drone-vis-recog-datasets-3

1. 구축목적 및 활용 분야

해외와 달리 국내의 경우 드론을 활용하여 사람 및 사물 등을 촬영하여 공개된 데이터셋이 전무함.
드론을 활용한 영상 인식 기술(객체 검출, 추적, 계수) 개발에 필요한 사람 및 사물 관련 데이터셋을 제공함.
안전, 교통, 보안 등의 드론을 활용한 다양한 지능형 영상 인식 산업 분야에 활용 가능함.

2. 구축 내용

데이터 개요
- 해상도: 1920 x 1080(Full HD)
- 프레임률: 15 FPS(Frames Per Second)
- 총 210 개 비디오 클립 중 70 개 비디오 클립을 본 저장소에 공개(3개의 참여 업체가 70 개씩 배분하여 각 업체별로 저장소에 공개)
- 각 비디오 클립 폴더는 아래와 같은 파일들을 포함함.
  - 이미지 파일 450개(jpg 포맷)
  - Ground Truth 파일 1개(json 포맷)
  - 동영상 파일 1개(mp4 포맷)
어노테이션 대상 및 방법
- 대상
  - 각 이미지에서 구분 가능한 6개의 “사람 및 사물”을 찾아 바운딩박스 좌표를 어노테이션 하고, 클래스 ID와 고유 ID(객체 ID)를 라벨링함.
  - 이 때 “사람 및 사물(이하 대상)”은 “사람, 소화기, 소화전, 차량, 자전거, 오토바이”로 한정함.
  - 클래스 ID, 객체 ID, 겹침 및 잘림 여부를 함께 라벨링함.
  - 승용차, 승합차, 버스, 트럭 및 트레일러 모두 차량으로 인지하여 계수함.
  - 하나의 비디오 클립(450개 이미지) 내 등장하는 전체 인물 및 사물의 수는 클래스별로 중복 없이 계수하여 라벨링함.
- 방법
  - 이미지에 나타나는 대상이 좌표로 표현되는 영역의 단축 기준 25 픽셀 이상일 경우, 1개(인) 단위의 바운딩박스로 처리함.
  - 대상이 겹치거나 화면에서 잘리더라도 픽셀 기준을 만족하며 육안으로 명확하게 대상으로 인지를 할 수 있다면, 이를 포함하여 처리함.
  - 동일한 대상으로 판단한 “사람 및 사물”은 하나의 비디오 클립 내 여러 번 등장하더라도 동일한 객체 ID를 가짐.
  - 객체의 크기는 동영상 내 해당 객체가 최초 등장 후 좌상단, 우하단 좌표로 표현되는 영역의 단축기준으로 25 픽셀 이상이면 대상 객체로 인정함.
  - 공개를 목적으로 하는 데이터이므로, 개인정보 보호를 위해 육안으로 식별 가능한 사람의 얼굴, 차량의 번호판 등은 흐리게 처리함.

3. 데이터셋 통계

아래는 본 저장소에 대한 통계로서, 전체 통계 및 상세 내용은 데이터셋_통계.xlsx 파일을 참고할 것.

객체 통계

객체	클래스 아이디	객체 수
Person(사람)	c_1	594
Fire Extinguisher(소화기)	c_2	39
Fire Hydrant(소화전)	c_3	10
Car(차량)	c_4	144
Bicycle(자전거)	c_5	57
Motorcycle(오토바이)	c_6	33
합계		877

촬영조건 통계

촬영 조건		비디오 클립 개수
일출	맑음	0
일출	흐림	0
일출	비	0
낮	맑음	29
낮	흐림	41
낮	비	0
일몰	맑음	0
일몰	흐림	0
일몰	비	0
합계		70

4. 데이터 구조

최상위의 data 디렉토리에는 비디오 클립명으로 된 폴더들이 70개 있음.

각 비디오 클립 폴더 내부에는 image 폴더, json 파일, mp4 파일 등이 있음.

mp4 파일
- 동영상 파일
image 폴더
- 하나의 비디오 클립을 나타내는 450 개의 연속된 이미지 파일들로 구성됨. 파일명은 {비디오 클립명}_{시퀀스 아이디} 형식으로 되어 있음.
- 이미지 파일 예시

json 파일

해당 비디오 클립에 대한 Ground Truth 파일

파일 내용 예시

{
	// 동영상 클립명
    "0615_V0049": {
        "videos": {
        	...
        	{	
        			// 시퀀스 아이디
                    "id": "00248",
                    "objects": [
                        {	
                        	// 오브젝트 아이디
                            "id": "00000",
                            // 클래스 아이디
                            "class_ID": "c_1",
                            // 바운딩박스 좌표값
                            "position": [
                                1775,
                                278,
                                1908,
                                741
                            ],
                            // 오브젝트의 가려짐 여부
                            "obsecured": "True",
                            // 오브젝트의 잘림 여부
                            "truncated": "True"
                        },
                        {
                            "id": "00005",
                            "class_ID": "c_1",
                            "position": [
                                549,
                                358,
                                707,
                                773
                            ],
                            "obsecured": "False",
                            "truncated": "False"
                        },
                        {
                            "id": "00007",
                            "class_ID": "c_1",
                            "position": [
                                1560,
                                293,
                                1762,
                                713
                            ],
                            "obsecured": "True",
                            "truncated": "False"
                        },
                        {
                            "id": "00009",
                            "class_ID": "c_1",
                            "position": [
                                0,
                                837,
                                95,
                                1080
                            ],
                            "obsecured": "True",
                            "truncated": "True"
                        },
                        {
                            "id": "00010",
                            "class_ID": "c_1",
                            "position": [
                                594,
                                304,
                                753,
                                705
                            ],
                            "obsecured": "True",
                            "truncated": "False"
                        },
                        {
                            "id": "00014",
                            "class_ID": "c_4",
                            "position": [
                                523,
                                0,
                                1545,
                                595
                            ],
                            "obsecured": "True",
                            "truncated": "True"
                        }
                    ]
                },
                ...

5. 데이터셋 관련 담당자

회사명	부서명	이름	전화번호	이메일
㈜ 엠티콤	서비스기획팀	유한별	070-4671-0084	onestar@mtcom.co.kr

6. 알림

본 데이터셋은 과학기술정보통신부의 인공지능산업원천기술개발 사업(과제번호: 2019-0-01763)의 일환으로 구축되었으며, 공개 S/W로 제공됨.
데이터셋은 대용량 다운로드를 고려하여 참여 업체당 1개씩, 총 3개의 저장소로 분리하여 저장하였으며, 각 저장소 마다 70개씩 전체 210개의 비디오 클립이 있음.
본 저장소에는 141번째부터 210번째까지의 70개 비디오 클립에 대한 데이터셋이 저장되어 있음.
저장소 1 링크: https://github.com/laonbud-grandsys/drone-vis-recog-datasets-1
저장소 2 링크: https://github.com/zum-lab/drone-vis-recog-datasets-2
다른 저장소의 다운로드 링크: http://13.125.213.200/

MTCom-AI/drone-vis-recog-datasets-3

drone-vis-recog-datasets-3

1. 구축목적 및 활용 분야

2. 구축 내용

3. 데이터셋 통계

4. 데이터 구조

5. 데이터셋 관련 담당자

6. 알림