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#도로시설물 # 시설물 관리 # 시설물 유지보수 # 인공지능 #컴퓨터 비전 #자율주행

NEW 전국 도로시설물 영상정보 데이터

전국 도로시설물 영상정보 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 이미지
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-12 조회수 : 3,362 다운로드 : 83 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 2024-12-04 서브라벨링 추가 개방
    1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2024-08-20 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-08-20 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 전국의 고속도로, 국도, 지방도 4.5만KM에 존재하는 도로시설물 인식 데이터 구축
      -도로안전시설물(16종), 도로관리시설물(8종), 교통관리시설물(8종), 기타(2종)

    구축목적

    - 다양한 도로환경에서 도로시설물 영상데이터 수집 및 위치정보를 포함한 구간별 시설물 인식 데이터 구축
      - 도로 시설물 유형, 위치 및 상태 식별
  • - 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    데이터 종류 가공 방식 데이터 형태 데이터 규모 비고
    전국도로시설물
    영상정보
    데이터
    도로시설물 바운딩박스
    세그멘테이션
    원천 JPG 200,000장  
    라벨링 JSON 200,000개  
    이미지캡션 캡션 원천 JPG 20,000장 도로시설물 원천데이터와 중복
    라벨링 JSON 20,000개  
    도로시설물 - 원천 JPG 1,800,000장  

     

    - 데이터 분포(객체별 분포)

    데이터 분포(객체별 분포)
    구분 라벨링 유형 이미지 수량 총객체수(개) 이미지 당
    평균 객체(수)
    도로시설물 바운딩박스 200,000 2,031,764 10.16
    세그멘테이션 200,000 644,988 3.22
    이미지캡션 이미지캡션 20,000 20,000 1

     

    - 데이터 분포(지역별 분포)

    데이터 분포(지역별 분포)
    지역 객체수 비율
    강원도 428,258 16.00%
    경기도 506,304 18.91%
    경상남도 183,625 6.86%
    경상북도 352,882 13.18%
    광주광역시 27,182 1.02%
    대구광역시 74,720 2.79%
    대전광역시 47,380 1.77%
    부산광역시 50,348 1.88%
    서울특별시 96,794 3.62%
    세종특별자치시 10,158 0.38%
    울산광역시 18,814 0.70%
    인천광역시 20,433 0.76%
    전라남도 182,605 6.82%
    전라북도 188,063 7.03%
    충청남도 273,820 10.23%
    충청북도 215,366 8.05%
    합계 2,676,752 100.00%

     

    - 데이터 분포(도로종류별 분포)

    데이터 분포(도로종류별 분포)
    regiontype roadtype 객체수 구성비 비고
    도시부 국도 193,430 7.23% 도시부-국도
    지방도 9,652 0.36% 도시부-지방도
    비도시부 고속도로 781,857 29.21% 비도시부-고속도로
    국도 1,478,897 55.25% 비도시부-국도
    지방도 212,916 7.95% 비도시부-지방도
    합계   2,676,752 100.00%  


    - 데이터 분포(이미지 캡션)

    데이터 분포(이미지 캡션)
    구분 구축규모 최소값
    이미지캡션 어절수 143,695 5 어절
    음절수 582,601 20 음절
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 활용 모델

    ㅇ 이미지 기반 2D 바운딩박스 객체 탐지 모델 설계 및 구현 
      - Yolo V4를 이용한 도로시설물 Detecting
      - 시선유도표지, 교통신호기, 갈매기표지, 도로 표지, 표지병, 안전 표지, 장애물 표적표, 도로명판, 구조물 도색 및 빗금표지, 긴급연락시설, 시선유도봉, CCTV, 조명시설, 도로전광표시, 도로반사경, 도로이정표, 과속방지턱의 19개에 대한 도로시설물 탐지
    ㅇ 이미지 기반 2D 세그멘테이션 객체 탐지 모델 설계 및 구현 
      - Yolo V5를 이용한 도로시설물 Detecting
      - 중앙분리대, 방호울타리, 충격흡수시설, 낙석방지망, 낙석방지울타리, 낙석방지 옹벽, 식생공법, 교량 , 지하차도, 고가차도, 입체교차로, 지하보도, 육교, 정거장, 터널의 15개 도로시설물 탐지 

    Object detector

    Object detector

     

    ㅇ 활용방안
      - 인공지능 기반 도로시설물 인식 및 평가 기술개발에 필요한 데이터 셋 확보
      - 인프라 스스로 진단 및 유지 보수 프로세스 제공 기반 마련

    활용 예시 1. 차량 순찰 점검 진행 2. 복합 센서 도로 시설물 촬영 3. 인공지능 기반 시설물 인식 및 특이사항 분류

      - 향후 도로대장전산화 파일과 연계하여 도로시설물 유지관리에 활용
      - 현장 순찰을 통해 도로대장 등에 등재 누락된 시설물 탐지 활용

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성

    데이터 구성
    Key 설명 타입 비고
    license 저작권 array  
    info[] 일반 정보 array  
    info[].contributor 기여자 string  
    info[].date_created 데이터 생성일 string  
    info[].description 데이터 설명 string  
    info[].url 이미지 주소 string  
    info[].version 가공 버전 number  
    info[].year 가공 년도 number  
    images[] 이미지 정보 array  
    images[].id 이미지 고유 ID number  
    images[].file_name 이미지 파일명 string  
    images[].width 이미지 너비 number 0~3328
    images[].height 이미지 높이 number 0~1920
    images[].latitude 위도 number 32.12345
    images[].longitude 경도 number 127.12355
    images[].day 촬영날짜 string yy:mm:dd
    images[].time 촬영시간 string hh:mm:ss
    images[].camera 촬영카메라모델 string  
    images[].velocity 주행속도 number  
    images[].direction 촬영방향 number 진북기준 0-360
    images[].climate 촬영당시 날씨 string 맑음/흐름/비
    images[].frame 촬영프레임 number  
    categories[] 객체 정보 array  
    categories[].id 객체 고유 ID number  
    categories[].name 객체 이름 enum  
    categories[].supercategory 객체 상위 카테고리 string  
    annotations[] 어노테이션 정보 array  
    annotations[].id 객체 고유 ID number  
    annotations[].image_id 이미지 고유 ID number  
    annotations[].category_id 카테고리 고유 ID number  
    annotations[].bbox 어노테이션 좌표 array [xtl, ytl, width, height]
    annotations[].segmentation 어노테이션 좌표 array [x1,y1,x2,y2,...]
    annotations[].region1 광역시도 enum  
    annotations[].region2 지역 enum (시/군/구)
    annotations[].roadtype 도로구분 enum 고속도로/국도/지방도
    annotations[].regiontype 도시타입 enum 도시부/비도시부
    annotations[].state 시설물 상태정보 enum 정상 / 파손
    annotations[].name 시설물종류 enum  
    annotations[].subtype 시설물형태 string  

     

    * 데이터 구성 정보
        [4-2] categories[].name : "도로안전시설물", "도로관리시설물", "교통관리시설물", "기타"
        [5-6] annotations[].region1 : "서울특별시",  "부산광역시", "대구광역시", "인천광역시", "광주광역시", "대전광역시", "울산광역시", "세종특별자치시", "경기도", "강원도", "충청북도", "충청남도", "전라북도", "전라남도", "경상북도", "경상남도" 
        [5-11] annotations[].name : "기둥","가로재","시선유도표지","갈매기표지","표지병","장애물 표적표지", "구조물 도색 및 빗금표지", "시선유도봉", "조명시설", "도로반사경", "과속방지턱", "중앙분리대", "방호울타리", "충격흡수시설", "낙석방지망", "낙석방지울타리", "낙석방지 옹벽", "식생공법", "교량", "터널", "지하차도", "고가차도", "입체교차로", "지하보도", "육교", "정거장", "교통신호기", "도로 표지", "안전 표지", "도로명판", "긴급연락시설", "CCTV", "도로전광표시" "도로이정표“

     

    - 어노테이션 포맷

    어노테이션 포맷
    구분 항목명 길이 타입 필수 비고
    여부
    1 license   array N  
    2 info[]   array Y  
      02-1 info[].contributor   string Y  
    02-2 info[].date_created   string Y  
    02-3 info[].description   string Y  
    02-4 info[].url   string N  
    02-5 info[].version   number N  
    02-6 info[].year   number N  
    3 images[]   array Y  
      03-1 images[].id   number Y  
    03-2 images[].file_name   string Y  
    03-3 images[].width   number Y 0~3328
    03-4 images[].height   number Y 0~1920
    03-5 images[].latitude   number N 32.12345
    03-6 images[].longitude   number N 127.12355
    03-7 images[].day   string Y yy:mm:dd
    03-8 images[].time   string Y hh:mm:ss
    03-9 images[].camera   string Y  
    03-10 images[].velocity   number Y  
    03-11 images[].direction   number Y 진북기준 0-360
    03-12 images[].climate   string Y 맑음/흐름/비
    03-13 images[].frame   number Y  
    4 categories[]   array Y  
      04-1 categories[].id   number Y  
    04-2 categories[].name   enum Y  
    04-3 categories[].supercategory   string N  
    5 annotations[]   array Y  
      05-1 annotations[].id   number Y  
    05-2 annotations[].image_id   number Y  
    05-3 annotations[].category_id   number Y  
    05-4 annotations[].bbox   array Y [xtl, ytl, width, height]
    05-5 annotations[].segmentation   array Y [x1,y1,x2,y2,...]
    05-6 annotations[].region1   enum Y  
    05-7 annotations[].region2   enum N (시/군/구)
    05-8 annotations[].roadtype   enum Y 고속도로/국도/지방도
    05-9 annotations[].regiontype   enum Y 도시부/비도시부
    05-10 annotations[].state   enum Y 정상 / 파손
    05-11 annotations[].name   enum Y  
    05-12 annotations[].subtype   string N  

     

    - 데이터 포맷

    ■ 라벨링 데이터 포맷

    라벨링 데이터 포맷
    라벨링 기능 원천 데이터 포맷 라벨링 데이터 포멧
    도로 시설물 인지 RGB Camera Image JSON

     

    ■ 라벨링 데이터 규모

    라벨링 데이터 규모
    데이터 취득 센서 원천 데이터(장) 라벨링 데이터(장)
    도로 시설물 인지 RGB 카메라 2,000,000 200,000
    이미지캡션 RGB 카메라 - 20,000


    ■ 가공 타입

    가공 타입
    원천 데이터 포멧 가공유형
    RGB Camera Image 2D bounding box 
    polygon

     

    ■ 가공 예시

    가공 예시

     

    - JSON 형식

    {
      "info": [    {
          "contributor": "테스트웍스",
          "date_created": "230830",
          "description": "전국 도로시설물 영상정보 데이터"
        }  ],
      "images": [    {
          "id": 1,
          "file_name": "20230804_000001.jpg",
          "width": 3328,
          "height": 1872,
          "latitude": 37.51551109,
          "longitude": 127.4138,
          "day": "230804",
          "time": "12:45:22",
          "camera": "XNB-8003",
          "velocity": 28,
          "direction": 96,
          "climate": "맑음",
          "frame": 30    }  ],
    "annotations": [
        { "id": 1,
          "image_id": 1,
          "category_id": 35,
          "bbox": [
            1639.0,
            879.5,
            43.55,
            78.4      ],
          "segmentation": [],
          "region1": "경기도",
          "roadtype": "국도",
          "regiontype": "비도시부",
          "state": "정상",
          "name": "기둥"    },
        
        { "id": 17,
          "image_id": 1,
          "category_id": 15,
          "bbox": [],
          "segmentation": [
            3328.0,
            729.31      ],
          "region1": "경기도",
          "roadtype": "국도",
          "regiontype": "비도시부",
          "state": "정상",
          "name": "낙석방지울타리"    }  ]}

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 테스트웍스
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    동길무 02-423-5168 gmdong@testworks.co.kr 사업총괄, 데이터 가공 및 검사, 세그멘테이션 탐지 모델 개발
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    소다시스템 데이터 수집 및 정제
    유오케이 데이터 수집 및 정제
    와이파이브 바운딩박스 탐지 모델 개발
    한국자동차연구원 데이터 설계 및 정제
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    동길무 02-423-5168 gmdong@testwork.co.kr
    김은비 02-423-5168 ebkim@testworks.co.kr
    AI모델 관련 문의처
    AI모델 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    동길무 02-423-5168 gmdong@testwork.co.kr
    김민혁 070-4334-7599 mh0804@wifive.co.kr
    저작도구 관련 문의처
    저작도구 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    동길무 02-423-5168 gmdong@testwork.co.kr
    김은비 02-423-5168 ebkim@testworks.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 "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.