원천 데이터 3종(운전자 운전행동 영상, 주행 환경정보 영상, CAN 데이터)에 대해 상황 묘사 문장 데이터 구축

– 이륜자동차 맞춤형 솔루션 개발에 필요한 골목길, 이면 도로 등 생활도로의 위험 시설 물 및 위험 객체 학습 데이터 셋 구축

o 자율주행차에 필요한 데이터는 라벨링 과정을 거쳐 대부분 맑은 날씨를 기준으로 만들어져 있으며, 현재 안전하게 운행할 수 있는 자율주행차 개발에 도움이 되는 공공데이터의 부재로 데이터셋의 필요성이 대두되고 있습니다. 이에 따라 국내 자율 주행 환경에 최적화된 알고리즘 및 모델 개발에 활용할 수 있는 데이터셋을 제공하고자 합니다.

지자체의 도로정비 대상이 되는 도로부속시설물 파손데이터 8종 (정상/파손 16개 클래스)를 탐지하여 도로부속시설물 보수지역 판단 및 예측이 가능한 인공지능 학습용 데이터 구축

- 생활도로에서 차 대 사람 사고 구성비를 참고하여 데이터 설계 - 보행자의 통행이 많은 시간대 별로 분류하여 설계 - 주행환경 내 돌발상황을 고려한 엣지케이스 등을 설계 - 보행자/이륜차/전동킥보드 등과 교통약자를 고려한 시나리오 설계

라이다와 카메라를 이용하여 무단횡단 보행자 등 자율주행 차량 운행의 영향을 미치는 이벤트 내역을 제공하는 데이터

경기도 의왕시 보행안전지수 지도 시각화에 사용하기 위해 의왕시 보행안전지수의 정보를 담고 있는 csv형태의 데이터입니다.

< 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

실제 자율주행 자동차의 주행 정보 데이터로 주행 간 수집 된 인지 정보, 판단 정보, 제어 정보, 영상 정보, 라이다 정보, 레이더 정보 등의 자율주행 운행 데이터

고속도로 교통안전도우미 데이터