주행 상황에서 운전자의 상태를 확인하기 위해 한국인 얼굴 인식 기능 개발을 위해 필요한 이미지 데이터의 제작, 수집하고 관련 정보를 레이블링 얼굴 데이터의 실효성 제고를 위해 다양한 각도, 조도, 가림, 표정등을 반영한 12명의 얼굴(인당 약 1천장)의 이미지 데이터 제작 국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 무엇보다 기계학습에 활용할 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 중요 얼굴 인식 및 얼굴의 위치까지 확인하기 위하여 바운딩 박스를 이용하여 얼굴의 위치까지 태깅

한국교통안전공단에서는 2022년 1월부터 위험물질운송차량 1100대에 졸음운전방지장치를 설치하였고, 이 장치로 부터 졸음운전 과 전방주시태만이 발생한 도로의 위치를 노드링크로 데이터화 하였다.

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

경상남도 김해시 2023년 장기방치 자동차 견인현황에 대한 자료로 차종, 색상, 행정동, 견인일자 등의 데이터로 구성되어 있습니다.

자율주행차량 보닛에 장착하여 차의 진행 방향을 촬영하는 열화상 카메라(FLIR)로 수집한 이미지 데이터셋으로 인공지능 물체 검출 모델 개발 등에 활용할 수 있다.

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

< 자율주행 시나리오 데이터셋: 원천데이터 > - 데이터셋 유형 - 멀티센서(카메라-LiDAR) 원천데이터 - 10초 동안 주행하며 수집한 자율주행 데이터를 5fps로 추출해 구축한 데이터셋 - 데이터셋 구성 1. 원천데이터_카메라 센서 데이터 1) 전방 FHD 카메라 이미지 데이터(.png): 50frames 2) 후방 FHD 카메라 이미지 데이터(.png): 50frames 3) 좌측방 FHD 카메라 이미지 데이터(.png): 50frames 4) 우측방 FHD 카메라 이미지 데이터(.png): 50frames 2. 원천데이터_LiDAR 센서 데이터 1) 전방위 128ch LiDAR 포인트 클라우드 데이터(.pcd): 50frames 2) 전방 장거리 MEMs LiDAR 포인트 클라우드 데이터(.pcd): 50frames 3) 전방 중거리 MEMs LiDAR 포인트 클라우드 데이터(.pcd): 50frames 4) 후방 MEMs LiDAR 포인트 클라우드 데이터(.pcd): 50frames 5) 후방 사각지대 Hemispherical LiDAR 포인트 클라우드 데이터(.pcd): 50frames 6) 좌측방 사각지대 Hemispherical LiDAR 포인트 클라우드 데이터(.pcd): 50frames 7) 우측방 사각지대 Hemispherical LiDAR 포인트 클라우드 데이터(.pcd): 50frames 8) 전방위 + 후방 사각지대 + 좌측방 사각지대 + 우측방 사각지대 데이터를 융합한 포인트 클라우드 데이터(.pcd): 50frames 3. 원천데이터_메타데이터(파일 속성 정보, 센서 파라미터 정보, 차량 절대위치 및 자세 정보, 차량 상태 정보, 주행 환경 및 상황 정보) 1) 전방 카메라 이미지 메타데이터(.json): 50frames 2) 후방 카메라 이미지 메타데이터(.json): 50frames 3) 좌측방 카메라 이미지 메타데이터(.json): 50frames 4) 우측방 카메라 이미지 메타데이터(.json): 50frames 5) 융합된 전방위 LiDAR 포인트 클라우드 메타데이터(.json): 50frames 4. 데이터셋 정의서

자율주행을 위한 인식기술개발용 영상 데이터 (국내/외 도로주행 영상)

도로상 60가지 객체 인식 이미지(보행자, 차, 도로표지, 안전표지, 신호기, 정류장 등) 데이터의 원본 이미지 및 주석 정보를 제공합니다.

본 데이터셋은 한국전자통신연구원(ETRI)에서 구축한 자율주행 기술 개발을 위한 3D 객체 검줄 딥 네트워크 학습 용 데이터셋입니다.