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NEW 배드민턴 동작 및 경기영상 데이터

배드민턴-동작-및-경기영상-데이터 아이콘 이미지
  • 분야스포츠
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-11 조회수 : 12,435 다운로드 : 85 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
    1.1 2023-11-17 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-26 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-15 산출물 전체 공개

    소개

    라켓 스포츠 영상 분석을 위한 영상 내 주요 객체 (선수, 심판, 코트, 네트) 및 동작 데이터

    구축목적

    스포츠 분야 인공지능 생태계 활성화를 위해 대표적인 라켓스포츠인 배드민턴과 테니스 종목의 AI 학습용 데이터셋 구축
  • 4. 데이터 통계
     구축 내용 및 제공 데이터량
       배드민턴 영상 각 8,000시간이상 수집 및 각 이미지 192,000장 가공
       객체 정보와 환경 정보, 동작 정보 등이 포함된 json형식의 파일을 결과로 산출
     1) 배드민턴

    숙련도 대회/훈련 단/복/남/녀/혼합 경기유형 남/여/혼합
    전문 대회 단식 실업 10,887
    90% 70% 45% 40% 10,886
          대학 10,887
          40% 10,886
          주니어 5,443
          20% 5,443
        복식 실업 10,887
        45% 40% 10,887
          대학 10,886
          40% 10,886
          주니어 5,443
          20% 5,443
        혼합 실업 혼합 6,048
        10% 50%
          대학 혼합 6,048
          50%
      훈련 스윙 단식 실업 1,944
      30% 15% 20% 50% 1,944
            대학 1,944
            50% 1,944
        트레이닝 단식 실업 1,944
        15% 20% 50% 1,944
            대학 1,944
            50% 1,944
        경기 단식 실업 9,072
        70% 60% 50% 9,072
            대학 9,072
            50% 9,072
    소계 172,800
    동호회     복식 6,720
    10% 80% 6,720
      혼합 혼합 5,760
      20%
    소계 19,200
    합계 192,000

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    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 경기 영상 내 주요 객체 인식 (선수, 심판, 코트, 네트) Object Detection Faster RCNN mAP@IoU 0.5 65 % 96.97 %
    2 경기 영상 내 주요 객체 인식 (코트, 네트) Object Detection Mask RCNN mAP@IoU 0.5 65 % 94.55 %
    3 선수별 관절 키포인트 검출 Keypoint Detection HRNet MPJPE 90 mm 44.17 mm
    4 선수별 관절 키포인트 검출 Keypoint Detection HRNet PCK 75 % 95.9 %

    ※ 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 다운로드

    1) 대표 도면
       - 배드민턴
      2) 어노테이션 포맷

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 rawDataInfo Object Y 원시데이터    
      1-1 rawDataInfo.rawDataId String Y 원시데이터명    
    1-2 rawDataInfo.fileExtension String Y 확장자 “mp4”, “avi”  
    1-3 rawDataInfo.copyrighter String Y 총괄사업자 “㈜미디어그룹사람과숲”  
    1-4 rawDataInfo.resolution String Y 해상도 “1920*1080”  
    1-5 rawDataInfo.date String Y 촬영일자    
    1-6 rawDataInfo.length Number Y 영상길(초)    
    1-7 rawDataInfo.place String Y 실내/실외 구분 “실내”, “실외”  
    1-8 rawDataInfo.region String Y 촬영지역    
    1-9 rawDataInfo.season String Y 계절   프로퍼티설명 참조
    1-10 rawDataInfo.weather String Y 날씨   프로퍼티설명 참조
    1-11 rawDataInfo.precipitation Number N 강수량    
    1-12 rawDataInfo.temperature Number Y 기온    
    1-13 rawDataInfo.fps Number Y 프레임    
    1-14 rawDataInfo.fStop String Y 조리개 수치    
    1-15 rawDataInfo.exposureTime String Y 노출시간    
    1-16 rawDataInfo.iso Number Y 감도    
    1-17 rawDataInfo.cameraNumber String Y 카메라번호   프로퍼티설명 참조
    1-18 rawDataInfo.playType String Y 경기유형   프로퍼티설명 참조
    1-19 rawDataInfo.matchType String Y 단/복/남/여/혼합 유형   프로퍼티설명 참조
    1-20 rawDataInfo.tournamentName String N 대회명    
    1-21 rawDataInfo.courtNumber String N 코트번호    
    2 sourceDataInfo Object Y 원천데이터    
      2-1 sourceDataInfo.sourceDataId String Y 원천데이터명    
    2-2 sourceDataInfo.fileExtension String Y 확장자 “jpg”  
    3 learningDataInfo Object Y 라벨링데이터    
      3-1 learningDataInfo.learningDataId String Y 라벨링데이터명    
    3-2 learningDataInfo.fileExtension String Y 확장자 “json”  
    3-3 learningDataInfo.annotations Object Y 라벨링데이터 상세정보  
     

     

      3) 파일명 구성 정보

     
    예시 세부 구성 설명
    B_220630_EU_MS_R1_01_AM_01_SRV-FSS_01_001.json 배드민턴_날짜_(2차 경로)_(3차 경로)_카메라번호_원시데이터일련번호_동작분석_시퀀스일련번호_동작분석클래스_동작분석일련번호_이미지일련번호.json

     

    구분 속성명 타입 설명 상세설명
    1 rawDataInfo.season String 계절 “Spring”, “Summer”, “Autumn”, “Winter”
    2 rawDataInfo.weather String 날씨 “Sunny“ “Cloudy”, “Foggy”, “Rainy”, “Snowy”
    3 rawDataInfo.cameraNumber String 카메라번호 “R1”, “R2”, “R3”, “R4”, “R5”, “R6”, “R7”, “R8”
    4 rawDataInfo.playType String 경기실업(전문) “CP”
    경기대학(전문) “CU“
    경기주니어(전문) “CJ”
    경기동호회(일반) “CG”
    훈련스윙실업(전문) “SP”
    훈련스윙대학(전문) “SU”
    훈련트레이닝실업 “TP”
    (전문)
    훈련트레이닝대학 “TU”
    (전문)
    훈련경기실업(전문) “EP”
    훈련경기대학(전문) “EU”
    5 rawDataInfo.matchType String 남자단식 “MS”
    남자복식 “MD”
    여자단식 “WS”
    여자복식 “WD”
    혼합복식 “XD”

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    우승호 woowa007@humanf.co.kr 사업총괄 데이터 정제 데이터 가공
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    디에프코리아 데이터 가공
    ㈜디제이매니지먼트 데이터 정제
    벡터바이오 데이터 수집
    ㈜써로마인드 데이터 유효성 검증
    ㈜인피닉 데이터 가공
    포디리플레이코리아㈜ 데이터 수집
    한알음정보㈜ 데이터 검수
    한국스포츠정책과학원 데이터 수집, 정제
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    정주현(미디어그룹사람과숲) jhjeong0528@humanf.co.kr
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※ 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.

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