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#자율주행/교통 #모빌리티/컴퓨터비전

NEW 승용 자율주행차 주간 자동차 전용도로 데이터

승용 자율주행차 주간 자동차 전용도로 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 3D , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2024-01 조회수 : 2,598 다운로드 : 147 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
    1.1 2024-01-24 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-01-24 산출물 전체 공개

    소개

    레벨 4 수준의 자율주행 기능을 위한 센서가 장착된 차량이 정기적으로 자동차 전용도로를 주행하며 센서, 위치, 인지/판단/제어 데이터를 수집하여 segmentation 및 object detection을 위한 학습용 데이터 구축

    구축목적

    o 한국형 자율주행차 데이터셋으로서의 활용도를 높이고 대학, 연구소, 기업 등이 자율주행 기술 개발 시 성능 고도화에 기여
  • ◌ 데이터통계
    - 구축 데이터 수량

     
    구분 목표 구축 달성률
    2D segmentation 161,600 161,600 100%
    2D/3D 161,600 161,600 100%
     

     

    - 2D 세그멘테이션 객체 수량 분포

    클래스 수량 비율
    ambulance 819 0.04%
    background 259,378 11.29%
    bicycle 26 0.00%
    bus 9,479 0.41%
    constructionGuide 209 0.01%
    crossWalk 3387 0.15%
    curb 1,440 0.06%
    eogVehicle 10,733 0.47%
    fense 646,250 28.13%
    freespace 136,642 5.95%
    motorcycle 252 0.01%
    otherCar 6,966 0.30%
    pedestrian 936 0.04%
    policeCar 1,182 0.05%
    redLane 2 0.00%
    rider 282 0.01%
    roadMark 122,175 5.32%
    rubberCone 1,895 0.08%
    safetyZone 11,790 0.51%
    schoolBus 1,128 0.05%
    sideWalk 1,002 0.04%
    speedBump 188 0.01%
    stopLane 817 0.04%
    trafficDrum 4,342 0.19%
    trafficLight 2,625 0.11%
    trafficSign 86,008 3.74%
    truck 91,939 4.00%
    twoWheeler 57 0.00%
    vehicle 206,029 8.97%
    warningTriangle 1 0.00%
    whiteLane 575,588 25.06%

     

    - 2D/3D 객체 수량 분포

    클래스 수량 비율
    pedestrian 979 0.25%
    trafficLight 2,170 0.55%
    trafficSign 60,136 15.27%
    twoWheeler 275 0.07%
    vehicle 330,288 83.86%
    합계 393,848 100%
     

     

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드
     
    학습모델 항목 주간도심도로
    SwinV2 선정사유 효과적으로 Transformer를 활용하여 Object Detection에서 뛰어난 성능을 보여주며 ObjectDetection관련 벤치마크 상당수가 Swin계열일 정도로 많이 활용됨
    (2D box)
    PonitRCNN 선정사유 3차원 데이터를 3차원 학습 네트워크에 바로 활용하는 알고리즘으로 데이터 유실이 적다는 점에서 장점을 갖고 있으며 최근 발표되고 있는 3차원 객체 인식 알고리즘 관련 논문에서의 대표적인 비교 대상 알고리즘임
    (3D cuboid)
    ConvNeXt 선정사유 Downstream task에서 Swin Transformer와 같은 FLOPs 대비 높은 성능 및 다양한 robustness 평가 데이터에서 좋은 성능을 갖는 모델, 다양한 클래스의 데이터셋에서 상대적으로 높은 성능을 나타냄
     
    (2D segmentation)
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 2D Object Detection 성능 Object Detection convnext, swin, swinv2 mAP@IoU 0.5 50 % 69.5 %
    2 3D Object Detection 성능 Detection PV-RCNN mAP 60 % 78.09 %
    3 2D semantic segmentation 성능 Object Detection ConvNeXt mIoU 85 % 86.27 %

    ※ 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

    ◌ 어노테이션 포맷
    - 2D Segmentation

    분류 속성명 속성 설명 구문 타입 필수 여부
    information filename 파일명 string Y
    (기본 정보) resolution 이미지 해상도 array Y
    scene_meta section 데이터 분류 string Y
    (scene 정보) location 수집 지역 string Y
      case 시나리오 종류 string Y
      scene_number scene 번호 string Y
    environment_meta wether 날씨 string Y
    (환경 정보) date 날짜 integer Y
      time 시간대 string Y
      car_type 수집차량 종류 string Y
      traffic 교통량 string Y
      speed 차량 속도 string Y
      road_type 차선 폭 string Y
    annotations class 클래스명 string Y
    (가공 정보) polygon 가공 정보 array Y
     

     

     2D/3D

    분류 속성명 속성 설명 구문 타입 필수 여부
    information filename 파일명 string Y
    (기본 정보) resolution 이미지 해상도 array Y
    scene_meta section 데이터 분류 string Y
    (scene 정보) location 수집 지역 string Y
      case 시나리오 종류 string Y
      scene_number scene 번호 string Y
    environment_meta wether 날씨 string Y
    (환경 정보) date 날짜 integer Y
      time 시간대 string Y
      car_type 수집차량 종류 string Y
      traffic 교통량 string Y
      speed 차량 속도 string Y
      road_type 차선 폭 string Y
    annotations class 클래스명 string Y
    (가공 정보) location 위치 정보 array Y
      dimension 크기 정보 array Y
      yaw 회전축 정보 float Y
      bbox 가공 정보 array Y
      track_id 트랙킹 ID integer Y
     

    ◌ 실제 예시
    - 이미지

    실제 예시- 이미지

    {
        "information": {
            "filename": "18_183110_220907_01.jpg",
            "resolution": [
                1920,
                1080
            ]
        },
        "Scene_meta": {
            "zone": "울산-이예로",
            "edge_case": [
                "선행차 주행",
                "도로 제한 최고 속도 주행",
                "정속 주행 유지"
            ],
            "scene_number": "18_183110_220907"
        },
        "Environment_meta": {
            "weather": "맑음",
            "date": "2022-09-07",
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        "annotations": [
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                "polygon": [
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                    1077,
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                "class": "background"
            },
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                    577,
                    769,
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                "class": "whiteLane"
            },
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                "polygon": [
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                    741,
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                    721,
                    688,
                    714,
                    687
                ],
                "class": "whiteLane"
            },
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                "polygon": [
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                    644,
                    827,
                    642
                ],
                "class": "whiteLane"
            }

        ]
    }

    실제 예시- 이미지

    실제 예시

    {
        "information": {
            "filename": "18_183110_220907_01.jpg",
            "resolution": [
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            ]
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        "Scene_meta": {
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                "선행차 주행",
                "도로 제한 최고 속도 주행",
                "정속 주행 유지"
            ],
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        "Environment_meta": {
            "weather": "맑음",
            "date": "2022-09-07",
            "time": "18:31:10",
            "car_type": "DN8",
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            {
                "bbox": [
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                    "occluded": 0,
                    "truncated": 0,
                    "track_id": 1,
                    "group": 0,
                    "type": "vehicle"
                },
                "class": "vehicle",
                "dimension": [
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                ],
                "location": [
                    52.9578,
                    5.009,
                    -3.4369
                ],
                "distance": 51.31,
                "yaw": -0.08
            },
            {

           "bbox": [
                    827,
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            }

        ]
    }

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜인피닉
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    정지현 02-525-2202 jh3jung@infiniq.co.kr 데이터 설계, 가공, 검수
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    대구경북과학기술원 데이터 수집, 정제
    ㈜모빌테크 데이터 설계
    ㈜미디어그룹사람과숲 데이터 검수
    ㈜비젼인 데이터 검수
    성균관대학교 산학협력단 데이터 유효성 검증
    ㈜오토노머스에이투지 데이터 수집, 정제
    웨이즈원(주) 데이터 설계
    인하대학교 산학협력단 데이터 검수
    충북대학교 산학협력단 데이터 유효성 검증
    ㈜퓨처드라이브 데이터 설계, 수집
    한국과학기술원 데이터 유효성 검증
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    정지현 02-525-2202 jh3jung@infiniq.co.kr
보건의료 데이터 개방 안내

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

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.