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#컴퓨터 비전 #로보틱스 #교통/모빌리티 #자율주행 #농업

BETA 과수원 내 로봇 주행 데이터(포도, 감귤 류)

과수원 내 로봇 주행 데이터(포도, 감귤 류) 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 센서 , 이미지 , 텍스트 , 3D
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-08 조회수 : 856 다운로드 : 6 용량 :
샘플 데이터 ?

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
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    1.0 2024-08-22 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-08-22 산출물 공개 Beta Version
    2024-08-08 구축업체정보 수정
    2024-07-18 구축업체정보 수정

    소개

    - 포도 및 감귤 과수원 내 농로, 노지 등에서 경로 식별 및 객체 탐지를 위한 이미지 및 센서 데이터

    구축목적

    - 과수원 내 농작업 무인 자동화를 위한 수확로봇, 이송로봇, 방제로봇 등에 활용
    - 실내·외 비포장 경사면 노면 주행 기반의 서비스가 필요한 농작업 서비스 로봇 개발에 활용
  • - 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    데이터 종류 데이터 형태 원천데이터 규모 라벨링데이터 규모
    포도 과수원 이미지 데이터 RGB 309,909 309,909
    감귤 과수원 이미지 데이터 RGB 340,408 340,408
    포도 과수원 3D 데이터 포인트클라우드 309,909 150,645
    감귤 과수원 3D 데이터 포인트클라우드 340,408 154,552

     

    - 데이터 분포
      ▪ 2D 데이터

    데이터 분포 - 2D 데이터
    구분 수량(건) 구성비(%)
    사람 432,113 31.93
    손수레 117,085 8.66
    운반차 70,146 5.19
    트럭 38,806 2.87
    방제기 43,885 3.24
    사다리 82,068 6.06
    과수박스 153,000 11.31
    창고 96,089 7.1
    포도 봉지 51,967 3.84
    감귤 32,728 2.42
    비포장 67,246 4.97
    기타 67,678 5
    포도나무 31,045 2.29
    감귤나무 69,329 5.12
    합계 1,353,185 100

      ▪ 3D 데이터

    데이터 분포 - 3D 데이터
    구분 수량(건) 구성비(%)
    사람 235,663 46.17
    손수레 22,192 4.35
    운반차 42,139 8.26
    트럭 31,825 6.23
    방제기 32,325 6.33
    사다리 65,025 12.74
    과수박스 81,290 15.92
    합계 510,459 100
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 모델 학습

    모델 학습
    구분 모델
    바운딩 박스 Faster RCNN
    세그멘테이션 PV RCNN
    큐보이드 DeepLab V3+

     

    - 사용 모델
      ▪ Faster RCNN : 2D Object Detection
      ▪ PV-RCNN : LiDAR
      ▪ DeepLab V3+ : Semantic Segmentation

     

    - 학습용 데이터 구성(원천데이터 이미지 기준)

    학습용 데이터 구성(원천데이터 이미지 기준)
    데이터 구축 총량
    (100%)
    학습 데이터
    (80%)
    검증 데이터
    (10%)
    테스트 데이터
    (10%)
    650,317 514,349 67,650 68,318

     

    - 서비스 활용 시나리오
      ▪ 과수 주행 로봇 : 메타 데이터 사용

    서비스 활용 시나리오 과수 주행 로봇

      ▪ 과수 수확 로봇 : 라벨링 데이터 이용

    서비스 활용 시나리오 과수 수확 로봇

      ▪ 과수 방제 로봇 : 메타 데이터 + CUB + BBX + SEG 사용

    서비스 활용 시나리오 과수 방제 로봇

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성

    데이터 구성
    데이터 종류 데이터 형태 어노테이션 형태 수량
    포도 과수원 이미지 데이터 RGB Bounding Box 278,960
    Segmentation 30,949
    포도 과수원 3D 데이터 PointCloud 3D Cuboid 150,645
    감귤 과수원 이미지 데이터 RGB Bounding Box 304,118
    Segmentation 36,290
    감귤 과수원 3D 데이터 PointCloud 3D Cuboid 154,552

     

    - 어노테이션 포맷
      ▪ 바운딩박스 라벨

    어노테이션 포맷 - 바운딩박스 라벨
    구분 속성명 타입 필수여부 설명
    1 categories array of object y 라벨 정보
       1-1 id number y 라벨 번호
    1-2 name string y 라벨 이름
    2 images array of object y 이미지 정보
       2-1 id number y 이미지 번호
    2-2 width number y 이미지 폭
    2-3 height number y 이미지 높이
    2-4 file_name string y 이미지 파일명
    3 annotations array of object y 라벨링 정보
       3-1 id number y 어노테이션 식별자
    3-2 image_id number y 이미지 번호
    3-3 category_id number y 라벨 유형(클래스 id)
    3-4 segmentation array of object n 세그멘테이션 정보
    3-5 area number y 바운딩박스 전체면적
    3-6 bbox array of object y 바운딩박스 정보
    3-7 iscrowd number n 다중 객체 라벨 시 사용되는 변수
    3-8 attributes object n 라벨 속성값
       3-8-1 occluded boolean n 객체 가려짐 여부
    3-8-2 rotation number n 바운딩박스 회전값

      ▪ 세그멘테이션 라벨

    어노테이션 포맷 - 세그멘테이션 라벨
    구분 속성명 타입 필수여부 설명
    1 categories array of object y 라벨 정보
       1-1 id number y 라벨 번호
    1-2 name string y 라벨 이름
    2 images array of object y 이미지 정보
       2-1 id number y 이미지 번호
    2-2 width number y 이미지 폭
    2-3 height number y 이미지 높이
    2-4 file_name string y 이미지 파일명
    3 annotations array of object y 라벨링 정보
       3-1 id number y 어노테이션 식별자
    3-2 image_id number y 이미지 번호
    3-3 category_id number y 라벨 유형(클래스 id)
    3-4 segmentation array of object y 세그멘테이션 정보
    3-5 area number y 바운딩박스 전체면적
    3-6 bbox array of object n 바운딩박스 정보
    3-7 iscrowd number n 다중 객체 라벨 시 사용되는 변수
    3-8 attributes object n 라벨 속성값
       3-8-1 occluded boolean n 객체 가려짐 여부
    3-8-2 rotation number n 바운딩박스 회전값

      ▪ 3D큐보이드 라벨

    어노테이션 포맷 - 3D큐보이드 라벨
    구분 속성명 타입 필수여부 설명
    1 categories array of object y 종류
       1-1 label array of object y 라벨 정보
       1-1-1 labels array of object y 세부라벨
       1-1-1-1 name string y 세부라벨 이름
    1-1-1-2 parent string n 세부라벨 종속정보
    1-1-1-3 attributes array of object n 세부라벨 속성
    1-1-2 attributes array of object n 라벨속성
    1-2 points array of object n 포인트 정보
       1-2-1 items array of object n 포인트가 사용된 파일 정보
    2 items array of object y 파일
       2-1 id string y 파일명
    2-2 annotations array of object y 어노테이션 정보
       2-2-1 id number y 어노테이션 번호
    2-2-2 type string y 어노테이션 타입
    2-2-3 attribute array of object n 속성정보
       2-2-3-1 occluded boolean n 가림 여부
    2-2-4 group number n 그룹번호
    2-2-5 label_id number y 라벨 번호
    2-2-6 position array of object y 라벨 x,y,z 위치
    2-2-7 rotation array of object y 라벨 회전 정보
    2-2-8 scale array of object y 라벨 크기
    2-3 attr array of object y 프레임
       2-3-1 frame number y 프레임 번호
    2-4 point_cloud array of object n 포인트 클라우드
       2-4-1 path string n 경로 정보
    2-5 media array of object n 미디어
       2-5-1 path string n 경로 정보

     

    - 데이터 포맷

    데이터 포맷
      형식 확장자
    원시데이터 ROS1 Bag .bag
    원천데이터 이미지, 메타 데이터(센서) .jpg, .pcd, .png, .csv
    라벨링 데이터 JSON .json
    이미지 캡션 JSON .json

     

    - 실제 예시

    실제 예시
    구분 이미지 어노테이션
    Bounding Box 실제 예시 Bounding Box {
      "categories": [
        {
          "id": 1,
          "name": "사람"
        },
        {
          "id": 2,
          "name": "손수레"
        },
        {
          "id": 3,
          "name": "운반차"
        },
        {
          "id": 4,
          "name": "트럭"
        },
        {
          "id": 5,
          "name": "방제기"
        },
        {
          "id": 6,
          "name": "사다리"
        },
        {
          "id": 7,
          "name": "과수박스"
        },
        {
          "id": 8,
          "name": "창고"
        },
        {
          "id": 9,
          "name": "포도_봉지"
        },
        {
          "id": 10,
          "name": "감귤"
        },
        {
          "id": 11,
          "name": "비포장"
        },
        {
          "id": 12,
          "name": "콘크리트"
        },
        {
          "id": 13,
          "name": "포도나무"
        },
        {
          "id": 14,
          "name": "감귤나무"
        }
      ],
      "images": [
        {
          "id": 6,
          "width": 1920,
          "height": 1080,
          "file_name": "MA_011_HR_20231110_PM_001_000_000_0014_IMG.jpg"
        }
      ],
      "annotations": [
        {
          "id": 10,
          "image_id": 6,
          "category_id": 1,
          "segmentation": [],
          "area": 131700.53,
          "bbox": [
            595.0,
            309.6,
            259.1,
            508.3
          ],
          "iscrowd": 0,
          "attributes": {
            "occluded": false,
            "rotation": 0.0
          }
        },
        {
          "id": 11,
          "image_id": 6,
          "category_id": 2,
          "segmentation": [],
          "area": 133427.59079999995,
          "bbox": [
            692.16,
            579.58,
            384.44,
            347.07
          ],
          "iscrowd": 0,
          "attributes": {
            "occluded": false,
            "rotation": 0.0
          }
        }
      ]
    }
    Segmentation 실제 예시 Segmentation {
      "categories": [
        {
          "id": 1,
          "name": "사람"
        },
        {
          "id": 2,
          "name": "손수레"
        },
        {
          "id": 3,
          "name": "운반차"
        },
        {
          "id": 4,
          "name": "트럭"
        },
        {
          "id": 5,
          "name": "방제기"
        },
        {
          "id": 6,
          "name": "사다리"
        },
        {
          "id": 7,
          "name": "과수박스"
        },
        {
          "id": 8,
          "name": "창고"
        },
        {
          "id": 9,
          "name": "포도_봉지"
        },
        {
          "id": 10,
          "name": "감귤"
        },
        {
          "id": 11,
          "name": "비포장"
        },
        {
          "id": 12,
          "name": "기타"
        },
        {
          "id": 13,
          "name": "포도나무"
        },
        {
          "id": 14,
          "name": "감귤나무"
        }
      ],
      "images": [
        {
          "id": 3,
          "width": 1920,
          "height": 1080,
          "file_name": "GR_005_TP_20231014_AM_002_002_001_0370_IMG.jpg"
        }
      ],
      "annotations": [
        {
          "id": 6,
          "image_id": 3,
          "category_id": 13,
          "segmentation": [
            [
              230.46,
              1080.0,
              230.46,
              1080.0,
              513.3,
              919.94,
              879.28,
              721.22,
              990.05,
              647.73,
              1048.63,
              610.45,
              1072.27,
              594.05,
              1093.89,
              580.41,
              1122.87,
              555.74,
              1122.87,
              547.25,
              1124.8,
              514.24,
              1126.72,
              510.4,
              1130.56,
              506.56,
              1130.56,
              502.72,
              1136.32,
              502.72,
              1138.24,
              496.96,
              1142.08,
              493.12,
              1145.92,
              495.04,
              1149.76,
              495.04,
              1149.76,
              491.2,
              1147.84,
              485.44,
              1151.68,
              483.52,
              1155.52,
              481.6,
              1161.28,
              479.68,
              1165.12,
              477.76,
              1170.88,
              477.76,
              1174.72,
              477.76,
              1180.48,
              477.76,
              1180.48,
              483.52,
              1186.24,
              483.52,
              1190.08,
              481.6,
              1195.84,
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              1197.76,
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              477.76,
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              483.52,
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              1215.04,
              496.96,
              1211.2,
              496.96,
              1213.12,
              500.8,
              1218.88,
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              1222.72,
              506.56,
              1226.56,
              510.4,
              1225.49,
              551.11,
              1225.49,
              559.6,
              1245.49,
              593.99,
              1261.52,
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              1278.16,
              643.3,
              1340.41,
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              1080.0,
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        {
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          "segmentation": [
            [
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    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    홍형길 054-820-2802 honghg@kiro.re.kr 데이터 수집 총괄, AI 모델링 및 알고리즘 개발
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    수행기관(참여)
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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

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- 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.