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#컴퓨터 비전 #제조 #안전

BETA 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터

무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 아이콘 이미지
  • 분야재난안전환경
  • 유형 비디오 , 이미지
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-06 조회수 : 1,206 다운로드 : 40 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.

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 무인 플랜트의 이상 상황(사고, 침입, 화재 등)을 자동 감지 및 검출을 통해 안전 운영을 위한 통합 관제 데이터

    구축목적

    - 무인 플랜드 관제상황에서의 이상 상황(침입, 설비사고, 화재 등)을 자동 감지 및 검출을 통해 경제적 손실 비용 절감, 산업재해 감소 등의 효과 기대
  • - 데이터 통계
    ○ 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    데이터 명 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터
    데이터 포맷 원천데이터 유형 파일포맷 어노테이션 규모
    실화상 영상 mp4 13,400개 20,000개
    열화상 영상 mp4 6,600개
    실화상 이미지 png 268,000장 400,000장
    열화상 이미지 png 132,000장
    라벨링데이터 실화상 영상 메타정보 json 13,400개 20,000개
    열화상 영상 메타정보 json 6,600개
    실화상 이미지 메타정보 json 268,000개 400,000개
    열화상 이미지 메타정보 json 132,000개
    서브 라벨링데이터 이미지캡션 메타정보 json 10,000개 10,000개

     

    ○ 데이터 분포

    데이터 분포
    데이터명 1차 분류 2차 분류 3차 분류 데이터 수량
    (CCTV)
    데이터 수량
    (이미지)
    비율
    (%)
    무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터 침입탐지
    (10,000)
    미침입 2,000 40,000 10
    외곽 침입 배회 1,600 32,000 8
    보호영역 침입
    (3,200)
    펜스 월장 1,600 32,000 8
    펜스 훼손 1,600 32,000 8
    핵심영역 침입
    (3,200)
    시설물 촬영 1,600 32,000 8
    시설물 훼손 1,600 32,000 8
    설비사고
    (8,000)
    누출
    (2,700)
    정상 900 18,000 4.5
    가스누출 900 18,000 4.5
    기름누출 900 18,000 4.5
    파손
    (3,400)
    정상 800 16,000 4
    깨짐 400 8,000 2
    흠집 800 16,000 4
    뒤틀림 200 4,000 1
    부품마모 400 8,000 2
    부식 800 16,000 4
    장비과열
    (900)
    정상 600 12,000 3
    과열 300 6,000 1.5
    보호장비
    (1,000)
    착용 500 10,000 2.5
    미착용 500 10,000 2.5
    화재감시
    (20,000)
    일반 소재 화재 1,000 20,000 5
    유류 소재 화재 1,000 20,000 5
    총계 20,000 400,000 100
    이미지 캡션 10,000개
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 활용 모델-1

     

    ● 모델학습-1 [행동인식]
    CNN-LSTM은 비디오 클립을 구성하는 이미지들 학습을 위해 CNN 블록을 통해 단일 이미지에 대한 latent vector로 변환한다. latent vector의 시퀸스는 LSTM 블록을 통과하면서 시퀸스의 특징을 학습한다. 행동인식을 위해 검증용 행동영상과 시험용 행동영상을 전체 영상의 10%로 제시한다.

    모델학습-1 [행동인식]
    구분 학습(Train) 검증(validation) 시험(Test)
    개요 • CNN-LSTM에 충분학습
    • GPU 사용
    • 학습 도중 모델 성과 평가 및 비교
    • Accurary 점수 등 
    • 모델 학습 완료 후
    • 모델 테스트
    필요 데이터  행동 동영상 10,000개 이상 10% 10%

    CNN-LSTM 행동분류 모델 개발 단계

    CNN-LSTM 행동분류 모델 개발 단계

    CNN-LSTM 행동분류 모델 학습과정

    ● 서비스 활용 시나리오-1 [행동인식]
    • 구축한 모델은 인공지능 CCTV에 탑재하여 보행자 행동인식에 사용할수 있음
    • 인공지능 CCTV
      - 데이터를 생성 및 학습하여 보행자의 행동을 분류, 위급상황을 조기에 파악할 수 있음
      - 인간의 눈으로 확인이 불가능한 지역에서도 카메라를 통해 그 상태를 파악할 수 있음

     

    - 활용 모델-2

     

    ● 모델학습-2 [객체인식]
    Yolov8은 최첨단 실시간 객체 탐지 시스템이다. 입력된 이미지를 일정 분할로 그리드한 다음, 신경망을 통과하여 바운딩박스와 클래스 예측을 생성하여 최종 감지 출력을 결정한다. 객체탐지를 위해 검증용 이미지와 테스트 이미지를 전체 이미지의 10%로 제시한다.

    데이터 통계
    구분 학습(Train) 검증(validation) 시험(Test)
    개요 Yolov8에 충분학습
    GPU 사용
    학습 도중 모델 성과 평가 및 비교
    mAP@0.5 점수 등
    모델 학습 완료 후
    모델 테스트
    필요 데이터  객체 이미지 160,000개 10% 10%

    Yolov8 객체 탐지 모델 개발 단계

    Yolov8 객체 탐지 모델 개발 단계

    Yolov8 객체탐지 모델 학습과정

    ● 서비스 활용 시나리오-1 [객체인식]
    • 구축한 모델은 인공지능 CCTV 및 다양한 카메라에 탑재하여 객체탐지에 사용이 가능함
    • 인공지능 CCTV 및 카메라
       - 각종 CCTV에 AI 객체탐지 기술을 탑재하여 불법 주정차 탐지, 공장 내 위험요소 탐지, 어린이 보호구역 탐지등 여러분야에서 위험요소 탐지에 활용이 가능하다.
       - 얼굴인식을 통해 실종자 찾기, 범죄자 추적, 보안강화 등의 서비스에 활용이 
        가능하다.

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성 및 어노테이션 포맷
     1. 침입탐지 동영상 데이터

    침입탐지 동영상 데이터
    분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위
    메타 정보
    (meta_information)
    category 데이터 유형 string Y intrusion
    event 객체의 행동 sting Y normal, climb-over-fence, damage-to-fence, damage-to-facilities, photography-of-facilities, wandering-zone
    mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal
    shoot_time 촬영 시간 string Y day, night
    weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside
    environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor, outskirts, protected-area, vital-area
    camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8
    resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga
    width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640
    height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480
    file_name 파일명 string Y 예) intrusion_normal_rgb_0001_cctv1.mp4
    객체 정보
    (object_information)
    type_of_object 객체의 유형 string Y human
    id 객체의 Unit ID string Y h0001 ~ h000n
    gender 객체의 성별 string Y male, female
    tall 객체의 신장 number Y 0 ~ 200
    age 객체의 나이 number Y 0 ~ 100
    clothes 의복 조건 array Y long-sleeved, long-pants, short-sleeved, short-pants, etc
    accessories 악세사리 array Y none, cap, mask, covering-mask, cutter, hammer, camera, bag

     

     2. 침입탐지 이미지 데이터

    침입탐지 이미지 데이터
    분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위
    메타 정보
    (meta_information)
    category 데이터 유형 string Y intrusion
    event 객체의 행동 sting Y normal, climb-over-fence, damage-to-fence, damage-to-facilities, photography-of-facilities, wandering-zone
    mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal
    shoot_time 촬영 시간 string Y day, night
    weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside
    environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor, outskirts, protected-area, vital-area
    camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8
    resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga
    width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640
    height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480
    file_name 파일명 string Y 예) 예) intrusion_normal_rgb_0001_cctv1_01.png
    객체 정보
    (object_information)
    type_of_object 객체의 유형 string Y human
    id 객체의 Unit ID string Y h0001 ~ h000n
    gender 객체의 성별 string Y male, female
    tall 객체의 신장 number Y 0 ~ 200
    age 객체의 나이 number Y 0 ~ 100
    clothes 의복 조건 array Y long-sleeved, long-pants, short-sleeved, short-pants, etc
    accessories 악세사리 array Y none, cap, mask, covering-mask, cutter, hammer, camera, bag
    라벨링 데이터
    (annotations)
    id 객체의 Unit ID string Y h0001 ~ h000n
    segmentation 폴리곤
    라벨링 좌표값
    array N 예) 230,142,182,157,135,153…
    bbox 바운딩박스
    라벨링 좌표값
    array N 예) 230,142,182,157

     

    3. 설비사고 동영상 데이터

    설비사고 동영상 데이터
    분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위
    메타 정보
    (meta_information)
    category 데이터 유형 string Y facility-accident
    event 객체의 행동 sting Y normal-leak, gas-leak, oil-leak, normal-damage, fracture, scratch, distortion, abrasion, rust, normal-over-heat, over-heat, protective-device-wear, protective-device-not-worn
    mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal
    shoot_time 촬영 시간 string Y day, night
    weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside
    environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor
    camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8
    resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga
    width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640
    height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480
    file_name 파일명 string Y 예) facility-accident_gas-leak_rgb_0001_cctv3.mp4
    객체 정보
    (object_information)
    gas type_of_object 객체의 유형 string N gas
    id 객체의 Unit ID string N g0001
    gas-color 가스의 색깔 string N white, gray, yellow, orange, brown, none
    oil type_of_object 객체의 유형 string N gas
    id 객체의 Unit ID string N o0001
    oil-color 기름의 색깔 string N black, none
    fracture type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N e0001, e0002, e0003...e00nn
    scratch type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N c0001, c0002, c0003...c00nn
    distortion type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N d0001, d0002, d0003...d00nn
    abrasion type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N a0001, a0002, a0003...a00nn
    rust type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N r0001, r0002, r0003...r00nn
    over-heat type_of_object 객체의 유형 string N over-heat, none-heat
    id 객체의 Unit ID string N t0001
    facility type_of_object 객체의 유형 string N facility
    id 객체의 Unit ID string N m0001
    item 원인장비 string N pipe, turbine, duct, joint, valve, fan, pump
    helmet type_of_object 객체의 유형 string N protective-device
    id 객체의 Unit ID string N p0001
    item 보호장비 string N safety-helmet, none-helmet
    mask type_of_object 객체의 유형 string N protective-device
    id 객체의 Unit ID string N p0002
    item 보호장비 string N safety-mask, none-mask
    vest type_of_object 객체의 유형 string N protective-device
    id 객체의 Unit ID string N p0003
    item 보호장비 string N safety-vest, none-vest

     

    4. 설비사고 이미지 데이터

    설비사고 이미지 데이터
    분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 예시
    메타 정보
    (meta_information)
    category 데이터 유형 string Y facility-accident
    event 객체의 행동 sting Y normal-leak, gas-leak, oil-leak, normal-damage, fracture, scratch, distortion, abrasion, rust, normal-over-heat, over-heat, protective-device-wear, protective-device-not-worn
    mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal
    shoot_time 촬영 시간 string Y day, night
    weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside
    environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor
    camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8
    resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga
    width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640
    height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480
    file_name 파일명 string Y 예) facility-accident_gas-leak_rgb_0001_cctv3_01.png
    객체 정보
    (object_information)
    gas type_of_object 객체의 유형 string N gas
    id 객체의 Unit ID string N g0001
    gas-color 가스의 색깔 string N white, gray, yellow, orange, brown, none
    oil type_of_object 객체의 유형 string N gas
    id 객체의 Unit ID string N o0001
    oil-color 기름의 색깔 string N black, none
    fracture type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N e0001, e0002, e0003...e00nn
    scratch type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N c0001, c0002, c0003...c00nn
    distortion type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N d0001, d0002, d0003...d00nn
    abrasion type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N a0001, a0002, a0003...a00nn
    rust type_of_object 객체의 유형 string N damage
    id 객체의 Unit ID string N r0001, r0002, r0003...r00nn
    over-heat type_of_object 객체의 유형 string N over-heat, none-heat
    id 객체의 Unit ID string N t0001
    facility type_of_object 객체의 유형 string N facility
    id 객체의 Unit ID string N m0001
    item 원인장비 string N pipe, turbine, duct, joint, valve, fan, pump
    helmet type_of_object 객체의 유형 string N protective-device
    id 객체의 Unit ID string N p0001
    item 보호장비 string N safety-helmet, none-helmet
    mask type_of_object 객체의 유형 string N protective-device
    id 객체의 Unit ID string N p0002
    item 보호장비 string N safety-mask, none-mask
    vest type_of_object 객체의 유형 string N protective-device
    id 객체의 Unit ID string N p0003
    item 보호장비 string N safety-vest, none-vest
    라벨링 데이터
    (annotations)
    id 객체의 Unit ID string Y g0001, o0001, e00nn, c00nn, d00nn, a00nn, r00nn, t0001, m0001, p000n
    segmentation 폴리곤
    라벨링 좌표값
    array N 예) 230,142,182,157,135,153…
    bbox 바운딩박스
    라벨링 좌표값
    array N 예) 230,142,182,157

     

    5. 화재 동영상 데이터

    화재 동영상 데이터
    분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위
    메타 정보
    (meta_information)
    category 데이터 유형 string Y fire
    event 객체의 행동 sting Y general-fire, oil-fire
    mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal
    shoot_time 촬영 시간 string Y day, night
    weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside
    environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor
    camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8
    resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga
    width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640
    height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480
    file_name 파일명 string Y 예) fire_general-fire_thermal_0001_cctv5.mp4
    객체 정보
    (object_information)
    fire type_of_object 객체의 유형 string Y fire
    id 객체의 Unit ID string Y f0001
    fire_resource 소재 string Y wood, fabric, paper, cigarette, electronic, gasoline, diesel, lubricant
    smoke type_of_object 객체의 유형 string N smoke
    id 객체의 Unit ID string N s0001
    smoke_color 연기의 색깔 string N white, gray, dark-gray, black

     

    6. 화재 이미지 데이터

    화재 이미지 데이터
    분류 속성명 속성설명 타입 필수여부 범위
    메타 정보
    (meta_information)
    category 데이터 유형 string Y fire
    event 객체의 행동 sting Y general-fire, oil-fire
    mode CCTV의 화상 종류 string Y rgb, thermal
    shoot_time 촬영 시간 string Y day, night
    weather 날씨 string Y sunny, cloudy, rainy, inside
    environment 수집 환경 string Y indoor, outdoor
    camera_id CCTV 구분 ID string Y cctv1, cctv2, cctv3, cctv4, cctv5, cctv6, cctv7, cctv8
    resolution 동영상 해상도 string Y fhd, vga
    width 동영상 가로크기 number Y 1920, 640
    height 동영상 세로크기 number Y 1080, 480
    file_name 파일명 string Y 예) fire_general-fire_thermal_0001_cctv5_01.png
    객체 정보
    (object_information)
    fire type_of_object 객체의 유형 string Y fire
    id 객체의 Unit ID string Y f0001
    fire_resource 소재 string Y wood, fabric, paper, cigarette, electronic, gasoline, diesel, lubricant
    smoke type_of_object 객체의 유형 string N smoke
    id 객체의 Unit ID string N s0001
    smoke_color 연기의 색깔 string N white, gray, dark-gray, black
    라벨링 데이터
    (annotations)
    id 객체의 Unit ID string Y f0001, s0001
    segmentation 폴리곤
    라벨링 좌표값
    array Y 예) 230,142,182,157,135,153…
    bbox 바운딩박스
    라벨링 좌표값
    array N 예) 230,142,182,157

     

    - 데이터 포맷

    데이터 포맷
    구분 유형 파일포맷
    원천데이터 실화상 영상 mp4
    열화상 영상 mp4
    실화상 이미지 png
    열화상 이미지 png
    라벨링데이터 실화상 영상 메타정보 json
    열화상 영상 메타정보 json
    실화상 이미지 메타정보 json
    열화상 이미지 메타정보 json
    서브 라벨링데이터 이미지캡션 메타정보 json

     

    - 데이터 디렉토리 구조 (상위 → 하위)

    데이터 통계
    1 Depth 2 Depth 3 Depth 4 Depth
    데이터 유형 행동,사고,소재 유형 CCTV의 화상 종류 촬영순서
    intrusion normal rgb 0001
    wandering-zone thermal 0002
    climb-over-fence   0003
    damage-to-fence  
    photography-of-facilities    
    damage-to-facilities    
    facility-accident normal-leak    
    gas-leak    
    oil-leak    
    normal-damage    
    fracture    
    scratch    
    distortion    
    abrasion    
    rust    
    normal-over-heat    
    over-heat    
    protective-device-wear    
    protective-device-not-worn    
    fire general-fire    
    oil-fire    

     

    - 데이터 파일명 구조
    : category_event_mode_No.cut_camera-id_No.image

    데이터 통계
    category event mode No. camera_id No.
    데이터 유형 행동,사고,소재 유형 CCTV의 화상 종류 촬영순서 CCTV 구분 ID 이미지 번호
    intrusion normal rgb 0001 cctv1 1
    wandering-zone thermal 0002 cctv2 2
    climb-over-fence   0003 cctv3 3
    damage-to-fence   cctv4
    photography-of-facilities     cctv5  
    damage-to-facilities     cctv6  
    facility-accident normal-leak     cctv7  
    gas-leak     cctv8  
    oil-leak        
    normal-damage        
    fracture        
    scratch        
    distortion        
    abrasion        
    rust        
    normal-over-heat        
    over-heat        
    protective-device-wear        
    protective-device-not-worn        
    fire general-fire        
    oil-fire        

     

    - JSON 예시
     1. intrusion_climb-over-fence_thermal_0375_cctv1_04.json
    {
      "meta_information": {
        "category": "intrusion",
        "event": "climb-over-fence",
        "mode": "thermal",
        "shoot_time": "day",
        "weather": "sunny",
        "environment": "protect-area",
        "camera_id": "cctv1",
        "resolution": "vga",
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            265.38,
            312.44,
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            351.66,
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            162.79,
            362.03,
            156.78,
            360.94,
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            124.01,
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            335.82,
            102.16,
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            103.8,
            287.77,
            103.26,
            269.2,
            102.71,
            253.36,
            103.8,
            247.9,
            110.9,
            247.9,
            109.81,
            229.34,
            113.63,
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            191.66,
            102.71,
            174.18,
            103.8,
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    수행기관(주관)
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    수행기관(참여)
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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.