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#자율주행 # 교통 #모빌리티 # 안전

NEW 승용 자율주행차 악천후 데이터

상용 자율주행차 악천후 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 3D , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2024-01 조회수 : 3,926 다운로드 : 271 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 자율주행차에 필요한 데이터는 라벨링 과정을 거쳐 대부분 맑은 날씨를 기준으로 만들어져 있으며, 현재 안전하게 운행할 수 있는 자율주행차 개발에 도움이 되는 공공데이터의 부재로 데이터셋의 필요성이 대두되고 있습니다. 이에 따라 국내 자율 주행 환경에 최적화된 알고리즘 및 모델 개발에 활용할 수 있는 데이터셋을 제공하고자 합니다.

    구축목적

    o 기존 데이터셋은 주로 광학 센서에서 수집한 데이터에 의존해 악천후 상황에서는 제대로 작동하지 않고, 기존 오픈데이터셋의 유럽형, 미국형 도로 환경은 한국형 도로 환경에 적응하기 어렵기때문에 눈, 비, 안개 등 날씨 환경과 시간적인 조도 요인을 모두 고려하여 카메라 이미지, 3D 라이다 점군 데이터, 레이더 데이터 등의 다양한 센서에 대한 데이터를 제공하여 여러 종류의 인지 모델을 개발하는데 활용하고자 합니다.
  • ◌ 데이터통계

    - 구축 데이터 수량

    구분 목표 구축 달성률
    2D segmentation 160,000 160,000 100%
    2D/3D 160,000 160,000 100%

    - 2D 세그멘테이션 객체 수량 분포

    클래스 수량 비율
    ambulance 12,400 0.24%
    background 1,190,588 22.87%
    bicycle 23,927 0.46%
    blueLane 12,368 0.24%
    bus 26,294 0.51%
    constructionGuide 1621 0.03%
    crossWalk 645,835 12.41%
    curb 207,814 3.99%
    eogVehicle 2,953 0.06%
    fense 318,687 6.12%
    freespace 194,709 3.74%
    motorcycle 5,140 0.10%
    otherCar 8,156 0.16%
    pedestrian 43,489 0.84%
    policeCar 13,491 0.26%
    redLane 37 0.00%
    rider 10,351 0.20%
    roadMark 443,595 8.52%
    rubberCone 9,245 0.18%
    safetyZone 20,341 0.39%
    schoolBus 24,501 0.47%
    sideWalk 210,138 4.04%
    speedBump 15,523 0.30%
    stopLane 30,874 0.59%
    trafficDrum 1,329 0.03%
    trafficLight 122,439 2.35%
    trafficSign 204,488 3.93%
    truck 61,128 1.17%
    twoWheeler 8,441 0.16%
    vehicle 289,221 5.56%
    warningTriangle 1 0.00%
    whiteLane 838,328 16.11%
    yellowLane 207,779 3.99%
    합계 5,205,231 100%

     

    - 2D/3D 객체 수량 분포

    클래스 수량 비율
    pedestrian 52,574 6.13%
    trafficLight 100,869 11.76%
    trafficSign 145,969 17.02%
    twoWheeler 36,052 4.20%
    vehicle 522,047 60.88%
    합계 857,511 100%

     

  • 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 35 % 57.92 %
    2 3D Object Detection 성능 Detection PV-RCNN mAP 50 % 66.73 %
    3 2D semantic segmentation 성능 Object Detection ConvNeXt mIoU 50 % 76.61 %

    ※ 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": "08_145717_220905_01.jpg",
            "resolution": [
                1920,
                1080
            ]
        },
        "Scene_meta": {
            "zone": "세종-청사/시청 구간 (6-STOP)",
            "edge_case": [
                "선행차 전방 cutout 예측",
                "선행차 주행",
                "편향 주행",
                "차로 변경",
                "횡단보도",
                "과속방지턱",
                "회전 교차로 주행 여부",
                "점멸신호(노란색)"
            ],
            "scene_number": "08_145717_220905"
        },
        "Environment_meta": {
            "weather": "비",
            "date": "2022-09-05",
            "time": "14:57:17",
            "car_type": "G80",
            "traffic_Type": 0,
            "speed_type": 1,
            "road_type": "도심 3차로 이상"
        },
        "annotations": [
            {
                "polygon": [
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                    0,
                    1920,
                    0,
                    1920,
                    1080,
                    0,
                    1080
                ],
                "class": "background"
            },
            {
                "polygon": [
                    1149,
                    825,
                    1298,
                    800,
                    1308,
                    806,
                    1291,
                    811,
                    1205,
                    829,
                    1155,
                    832,
                    1154,
                    826
                ],
                "class": "safetyZone"
            },
            {
                "polygon": [
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                    888,
                    878,
                    888,
                    1131,
                    884,
                    1304,
                    879,
                    1384,
                    875,
                    1384,
                    885,
                    1284,
                    890,
                    1033,
                    896,
                    839,
                    900
                ],
                "class": "speedBump"
            }

        ]
    }

    3D 이미지

    3D 이미지

    {
        "information": {
            "filename": "08_145717_220905_01.jpg",
            "resolution": [
                1920,
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            ]
        },
        "Scene_meta": {
            "zone": "세종-청사/시청 구간 (6-STOP)",
            "edge_case": [
                "선행차 전방 cutout 예측",
                "선행차 주행",
                "편향 주행",
                "차로 변경",
                "횡단보도",
                "과속방지턱",
                "회전 교차로 주행 여부",
                "점멸신호(노란색)"
            ],
            "scene_number": "08_145717_220905"
        },
        "Environment_meta": {
            "weather": "비",
            "date": "2022-09-05",
            "time": "14:57:17",
            "car_type": "G80",
            "traffic_Type": 0,
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        },
        "annotations": [
            {
                "bbox": [
                    698,
                    675,
                    723,
                    713
                ],
                "attribute": {
                    "occluded": 0,
                    "truncated": 0,
                    "track_id": 4,
                    "tracfficSignValue": 0
                },
                "class": "trafficSign",
                "dimension": [
                    0.5,
                    0.7499,
                    0.1999
                ],
                "location": [
                    36.1103,
                    4.689,
                    -3.1332
                ],
                "distance": 34.44,
                "yaw": 2.34
            },
            {
                "bbox": [
                    1554,
                    741,
                    1760,
                    899
                ],
                "attribute": {
                    "occluded": 1,
                    "truncated": 0,
                    "track_id": 28,
                    "group": 0,
                    "type": "bicycle"
                },
                "class": "twoWheeler",
                "dimension": [
                    0.6994,
                    1.15,
                    1.5999
                ],
                "location": [
                    14.1834,
                    -5.2612,
                    -2.2884
                ],
                "distance": 13.58,
                "yaw": -1.11

        ]
    }

  • 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
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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.