㈜에스디시스템 - 특이 도로 환경 주행 데이터 (고도화) - 비포장 도로 환경 주행 데이터

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- 국내 비포장도로의 이미지를 수집하여 주행부와 환경부의 객체를 라벨링하여 인공지능 학습용 데이터 구축

경기도청 - 자율주행 및 ADAS AI인지모델 학습용 데이터

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데이터 수집 차량에 장착된 카메라(전/후/좌/우)를 통해 차량, 보행자, 개인형 이동장치 등 주변 객체를 다양하게 수집하여 프레임 단위로 이미지화한 데이터로 전처리(BBOX)를 통해 객체를 구분하고 개인정보(얼굴, 번호판 등) 비식별화 작업을 통하여 개인정보 문제를 해결한 원천 데이터를 확보

테스트웍스 - 전국 도로시설물 영상정보 데이터

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- 전국의 고속도로, 국도, 지방도 4.5만KM에 존재하는 도로시설물 인식 데이터 구축 -도로안전시설물(16종), 도로관리시설물(8종), 교통관리시설물(8종), 기타(2종)

국토교통부 국토교통부 도로 교통량 데이터 AI 학습용 영상 데이터셋

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도로 교통량 측정을 위한 차량 통행 이미지 데이터 및 각 이미지 데이터에 대한 메타데이터를 제공합니다.

한국도로공사 중앙분리대 검출 학습데이터셋

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해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 환경에서 중요한 안전 시설물인 중앙분리대를 효과적으로 검출하고 인식하기 위하여 체계적으로 수집 및 가공된 것이다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 라벨링 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 중앙분리대의 위치, 형태, 크기, 색상, 주변 교통 요소 등이 세부적으로 주석 처리되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분할, 경계선 추출, 주행 환경 분석 등 다양한 인공지능 모델을 학습하거나 검증할 수 있다.특히 자율주행차량의 안전 주행 지원, 교통사고 예방 시스템 개발, 도로 관리 자동화, 스마트 교통 인프라 고도화 연구 등 실무적인 응용 가치가 크다.또한 실제 도로 현장에서 촬영된 영상을 기반으로 제작되었기 때문에 현장 적합성이 높으며, 알고리즘의 일반화 성능을 강화하는 데 유용하다.아울러 공공기관이 보유한 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 지능형 교통체계 구축, 사회적 안전망 확보 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.

성남시청 - 자율주행차량 진행 방향 이미지 데이터(전방 4대 카메라)

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4대의 카메라(FOV 47도)를 자율주행차량 루프에 장착하여 차의 진행 방향을 촬영한 이미지 데이터셋으로 인공지능 물체 검출 모델을 훈련시키거나 컴퓨터 비전 기반의 자율주행차 알고리즘을 개발하는 데에 활용할 수 있다.

성남시청 - 자율주행차량 진행 방향 이미지 데이터(전방 4대 카메라)

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4대의 카메라(FOV 47도)를 자율주행차량 루프에 장착하여 차의 진행 방향을 촬영한 이미지 데이터셋으로 인공지능 물체 검출 모델을 훈련시키거나 컴퓨터 비전 기반의 자율주행차 알고리즘을 개발하는 데에 활용할 수 있다.

포항테크노파크 - 영천시 도로교통영상 인공지능 분석 정보

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영천시 교통영상을 인공지능 분석한 데이터입니다. 관측 위치, 차량 이동 수, 차량 이동 방향를 제공합니다.

포항테크노파크 - 영천시 도로교통영상 인공지능 분석 정보

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영천시 교통영상을 인공지능 분석한 데이터입니다. 관측 위치, 차량 이동 수, 차량 이동 방향를 제공합니다.

포항테크노파크 - 포항시 교통CCTV 인공지능 분석 데이터

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포항 교통영상에서 인공지능 분석을 통해 차량 이동수, 차량 종류 정보가 포항되어 있습나다. 데이터 축적 이후에 일괄 저장하는 형태로 실시간 데이터는 아닙니다.