자율주행드론 비행 영상
- 분야교통물류
- 구분 공간데이터
- 유형 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021-06-25 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 소개
인공지능 기술을 접목한 자율주행 드론 기술개발을 위한 비행영상 AI 데이터셋 구축하여 실시간 교통정보 분석, 실종자 수색, 배송 드론 서비스 등 드론을 활용하여 기존 차량 및 CCTV를 활용한 영상보다 자유도가 높은 상황의 영상 제공
구축목적
국내외 차량에 대한 자율주행 데이터셋이 구축되고 있지만 드론의 이용한 자율주행 기술에 필요한 데이터셋이 전무함 드론을 활용한 관광지, 도심지, 산림지 비행영상을 제공하여 자율주행드론 연구개발과 인공지능 기반의 드론 분야(안전, 교통 등)에 많이 활용될 것으로 기대함
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메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/320시간 (비행영상), 60시간 (LiDAR영상) -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 320시간 분량의 4k 자율주행드론 비행영상 및 60시간 LiDAR 영상 데이터셋 구축
- 약 3,840개 영상 클립(5분 영상 기준)
- 드론을 이용한 AI 서비스 3종 임무유형을 고려하여 임무명, 지역, 날씨, GPS정보(위도, 경도), 고도, 장비정보, 촬영각도, 비행속도, 드론명, 드론 환경 정보 부착
- Bounding Box정보: 객체 ID, 클래스명, 대분류, 중분류, 소분류, 박스 좌표(top_left, bottom_right)
- Region Segmentation: 영역 ID, 클래스명, Polygon 위치
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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 객체 인식률 (관광지) Object Detection SSD (Single Shot Multibox Detector) Accuracy 85 % 93.14 % 2 객체 인식률 (도심지) Object Detection SSD (Single Shot Multibox Detector) Accuracy 85 % 86.78 % 3 객체 인식률 (산림지) Object Detection SSD (Single Shot Multibox Detector) Accuracy 85 % 90.75 % 4 객체 검출률 (도심지) Object Detection SSD (Single Shot Multibox Detector) mAP 75 % 76 %
※ 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)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방 구축목적
- 국내외 차량에 대한 자율주행 데이터셋이 구축되고 있지만 드론의 이용한 자율주행 기술에 필요한 데이터셋이 전무함
- 드론을 활용한 관광지, 도심지, 산림지 비행영상을 제공하여 자율주행드론 연구개발과 인공지능 기반의 드론 분야(안전, 교통 등)에 많이 활용될 것으로 기대함
활용분야
- 실시간 교통정보 분석, 실종자 수색, 배송 드론 서비스 등 드론을 활용하여 기존에 차량 및 CCTV를 활용한 영상보다 자유도가 높은 상황의 영상을 제공하고 나아가 인공지능 기술을 적용가능한 데이터를 확보함
주요 키워드
- 자율비행드론(Autonomous Drone), 객체검출(Object Detection), 영역검출(Region Segmentation), 비행영상(Flight Image), 인공지능(ArtificalJSON 포맷
소개
- - 드론의 활용한 다양한 서비스의 수요가 발생되고 인공지능을 접목한 자율주행 드론 기술개발을 위한 비행영상 AI 데이터셋 구축
구축 내용 및 제공 데이터량
- 320시간 분량의 4k 자율주행드론 비행영상 및 60시간 LiDAR 영상 데이터셋 구축
- 약 3,840개 영상 클립(5분 영상 기준)
- 드론을 이용한 AI 서비스 3종 임무유형을 고려하여 임무명, 지역, 날씨, GPS정보(위도, 경도), 고도, 장비정보, 촬영각도, 비행속도, 드론명, 드론 환경 정보 부착
- Bounding Box정보: 객체 ID, 클래스명, 대분류, 중분류, 소분류, 박스 좌표(top_left, bottom_right)
- Region Segmentation: 영역 ID, 클래스명, Polygon 위치
대표도면
필요성
- 드론을 이용한 비행영상을 통해 4k 고화질 영상 기반 데이터셋을 공개함으로써 민간기업, 대학, 연구기관에서 자율주행드론 기술을 누구나 쉽게 접근하여 개발할 수 있어 인공지능 비행영상 분석 서비스 산업에 기여할것으로 기대함
데이터 구조
[정보 구분에 따른 파일 네이밍 룰]
특허 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식) 구분 파일 네이밍툴 산출물명 데이터
저장폴더“임무” + “_” + “비행시각” + “_” + “임무고도” + “_” + “지역” + “_” + “장비” + “_” + “촬영각도” Ex)도심지_202007171253_대구(금호지구)_카메라_45도 Image 폴더 BBox
저장폴더“(BBox)”+“임무” + “_” + “비행시각” + “_” + “임무고도” + “_” + “지역” + “_” + “장비” + “_” + “촬영각도” Ex)(BBox)도심지_202007171253_대구(금호지구)_카메라_45도 BBox 폴더 Segmentation
저장폴더“(Seg)”+“임무” + “_” + “비행시각” + “_” + “임무고도” + “_” + “지역” + “_” + “장비” + “_” + “촬영각도” Ex)(Seg)도심지_202007171253_대구(금호지구)_카메라_45도 Segmentation 폴더 시퀀스 “FrameSeq” + “.jpg” Image “FrameSeq” + “.json” BBox “FrameSeq” + “.json” Segmentation [어노테이션 포맷]
특허 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식) No 항목 설명 1 image_name 파일명 1.1 mission 관광지, 도심지, 산림지 1.2 region_name 촬영 지역명 1.3 width, height 이미지 사이즈 1.4 date 데이터 취득일 1.5 frame_id 프레임 ID 1.6 copyright 저작권 정보 1.7 altitude 고도 1.8 GPS(Latitude, Longitude) GPS 정보(위도, 경도) 1.9 weather 날씨정보 1.10 infdevice(camera, lidar)o 장비정보 1.11 drone_name 드론명 1.12 angle 촬영각도 1.13 speed(hoboring, 1m/s, 2m/s, 4/ms, 8m/s) 비행속도 2 bounding_box 물체검출 2.1 box_corners(top_left, bottom_right) 박스 좌표 2.2 object_id 객체 ID 2.3 class 클래스명 2.4 대분류 대분류 정보 2.5 중분류 중분류 정보 2.6 소분류 소분류 정보 3 Region_segmentation 영역분할 3.1 region_id 영역_ID 3.2 class 클래스명 3.3 points Polygon 위치 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 울산대학교 산학협력단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 조강현 052-259-2208 acejo@ulsan.ac.kr · 시범서비스 관광지 주변 교통·안전 정보 제공 서비스 · 저작도구 개발 및 고도화 · AI 데이터 가공 · 데이터 검증 평가 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 경북대학교 산학협력단 · AI SW해카톤 개최
· 학습용 데이터 검증 평가㈜서홍테크 · 시범서비스 도심지 딥러닝 기반 저고도 방범 드론 서비스 ㈜에이테크 · 시범서비스 산림지 딥러닝 기반 인명 수색용 객체 탐지 드론 서비스 ㈜유시스 · 자율주행드론 비행영상 (관광지,도심지,산림지) 4k 영상 원천데이터 수집 ㈜엠엠피 · 자율주행드론 비행영상(관광지,도심지, 산림지) 4k 영상 원천데이터 수집
· 자율주행드론 비행영상 (관광지,도심지, 산림지) LiDAR 원천데이터 수집㈜휴먼드론개발 · 자율주행드론 비행영상 (관광지,도심지,산림지) 4k 영상 원천데이터 수집 ㈜단트넷 · 자율주행드론 비행영상 산림지 4k 영상 원천데이터 수집 (재)울산정보산업진흥원 · 드론영상을 활용한 신규 서비스 발굴
· 학습용 데이터 검증 평가데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 조강현/이율경(울산대학교 산학협력단) 052-259-2208, 052-259-1664 acejo@ulsan.ac.kr
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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 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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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 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.