모빌테크 데이터 수집, 데이터 정제
    에이아이빌 데이터 가공, AI모델
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    조용인 02-830-8583 abcdy@humanf.co.kr
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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 -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

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