"자율주행" 검색 결과 데이터가 총117건이 검색되었습니다.
AI 학습용 데이터 (116건)
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교통사고 모사 데이터
실제 교통사고 기반 모사 및 교통사고 모델을 통해 생성된 엣지 시나리오 데이터 구축
- 분야
- 교통물류
- 유형
- 3D,텍스트
- 생성방식
- 합성데이터
-
자율주행 가상센서 시뮬레이션 데이터 (업사이클링)
주행환경 (날씨, 시간), 차량 (승용차, 트럭, 버스)에 대응하기 위한 디지털 트윈 도로 환경에서의 자율주행차의 다양한 가상센서 시뮬레이션 데이터
- 분야
- 교통물류
- 유형
- 이미지
- 생성방식
- LMM
-
교통 수(手)신호 패턴 영상 데이터 (업사이클링)
● 교통경찰의 제스처와 같은 수신호, 지시봉 등과 같은 수신호 체계를 이용한 운행 유무를 자율적으로 판단하고 대응하는 '판단' 중심의 AI 학습 데이터로 업사이클링 ● 교통 수신호와 같이 시간의 흐름이 중요한 데이터에 대해 동작의 시작, 전환, 종료 시점을 태깅하고 비디오 캡션을 구축하여, 정적 프레임 인식을 넘어 연속적인 행동의 의도와 변화를 파악하는 시계열 분석 능력을 강화
- 분야
- 교통물류
- 유형
- 텍스트,이미지
- 생성방식
- LMM
-
배송로봇 비도로 운행 데이터 (업사이클링)
● 배송로봇의 자율주행, 로봇의 비도로 운행 학습용 데이터를 주행 상황을 이해하고 대응하는 '판단' 중심의 AI 학습 데이터로 업사이클링 ● 상황 인지 강화를 위한 이미지-텍스트 관계 구축을 통해 주행 환경의 전체적인 맥락을 인간처럼 이해하고 설명할 수 있도록 데이터 구축 ● 인지, 판단, 제어, 인과추론 등 다양한 유형의 QA 데이터셋을 구축
- 분야
- 로봇·피지컬AI
- 유형
- 텍스트,이미지
- 생성방식
- LMM
-
상용 자율주행차 악천후 데이터 (업사이클링)
● 악천후 도로에서 발생하는 다양한 유형의 교통환경에 대한 인공지능 학습용 데이터 ● 기존 '인지' 중심의 AI허브 자율주행 데이터를 주행 상황을 이해하고 대응하는 '판단' 중심의 AI 학습 데이터로 업사이클링 ● 상황 인지 강화를 위한 이미지-텍스트 관계 구축을 통해 주행 환경의 전체적인 맥락을 인간처럼 이해하고 설명할 수 있도록 데이터 구축 ● 인지, 판단, 제어, 인과추론 등 다양한 유형의 QA 데이터셋을 구축
- 분야
- 교통물류
- 유형
- 텍스트,이미지
- 생성방식
- LMM
기관제공데이터 (1건)
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