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

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

티큐에스코리아 - 도로주행영상

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자율주행 모사차량을 활용하여 사전에 계획된 유즈케이스(UseCase) 및 시나리오에 따라서 주행영상 취득, 정제, 가공, 검수 과정을 거쳐서 자율주행 인지 AI학습 및 다양한 분야에서 활용 가능한 학습용 데이터를 구축하여 영상 기반의 데이터 제공

경기도청 - 교통 CCTV 영상 BBOX 데이터

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경기도 내 교통 CCTV를 통해 차량, 보행자 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

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

한국전자통신연구원 객체 복합 상태 인식 학습 데이터

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자율주행 차량에서 전방의 동적, 정적 객체를 2D-Bounding Box로 위치를 표현하고, 해당 객체의 Class, Location, Action을 분류하기 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/kimjy/ObjectStateDetection?lang=ko_KR

한국전자기술연구원 3D 동적객체 주행궤적 예측을 위한 학습 데이터 ver2

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인프라엣지에서 동적 객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출 및 주행궤적 예측을 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다.4개의 센서조립체에서 동시 획득한 포인트 클라우드 데이터를 스티칭하여 하나의 파일로 제공합니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/jwlee0121/DataStitchingLidarContinuousScene2024?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

㈜컴버스테크 - 도로 로드마크 인식을 위한 주행 영상 데이터

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시인성이 저하된 비온전 로드마크와 온전한 로드마크 유형을 분류하고 자율주행을 위한 2D 객체 검출을 제공하는 AI 모델 학습데이터