한국과학기술원 3D 동적객체 검출 학습 데이터

공공데이터포털

자율주행 차량에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출/추적하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다.카메라 및 레이더, 라이다 등의 다중 센서 기반으로 3차원 동적객체 검출 모델 학습에 활용할 수 있습니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전제 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/sanmin0312/AD3OD?lang=ko_KR상기 데이터는 한국전자통신연구원, 카카오 모빌리티, 테슬라 시스템, 한국전자기술연구원, 한국과학기술원 등이 공동으로 협력하여 수행하는 자율주행혁신사업을 통해 구축한 데이터로 한국전자통신연구원에서 운영하는 ETRI AI 나눔 사이트를 통해 전체 데이터를 공개함담당자: 김산민 / 042-350-1286 / 한국과학기술원

서울특별시 자율 주행 학습 데이터 가공 3D 2D

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전국 각지 도로(고속도로, 고속화도로, 일반도로)의 주행을 통해 원천데이터 확보하였습니다.영상촬영 후 3D Cuboid Box(Demension(차크기) / Location(차량과의 거리)) 와 2D Image 상의 2D Box 작업을 수행하였습니다.

한국전자통신연구원 자율주행 차량 3D 동적객체 검출 추적 학습데이터

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자율주행 차량에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출/추적하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하고 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/kakao_admin/kakaomobility3DObjectDetection?lang=ko_KR

한국전자통신연구원 인프라 3D 동적객체 검출 학습 데이터

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인프라 엣지에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출/추적하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/teslasystem/Infra3DObjectDetection?lang=ko_KR

한국전자기술연구원 3D 동적객체 검출 학습 데이터

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인프라엣지에서 동적 객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출하기 위한 라이다 센서 기반 인공지능 학습 데이터셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/jwlee0121/DataStitchingLidarObjectDetection?lang=ko_KR상기 데이터는 한국전자통신연구원, 카카오 모빌리티, 테슬라 시스템, 한국전자기술연구원, 한국과학기술원 등이 공동으로 협력하여 수행하는 자율주행혁신사업을 통해 구축한 데이터로 한국전자통신연구원에서 운영하는 ETRI AI 나눔 사이트를 통해 전체 데이터를 공개함

한국전자기술연구원 한국전자기술연구원 3D 동적객체 검출 Synthetic 학습 데이터 V2

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실제 도로 환경과 유사한 가상환경에서 가상의 자율주행차 주변의 자동차, 보행자 등의 객체를 인식/검출하기 위한 인공지능 학습 데이터셋입니다.데이터 생성에 사용된 센서의 종류는 FHD카메라(3대), 스캔 라이다(2대), Radar(1대), GPS/IMU(1대) 임아래 링크에서 자세한 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.- https://nanum.etri.re.kr/share/keti_mobility/SyntheticDatasetV21?lang=ko_KR본 데이터는 과학기술정보통신부 자율주행기술개발혁신사업의 “현실-가상정보 융합형 엣지기반 자율주행 시뮬레이션SW 기술개발” 과제를 수행하며 한국전자기술연구원(KETI)에서 구축한 데이터 임

한국전자기술연구원 3D 동적객체 검출 Synthetic 학습 데이터

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실제 도로 환경과 유사한 가상환경에서 가상의 자율주행차 주변의 자동차, 보행자 등의 객체를 인식/검출하기 위한 인공지능 학습 데이터셋입니다.아래 링크에서 자세한 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.- https://nanum.etri.re.kr/share/keti_mobility/SyntheticDataset5?lang=ko_KR본 데이터는 과학기술정보통신부 자율주행기술개발혁신사업의 “현실-가상정보 융합형 엣지기반 자율주행 시뮬레이션SW 기술개발” 과제를 수행하며 한국전자기술연구원(KETI)에서 구축한 데이터 임

한국전자통신연구원 인프라 엣지 3D 동적객체 검출 추적 학습데이터

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인프라 엣지 시스템에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출/추적하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/kakao_admin/kakaomobilityInfraedge3DObjectDetection?lang=ko_KR

한국전자기술연구원 3D 동적객체 주행궤적 예측을 위한 학습 데이터

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인프라엣지에서 동적 객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출 및 주행궤적 예측을 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/jwlee0121/DataStitchingLidarContinuousScene?lang=ko_KR상기 데이터는 한국전자통신연구원, 카카오 모빌리티, 테슬라 시스템, 한국전자기술연구원, 한국과학기술원 등이 공동으로 협력하여 수행하는 자율주행혁신사업을 통해 구축한 데이터로 한국전자통신연구원에서 운영하는 ETRI AI 나눔 사이트를 통해 전체 데이터를 공개함

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