콘텐츠로 건너뛰기 메뉴로 건너뛰기 푸터로 건너뛰기
데이터를 불러오고 있습니다
데이터를 저장하고 있습니다
#라이다 # 융복합 센서 # 추적기술 # 3D

실내 라이다 및 카메라 동기화 영상

실내 라이다 및 카메라 동기화 영상
  • 분야영상이미지
  • 유형 센서 , 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2021-06 조회수 : 7,334 다운로드 : 352 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
    1.0 2021-06-18 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-12 신규 샘플데이터 개방

    소개

    실내 환경에서 보행자 추적 기술을 개발하기 위한 AI 영상 데이터

    구축목적

    라이다-카메라 융합 센서를 이용하여 실내 보행자의 연속적인 동선을 추적하기 위한 객체 인식 딥러닝 모델 학습용 데이터셋 구축
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 실내 라이다-카메라 동기화 원천 데이터 300시간
    • 촬영 장소 : 테스트베드, 전시장(킨텍스, 코엑스), 마트, 제주공항 등
    • 객체 인식/추적 모델 학습용 2D/3D 바운딩박스 데이터 108,000set
    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    구분 구축량
    원천데이터 전방향 전방향 라이다-카메라 193시간
    단방향 단방향 라이다-카메라 112시간
    합 계 305시간
    학습용 데이터셋 전방향 전방향 라이다-카메라 72,178set
    라이다 점 군 (bin) 72,178장
    라이다 레이블 (txt) 72,178개
    카메라 영상 (png) 360,890장
    카메라 레이블 (txt) 360,890개
    통합 레이블 (json) 72,178개
    단방향 단방향 라이다-카메라 36,025set
    라이다 점 군 (bin) 36,025장
    라이다 레이블 (txt) 36,025개
    카메라 영상 (png) 36,025장
    카메라 레이블 (txt) 36,025개
    통합 레이블 (json) 36,025개
    합계 108,203set
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 라이다 기반 보행자 객체 인식 모델 학습 유효성 Object Detection PointPillar, PVRCNN AP 50 % 50.06 %
    2 라이다 기반 비주류 객체 인식 모델 학습 유효성 Object Detection PointPillar, PVRCNN mAP 5 % 5.4 %

    ※ 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

    데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방  

    구축 목적

    • 라이다-카메라 융합 센서를 이용하여 실내 보행자의 연속적인 동선을 추적하기 위한 객체 인식 딥러닝 모델 학습용 데이터셋 구축

    활용 분야

    • 보행자 인식/추적 기술을 통해 고객의 동선 정보를 파악하고, 이를 기반으로 매장 설계, 상품 전시 전략, 머천다이징, 마케팅 등에 활용

    주요 키워드

    • 라이다-카메라 센서 퓨전, 실내 보행자 인식, 보행자 동선 추적

    소개

    • 실내 보행자의 인식 및 연속적인 동선 추적을 위한 객체 인식 딥러닝 모델 학습용 데이터셋으로, 라이다-카메라 융합 센서를 이용하여 시간, 공간적으로 동기화된 라이다 3차원 점 군 데이터와 카메라 RGB 영상 데이터를 확보하고, 보행자 정보에 대한 2D/3D 바운딩박스 레이블링 및 영상 내 개인정보 비식별화 처리가 완료된 학습용 데이터셋 구축

    실내 라이다 및 카메라 동기화 영상- 소개 이미지- 라이다 카메라 융합 센서 기반 데이터 수집 시스템

    <라이다-카메라 융합 센서 기반 데이터 수집 시스템>

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 실내 라이다-카메라 동기화 원천 데이터 300시간
    • 촬영 장소 : 테스트베드, 전시장(킨텍스, 코엑스), 마트, 제주공항 등
    • 객체 인식/추적 모델 학습용 2D/3D 바운딩박스 데이터 108,000set
    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    구분 구축량
    원천데이터 전방향 전방향 라이다-카메라 193시간
    단방향 단방향 라이다-카메라 112시간
    합 계 305시간
    학습용 데이터셋 전방향 전방향 라이다-카메라 72,178set
    라이다 점 군 (bin) 72,178장
    라이다 레이블 (txt) 72,178개
    카메라 영상 (png) 360,890장
    카메라 레이블 (txt) 360,890개
    통합 레이블 (json) 72,178개
    단방향 단방향 라이다-카메라 36,025set
    라이다 점 군 (bin) 36,025장
    라이다 레이블 (txt) 36,025개
    카메라 영상 (png) 36,025장
    카메라 레이블 (txt) 36,025개
    통합 레이블 (json) 36,025개
    합계 108,203set

    대표도면

    실대 라이다 및 카메라 동기화 영상- 대표도면

    필요성

    명시적 객체 인식 알고리즘의 한계 극복
    • 규칙 기반 알고리즘은 응용 분야 및 대상 환경이 매우 제한적이고, 객체 인식 정확도가 떨어지며, 낮은 확장성을 가짐
    • 딥러닝 기법을 통해 객체 인식 성능을 향상시키고, data-driven model 기반 응용 분야 확장성 확보가 필수
    • 딥러닝 기반 인식 모델을 개발하기 위해서는 센서 특성을 반영하는 대량의 학습 데이터셋 요구가 증가

     

    센서 맞춤형 데이터셋, AI 모델 개발 요구
    • 기존 라이다-카메라 공개 데이터셋은 자율주행 분야를 대상으로 해외/실외 환경에 대해 구축이 주를 이루어 360도 회전형 기계식 라이다 중심인 반면 대규모 쇼핑 단지에서 보행자 추적을 위한 데이터셋은 부족
    • 고해상도 고정형 라이다에 특화된 데이터셋 및 센서 맞춤형 AI 인지 솔루션 개발이 필요

    데이터 구조

    • 학습용 데이터 속성 및 폴더 구조
      - 실내에 존재하는 동적 객체인 보행자, 유모차, 카트, 휠체어를 인식할 수 있는 딥러닝 기반 객체 검출 및 추적 모델의 학습을 위한 2D/3D 바운딩박스 레이블 데이터
    데이터 구조 표1
    학습용 데이터 어노테이션 속성
    라이다
    라벨링
    데이터
    TrackingID 객체 추적용 ID
    Type 객체 카테고리 (0: 보행자(pedestrian)
    1: 유아차(stroller), 2: 카트(cart), 3: 휠체어(wheelchair))
    3D Bbox
    Position
    바운딩 박스 위치
    (center_x, center_y, center_z [m])
    3D Bbox
    Dimension
    바운딩 박스 크기
    (length, width, height [m])
    Heading 움직이는 방향
    (h_angle [rad])
    Difficulty 객체 검출 난이도
    (0: easy, 1: moderate, 2: hard)
    카메라
    라벨링
    데이터
    TrackingID 객체 추적용 ID (0~99)
    Type 객체 카테고리 (0: 보행자(pedestrian)
    1: 유아차(stroller), 2: 카트(cart), 3: 휠체어(wheelchair))
    2D Bbox
    Position
    2D 바운딩 박스 위치
    (center_x, center_y [pixel])
    2D Bbox
    Dimension
    2D 바운딩 박스 크기
    (width, height [pixel])
    Difficulty 객체 검출 난이도
    (0: easy, 1: moderate, 2: hard)
    데이터 구조 표2
    폴더명 파일명 설명
    시스템 수집 일시 데이터 종류 데이터 타입 파일명 파일 포맷
    velo YYYY-MM-DD-HH-SS-## cam01 calb calibration txt 라이다-카메라 캘리브레이션 데이터
    cam ###### png 카메라 원천 데이터
    cam_label clab_###### txt 카메라 2D 바운딩박스 레이블
    cam02 위 파일 구조와 동일
    cam03
    cam04
    cam05
    json   ###### json 라이다-카메라 통합 레이블 (구문진단규칙 참고)
    lidar lidar ###### bin 라이다 원천 데이터
    lidar_label llab_###### txt 라이다 3D 바운딩박스 레이블
    sos YYYY-MM-DD-HH-SS-## cam01 calb calibration txt 라이다-카메라 캘리브레이션 데이터
    cam ###### png 카메라 원천 데이터
    cam_label clab_###### txt 카메라 2D 바운딩박스 레이블
    json   ###### json 라이다-카메라 통합 레이블 (구문진단규칙 참고)
    lidar lidar ###### bin 라이다 원천 데이터
    lidar_label llab_###### txt 라이다 3D 바운딩박스 레이블
     
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 3D융합산업협회
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    강승철 02-6388-6080 sch.kang@gokea.org · 데이터 구축 총괄
    · 라이다-카메라 융합 센서 개발
    · 저작도구(데이터 정제/가공 SW) 개발
    · AI 모델 개발
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    웨슬리퀘스트 · 단방향 라이다-카메라 원천 데이터 수집
    · 데이터 정제 및 가공
    3D융합산업협회 · 데이터 품질검수
    SOS Lab · 데이터 가공 및 품질검수
    한국전자기술연구원 · 전방향 라이다-카메라 원천데이터 수집
    · 개인정보 비식별화
    미르시스템 · 보행자 동선 추적 기술 기반 응용 서비스 개발
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이용이(SOS Lab) 062-973-5051 yongyi.lee@soslab.co
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
  • 인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
    * 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
    * 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석

    1. AI 허브 접속
      신청자
    2. 안심존
      사용신청
      신청자신청서류 제출*
    3. 심사구축기관
    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
    3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
    4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
    5. 보안서약서 [다운로드]
    ※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다.

  • 신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의

데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 해제를 지원하는 프로그램(예: 반디집, 7-Zip)을 사용하시길 권장합니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.