인적 자원을 활용하여 직접 운전하여 취득한 데이터가 아닌 실제로 활용되고 있는 상용 자율주행차량을 활용하여 야간 자동차 전용도로 환경에서 취득된 2D 이미지 데이터 및 3D LiDAR 데이터를 기반으로 다양한 유형의 교통 환경에 대한 자율주행차량의 판단/제어 차량 데이터를 활용하여 자율주행 기술 향상을 위한 데이터를 구축

인적 자원을 활용하여 직접 운전하여 취득한 데이터가 아닌 실제로 활용되고 있는 상용 자율주행차량을 활용하여 주간 도심도로 환경에서 취득된 2D 이미지 데이터 및 3D LiDAR 데이터를 기반으로 다양한 유형의 교통 환경에 대한 자율주행차량의 판단/제어 차량 데이터를 활용하여 자율주행 기술 향상을 위한 데이터를 구축

인적 자원을 활용하여 직접 운전하여 취득한 데이터가 아닌 실제로 활용되고 있는 상용 자율주행차량을 활용하여 악천후 도로 환경에서 취득된 2D 이미지 데이터 및 3D LiDAR 데이터를 기반으로 다양한 유형의 교통 환경에 대한 자율주행차량의 판단/제어 차량 데이터를 활용하여 자율주행 기술 향상을 위한 데이터를 구축

인적 자원을 활용하여 직접 운전하여 취득한 데이터가 아닌 실제로 활용되고 있는 상용 자율주행차량을 활용하여 주간 자동차 전용도로 환경에서 취득된 2D 이미지 데이터 및 3D LiDAR 데이터를 기반으로 다양한 유형의 교통 환경에 대한 자율주행차량의 판단/제어 차량 데이터를 활용하여 자율주행 기술 향상을 위한 데이터를 구축

ㅇ CCTV 기반 차량정보 및 교통정보 계측 데이터 - 치안활동 지원 및 미관측구간 교통흐름 예측을 위한 CCTV 영상 내 차량 정보 식별 및 교통정보 계측 영상 데이터 구축 - 여러 유형의 교차로, 접근로, 이면도로에 설치된 CCTV 영상을 수집하여 CCTV관점에서의 차종 및 세부모델명과 차량번호판 내 문자 인식을 위한 데이터 구축

< 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

ㅇ 고정밀데이터 수집차량 야간 자동차전용도로 데이터 - 자동차전용도로 주행 상황에서 발생하는 다양한 교통환경 데이터의 학습을 통해 안전한 주행을 위한 지능형 운전 보조 시스템의 개선 연구에 활용 되어질 데이터 - 높은 수준의 자율주행 연구에서 가장 핵심적인 역할을 하는 라이다, 레이더, 카메라, GNSS/INS 등 각 센서별로 동기화되어진 데이터 - 다양한 요소 및 시나리오를 바탕으로 도심부 데이터 - 라이다, 카메라, 레이더, GNSS/INS 등 500 driving scenes 이상의 실도로 주행 원천 데이터

자율주행 고도화를 위한 C-ITS 지능형 인프라용 학습 데이터셋 으로 가로등, 신호등, 스마트폴 등 도로 인프라에 설치된 센서를 이용하여 관심 대상 동적 객체(차량, 사람, 이륜차 등)의 정확한 위치와 동선을 추적하기 위한 지능형 인프라 기반 3차원 객체 인식 데이터

어두운 환경에서 객체 검출 및 추출, 이미지 향상을 위한 다양한 저조도 환경(실내·실외) 인공지능 학습용 데이터셋을 구축함

< 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