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소개

데이터 명

인도(人道) 보행 영상 AI데이터

Video on Walking

’19년 구축 목표

Bounding Box Annotation : 35만

Polygon Annotation : 10만

Depth Prediction Image : 15만

Surface Masking Image : 5만

* Bounding Box : 주어진 이미지 안에 어느 특정한 클래스에 해당하는 사물을 ‘박스’형태로 검출하는 방식

* Polygon : 주어진 이미지 안에 어느 특정한 클래스에 해당하는 사물을 ‘다각형’형태로 검출하는 방식(단, 다각형을 이루는 점은 3개 이상이여야 한다.)

* Depth Prediction : 깊이 인식

* Surface Masking : 노면 마스킹

1차 공개 구축양

  • 비식별화 처리된 원천 데이터(Image) : 10만
  • Bounding Box Annotation : 10만

대표 도면

필요성

인도 보행영상 데이터셋 구축을 통한 사회문제 해결 토대 마련 및 AI 기술력 제고 

  • 장애인 인도보행의 어려움과 이동권 문제 해결을 위한 학습 데이터셋 구축
  • 인도 보행 인공지능 공개 데이터셋의 부족

구축내용

인도보행시 충돌위험이 존재하는 이동체와 고정체를 분석하여 장애물 객체로 정의

 

대분류

소분류

라벨명(뜻)

장애물

이동체

person(사람), car(승용차, 승합차), bus(버스), truck(트럭), bicycle(자전거), motorcycle(오토바이, 스쿠터), scooter(변속 기어가 없는 이륜차, 두 발로 탈 수 있는 기구), stroller(유모차), wheelchair(휠체어), dog(개), cat(고양이), movable_signage(이동식 홍보 전시물/안내판), carrier(리어카, 손수레)

고정체

tree_trunk(가로수 기둥), potted_plant(화분), traffic_light(신호등), traffic_sign(교통 표지판), pole(대/기둥), bench(2인 이상이 앉을 수 있는 기구), chair(1인이 앉을 수 있는 기구), table(탁자), stop(버스/택시 정류장), kiosk(한쪽이 열리 점포), fire_hydrant(소화전), parking_meter(주차요금정산기), bollard(볼라드), barricade(바리케이트)

 

인도보행시 노면 안전성 부족으로 인한 위험을 유발 가능한 노면 객체 및 속성 정의

대분류

라벨명(뜻)

속성(뜻)

노면

sidewalk

(인도)

pavements(보도블럭),

concrete(콘크리트),

urethane(우레탄),

asphalt(아스팔트/아스콘),

unpavements(비포장도로),

wooden(나무/판자)

stone(돌)

braille_guiding_block

(점자블럭)

-(속성값 없음)

roadway(차도)

-(속성값 없음),

crosswalk(횡단보도),

speed_dump(과속방지턱)

alley(이면도로)

-(속성값 없음),

crosswalk(횡단보도),

speed_dump(과속방지턱)

bike_lane

(자전거도로)

-(속성값 없음)

damage

(파손)

pothole(포트홀),

damaged_braille_guiding_block(점자블럭 파손),

damaged_pavements(보도블럭 파손)

border_zone

(경계구역)

-(속성값 없음)

tree_zone(가로수영역),

curb(연석)

caution_zone

(주의구역)

stairs(계단),

manhole(맨홀),

grating(그레이팅),

repair_zone(보수구역)

etc

(기타)

-(속성값 없음)

* 단, 노면 객체 클래스의 경우 상황에 따라 2차 공개시 변경될 수 있습니다.

 

데이터 구조

  • 파일 형식 : XML(단, Depth Prediction 데이터셋은 예외)
  • 데이터 구조 : <meta>+<image>[]

<메타데이터>

ID

설명

id

task의 고유번호

name

task의 이름

size

task의 size

mode

task의 작업 mode

* default : annotation

overlap

task가 동영상인 경우 task간 겹쳐진 image의 정도

bugtracker

이슈 관리

flipped

뒤집힘 여부

created

생성된 시간

updated

수정된 시간

start_frame

task의 시작 frame 정보

* default : 0

stop_frame

task의 종료 frame 정보

* default : 0

frame_filter

frame filter 정보

* default : 0

labels

label list

* label은 label name, attribute 태그로 구성되어 있다.

segements

segments 관련 정보

owner

annotation 작업자 관련 정보

dumped

xml 다운로드 받은 시간

 

<데이터>

하나의 xml에는 여러 개의 image tag로 구성되어 있다. image tag는 다음과 같이 구성되어 있다.

 

ID

설명

id

image의 고유번호

name

image의 이름

width

image의 너비

height

image의 높이

box/polygon

box or polygon annotation 좌표 및 정보

하나의 image 안에 box/polygon 등 검출은 단일/다중일 수 있다.

 

활용 예시

  • 연구분야 : AI 기술을 이용 인도상의 객체 인식 기술, 인도 설치물 정상적 설치 여부 확인 기술
  • 산업분야 : 노면 인식 기술을 활용한 안전한 도로(Safety Road) 서비스 개발, 인도 파손 현황의 지능형 탐지(파손 속도를 파악 및 예측하여 위험도 알림) 서비스 개발, 한국형 딜리버리봇 등 인도상 자동 주행 서비스, 인도 종합 모니터링 시스템 개발

데이터셋 다운로드

다운로드

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070-4454-5660

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