-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2022-09-15 원천데이터, 라벨링데이터 재연결 1.0 2022-07-28 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 2022-07-28 콘텐츠 최초 등록 소개
실내 및 실외 주차환경에서 주행 가능 영역 및 주차 공간 탐색을 위하여, 다양한 정적객체 및 동적객체에 대한 복합데이터(영상 데이터, LiDAR 데이터) 수집 및 어노테이션 진행
구축목적
자율주행차의 주차환경에서 주행 가능 영역 및 주차 공간 탐색을 훈련하기 위한 데이터 셋
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 3D , 이미지 데이터 형식 jpg, pcd 데이터 출처 직접 수집 라벨링 유형 바운딩박스, 세그멘테이션 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 자율주행 주차 서비스 개발에 활용 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/50만장 -
1. 데이터 구축 규모
1. 데이터 구축 규모 구분 2D BBox 수량 Segmentation 수량 3D BBox 수량 실내 대형주차장 65,736 14,436 14,042 중소형주차장 193,789 64,534 50,577 실외 대형주차장 27,026 3,009 9,963 중소형주차장 155,431 67,888 43,222 노상 8,427 1,376 2,525 일반도로 51,966 - - 합계 502,375 151,243 120,329 2. 데이터 분포
- 실내·외 장소별 데이터 분포
2. 데이터 분포 실내·외 장소별 데이터 분포 구분 수량 비율 실내 실내_대형주차장 65,736 52% 실내_중소형주차장 193,789 실외 실외_대형주차장 27,026 48% 실외_중소형주차장 155,431 실외_노상 8,427 실외_일반도로 51,966 합계 502,375 100%
- 주차장 규모별 데이터 분포
2. 데이터 분포 주차장 규모별 데이터 분포 구분 수량 비율 대형주차장 92,762 18% 중소형주차장 349,220 70% 노상 8,427 2% 일반도로 51,966 10% 합계 502,375 100%
- 실내·외 장소별 데이터 분포
-
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 활용 모델
- 주차공간 탐색을 위한 2D 객체 검출 모델
- 자율 주차 모델의 정확성은 사고의 위험성에 직결되므로 연산속도 보다 정확도를 중시하여, 2-stage detector 모델에 해당하는 Mask R-CNN 사용
[Mask R-CNN 모델 구조]
- 주행 및 주차환경 인식을 위한 3D 객체 검출 모델
- Point Cloud 정보를 이용하여 3D 객체를 검출하는 싱글모달 SECOND 모델과 영상 이미지와 Point Cloud 정보를 융합하여 3D 객체를 검출하는 멀티모달 MVX-Net 모델 사용
[MVX-Net 모델 구조]
2. 서비스 활용 시나리오
- 주차 가능 알림 서비스
- 주차장의 주차 가능 공간을 탐색하여, 주차 공간 알림 서비스 신청자에게 주차 정보를 SNS로 전달
[서비스 개요도]
- 주차공간 탐색을 위한 2D 객체 검출 모델
-
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 바운딩박스 객체 인식 Object Detection Mask-RCNN mAP@IoU 0.5 55 % 58 % 2 세그멘테이션 객체 인식 Object Detection Mask-RCNN mAP@IoU 0.5 53 % 78 % 3 큐보이드 객체인식(싱글모달) Object Detection SECOND mAP@IoU 0.5 47 % 60 % 4 큐보이드 객체인식(멀티모달) Object Detection MVX-Net mAP@IoU 0.5 47 % 50 %
※ 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 다운로드1. 데이터 포맷
- 원시데이터 포맷 예시
1. 데이터 포맷 원시데이터 포맷 예시 영상 데이터 LiDAR 데이터 - JSON 포맷 예시
2. 어노테이션 포맷
2. 어노테이션 포맷 No 항목 길이 타입 필수여부 비고 한글명 영문명 1 이미지 경로 image String Y 2 LiDAR 데이터 경로 point_cloud String Y 3 메타정보 meta Object Y 3-1 시간 time String Y 예)Day 3-2 장소 environment String Y 예)Indoor 3-3 날씨 weather String 예)Sunny 3-4 장소명 place String Y 예)Large 3-5 도시명 city String Y 3-6 지역 terrain String Y 예)Urban 3-7 도로 폭 road_type String Y 예)ge 4m 3-8 도로 재료 road_material String Y 예)Paved 4 센서정보 Calib Object 4-1 카메라 매트릭스 intrinsic Array Y 4-2 회전 매트릭스 rotation Array Y 4-3 이동 매트릭스 translation Array Y 5 2D박스정보 bbox2d Array 5-1 클래스 이름 name String 5-2 보이는 정보 occluded Boolean 5-3 2D 각형 좌표 bbox Array 5-4 주차상태 status String 6 세그멘테이션 정보 segmentation Array 6-1 클래스 이름 name String 6-2 주차공간 크기 size String 6-3 주차패턴 pattern String 예)Parallel 6-4 폴리곤 좌표 polygon Array 7 3D박스 정보 bbox3d Array 7-1 클래스 이름 name String 7-2 3D 개체 면적 dimensions Array 7-3 3D 개체 좌표 location Array 7-4 회전 각도(z-axis) rotation-z Float 3. 실제 예시
- 원시데이터 포맷 예시
-
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜티디엘
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 조성재 062-971-2684 sjcho@tdlus.co.kr · 데이터구축 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜웨이브에이아이 · 데이터수집·정제 ㈜블루인텔리전스 · 데이터수집·정제 ㈜지엔아이씨티 · 인공지능 학습모델 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 조성재 062-971-2684 sjcho@tdlus.co.kr
-
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
-
1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
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.