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#자율주행 # 교통 #모빌리티 # 안전

NEW 승용 자율주행차 야간 자동차 전용도로 데이터

승용 자율주행차 야간 자동차 전용도로 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 3D , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2024-01 조회수 : 2,742 다운로드 : 156 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

    o 교통사고 발생 시간 기준으로 보았을 때, 야간 발생사고의 대부분이 도시에서 발생하고 있으며 대형사고 건수는 퇴근 시간대인 16-20 사이가 가장 많은 것으로 집계됐다. 교통사고 현황을 바탕으로 자율 주행 개발에 있어 야간 자동차 전용 도로 환경에 대한 데이터 수집 및 관련한 하드웨어적, 소프트웨어적 처리를 위한 기술 개발을 위해 한국 도심도로에서의 다양한 주행환경에 맞는 자율주행 학습을 위한 2D, 3D 데이터셋을 구축합니다.

    구축목적

    특히 야간 환경에서는 라이트를 켜지 않고 달리는 차량, 스텔스 차량을 도로에서 마주한다면 차량을 피하는 것은 인간 운전자에게도 쉽지 않은 일이기 때문에 Camera, LiDAR와 같은 비전 센서를 이용하여 해결해야 할 필요성이 있습니다. 따라서 대용량의 고품질 야간 환경에서의 자동차 전용 도로 데이터의 수집 및 가공을 통한 데이터셋 구축의 필요성이 대두되어 기존의 시스템을 개선하는 것을 목표로 2D 및 3D 데이터셋을 제공하고자 합니다.
  • ◌ 데이터통계

    - 구축 데이터 수량

    구분 목표 구축 달성률
    2D segmentation 160,480 160,480 100%
    2D/3D 160,480 160,480 100%

     

    - 2D 세그멘테이션 객체 수량 분포

    클래스 수량 비율
    ambulance 85 0.00%
    background 155,569 8.78%
    bicycle 7 0.00%
    bus 6,754 0.38%
    constructionGuide 172 0.01%
    crossWalk 166 0.01%
    curb 215 0.01%
    eogVehicle 401 0.02%
    fense 546,513 30.86%
    freespace 127,062 7.17%
    motorcycle 24 0.00%
    otherCar 299 0.02%
    pedestrian 49 0.00%
    policeCar 33 0.00%
    rider 4 0.00%
    roadMark 114,825 6.48%
    rubberCone 369 0.02%
    safetyZone 8,187 0.46%
    schoolBus 2,135 0.12%
    sideWalk 130 0.01%
    speedBump 54 0.00%
    stopLane 203 0.01%
    trafficDrum 24 0.00%
    trafficLight 1,292 0.07%
    trafficSign 90,947 5.13%
    truck 15,128 0.85%
    twoWheeler 8 0.00%
    vehicle 162,904 9.20%
    warningTriangle 10 0.00%
    whiteLane 431,315 24.35%
    yellowLane 106,334 6.00%
    합계 1,771,218 100%

     

    - 2D/3D 객체 수량 분포

    클래스 수량 비율
    pedestrian 39 0.02%
    trafficLight 1,275 0.50%
    trafficSign 58,684 23.04%
    twoWheeler 11 0.00%
    vehicle 194,718 76.44%
    합계 254,727 100%

     

     

  • 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) SwinV2 (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) PonitRCNN (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 46 % 54.17 %
    2 3D Object Detection 성능 Detection PV-RCNN mAP 60 % 90.39 %
    3 2D semantic segmentation 성능 Object Detection ConvNeXt mIoU 50 % 63.35 %

    ※ 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 이미지

    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

     

    - 3D 이미지

     

    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

    3D 이미지


        "information": {
            "filename": "18_201614_220907_40.jpg",
            "resolution": [
                1920,
                1080
            ]
        },
        "Scene_meta": {
            "zone": "울산-이예로",
            "edge_case": [
                "선행차 주행",
                "정속 주행 유지"
            ],
            "scene_number": "18_201614_220907"
        },
        "Environment_meta": {
            "weather": "맑음",
            "date": "2022-09-07",
            "time": "20:16:14",
            "car_type": "DN8",
            "traffic_Type": 0,
            "speed_type": 3,
            "road_type": "자동차전용도로"
        },
        "annotations": [
            {
                "polygon": [
                    1,
                    1,
                    1920,
                    1,
                    1920,
                    1080,
                    542,
                    1080,
                    1,
                    1080
                ],
                "class": "background"
            },
            {
                "polygon": [
                    0,
                    728,
                    632,
                    662,
                    765,
                    662,
                    769,
                    669,
                    788,
                    669,
                    831,
                    672,
                    866,
                    679,
                    914,
                    687,
                    1047,
                    711,
                    1920,
                    832,
                    1920,
                    890,
                    1833,
                    886,
                    1795,
                    904,
                    1779,
                    934,
                    1822,
                    975,
                    1920,
                    1022,
                    1920,
                    1080,
                    0,
                    1080
                ],
                "class": "freespace"
            },
            {
                "polygon": [
                    991,
                    748,
                    1053,
                    747,
                    1102,
                    746,
                    1132,
                    769,
                    1017,
                    753
                ],
                "class": "roadMark"
            },
            {
                "polygon": [

    {  610,
                    701,
                    604,
                    704,
                    658,
                    702,
                    661,
                    699,
                    628,
                    700
                ],
                "class": "roadMark"
            },
            {
                "polygon": [
                    257,
                    716,
                    257,
                    747,
                    267,
                    746,
                    267,
                    714
                ],
                "class": "fense"
            }

        ]
    }

    - 3D 이미지

    - 3D 이미지

    {
        "information": {
            "filename": "18_201614_220907_40.jpg",
            "resolution": [
                1920,
                1080
            ]
        },
        "Scene_meta": {
            "zone": "울산-이예로",
            "edge_case": [
                "선행차 주행",
                "정속 주행 유지"
            ],
            "scene_number": "18_201614_220907"
        },
        "Environment_meta": {
            "weather": "맑음",
            "date": "2022-09-07",
            "time": "20:16:14",
            "car_type": "DN8",
            "traffic_Type": 0,
            "speed_type": 3,
            "road_type": "자동차전용도로"
        },
        "annotations": [
            {
                "bbox": [
                    693,
                    652,
                    772,
                    714
                ],
                "attribute": {
                    "occluded": 0,
                    "truncated": 0,
                    "track_id": 1,
                    "group": 0,
                    "type": "vehicle"
                },
                "class": "vehicle",
                "dimension": [
                    1.7995,
                    1.4486,
                    3.4989
                ],
                "location": [
                    44.0033,
                    5.4221,
                    -3.3709
                ],
                "distance": 42.46,
                "yaw": -0.12
            },
            {
                "bbox": [
                    972,
                    641,
                    1108,
                    744
                ],
                "attribute": {
                    "occluded": 0,
                    "truncated": 0,
                    "track_id": 7,
                    "group": 0,
                    "type": "vehicle"
                },
                "class": "vehicle",
                "dimension": [
                    1.9996,
                    1.5497,
                    4.0997
                ],
                "location": [
                    30.9084,
                    -1.103,
                    -2.4298
                ],
                "distance": 29.07,
                "yaw": -0.06
            }

        ]
    }

     

  • 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

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

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    * 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석

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    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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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"

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.