데이터셋 상세
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한국도로공사 중앙분리대 검출 학습데이터셋
해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 환경에서 중요한 안전 시설물인 중앙분리대를 효과적으로 검출하고 인식하기 위하여 체계적으로 수집 및 가공된 것이다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 라벨링 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 중앙분리대의 위치, 형태, 크기, 색상, 주변 교통 요소 등이 세부적으로 주석 처리되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분할, 경계선 추출, 주행 환경 분석 등 다양한 인공지능 모델을 학습하거나 검증할 수 있다.특히 자율주행차량의 안전 주행 지원, 교통사고 예방 시스템 개발, 도로 관리 자동화, 스마트 교통 인프라 고도화 연구 등 실무적인 응용 가치가 크다.또한 실제 도로 현장에서 촬영된 영상을 기반으로 제작되었기 때문에 현장 적합성이 높으며, 알고리즘의 일반화 성능을 강화하는 데 유용하다.아울러 공공기관이 보유한 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 지능형 교통체계 구축, 사회적 안전망 확보 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.
데이터 정보
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도로 교통량 측정을 위한 차량 통행 이미지 데이터 및 각 이미지 데이터에 대한 메타데이터를 제공합니다.
한국도로공사 야생동물 종 분류 학습데이터셋(개)
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해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 개를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동 탐지 등 다양한 인공지능 모델을 학습하고 성능을 검증할 수 있다.특히 교통 환경에서의 돌발 상황 대응, 차량과 동물 간 충돌 방지, 도로 안전 관리 고도화와 같은 분야에 활용 가치가 크다.또한 실제 관측 기반으로 제작되었기 때문에 현실성이 높고, 알고리즘의 일반화 성능 향상에 기여한다.공공기관이 제공하는 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 생태계 보전 연구, 지능형 교통시스템 개발 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.
한국도로공사 야생동물 종 분류 학습데이터셋(담비)
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해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 담비를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동 탐지 등 다양한 인공지능 모델을 학습하고 성능을 검증할 수 있다.특히 교통 환경에서의 돌발 상황 대응, 차량과 동물 간 충돌 방지, 도로 안전 관리 고도화와 같은 분야에 활용 가치가 크다.또한 실제 관측 기반으로 제작되었기 때문에 현실성이 높고, 알고리즘의 일반화 성능 향상에 기여한다.공공기관이 제공하는 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 생태계 보전 연구, 지능형 교통시스템 개발 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.
한국도로공사 야생동물 종 분류 학습데이터셋(삵)
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해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 삵을 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동 탐지 등 다양한 인공지능 모델을 학습하고 성능을 검증할 수 있다.특히 교통 환경에서의 돌발 상황 대응, 차량과 동물 간 충돌 방지, 도로 안전 관리 고도화와 같은 분야에 활용 가치가 크다.또한 실제 관측 기반으로 제작되었기 때문에 현실성이 높고, 알고리즘의 일반화 성능 향상에 기여한다.공공기관이 제공하는 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 생태계 보전 연구, 지능형 교통시스템 개발 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.
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한국전자통신연구원 자율주행차량의 신호등 인식 기술 개발을 위한 데이터셋
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본 데이터셋은 한국전자통신연구원(ETRI)에서 구축한 자율주행차량의 신호등 인식 기술 개발을 위한 딥 네트워크 학습 용 데이터셋입니다. 데이터셋은 현대 아이오닉 차량과 제네시스 G80 차량에 카메라를 설치하여 영상정보를 취득함으로써 수집하였습니다. 세부파일 정보: 이미지 파일(신호등 위치/상태), 텍스트파일(어노테이션 된 신호정보, tab-separated value) * 전체 데이터는 아래 URL에서 사용허가 협약서 작성 및 담당자 승인 후 다운로드 가능합니다. http://nanum.etri.re.kr/share/kimjy/etri_traffic_light
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