[데이터 리뷰] AIHUB(자율주행) - 드론 이동체 인지 영상 데이터

데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다!
#44 AIHUB(자율주행) - 드론 이동체 인지 영상(도로 고정) 데이터

 

 

 

 

 드론의 기술이 개발되고 점점 상용화됨으로써 택배 배달, 농약 살포, 조난자 수색 등 다양한 분야에 접목시키려는 시도가 이루어지고 있습니다. 하지만 드론은 사람의 손으로 조종되기 때문에 장애물이나 방해물을 미처 발견하지 못하면 드론이 떨어질 수 있는 위험이 있습니다. 따라서 이에 대한 해결 방안으로 인공지능 기술이 결합된 자동 조종 장치가 요구되어질 수 있는데요, 이러한 기술이 구현되기 위해선 낮은 고도 비행에서 촬영한 방해물 이미지, 높은 고도에서의 고화질 영상 데이터가 학습 데이터로 필요하답니다.

 

이에 따라, AIHUB 플랫폼에서는 '드론 이동체 인지 영상' 데이터를 제공하고 있는데요, 다양한 고도에서 지상 및 공중의 장애물 또는 객체를 드론에 탑재된 카메라를 이용하여 촬영한 영상 데이터로 구축된 데이터셋이라고 합니다. 그렇다면, 오늘 데이터 리뷰기에서는 이 데이터가 어떻게 이루어져 있는지 살펴보고, 어떻게 분석 및 활용하면 좋을지 생각해보도록 하겠습니다!

 

 

 

 

 

드론 이동체 인지 영상(도로 고정) 데이터

 

(1) 데이터 정보

• 제공기관 : 메타빌드
• 데이터 개수 : 90만
• 데이터 형식 : jpg, json
• 데이터 구성 : 교차로 교통분석 이미지, 조난자 수색 이미지, 드론 택시 이미지 데이터, 어노테이션 데이터
• 다운로드 : https://aihub.or.kr/aidata/27687

 

'드론 이동체 인지 영상' 데이터는 드론으로 촬영한 영상으로, 자율주행, 교통량 분석 및 사람 등 특정 객체를 식별하는 인공지능 학습에 활용하기 위한 목적으로 구축된 데이터입니다. 드론에 탑재된 4K 해상도 카메라를 사용하여 도심, 도로, 산 등 환경에서 목적에 맞는 영상을 수집하여 정제와 가공을 거쳐 학습용 데이터로 구축되었다고 합니다.

 

한편, 위에 다운로드 링크로 들어가면 회원가입 또는 로그인 후 데이터를 다운받을 수 있는데요, 그렇다면 데이터를 다운받아서 한번 데이터가 어떻게 이루어져 있는지 살펴보도록 하겠습니다~

 

 

(2) 데이터 리뷰

 데이터를 다운로드하면, 3가지의 데이터로 나누어져 있는데요, 각각 '교차로 교통분석', '조난자 수색', '드론 택시' 데이터입니다. 그럼 각 데이터를 살펴볼까요~?

 

 

- 교차로 교통분석

 

먼저 교차로 교통분석 데이터셋에 있는 이미지 데이터와 어노테이션 데이터입니다.

 

 

{
    "annotations": [
        {
            "id": "a9453697-28f0-4dc4-a811-93f1e6f94487",
            "type": "bbox",
            "attributes": {},
            "points": [ [ 75, 157 ], [ 149, 157 ], [ 149, 251 ], [ 75, 251 ] ], "label": "car" },
         {
            "id": "69dce700-e915-4486-b177-20b28912bb3c",
            "type": "bbox",
            "attributes": {},
            "points": [ [ 409, 157 ], [ 527, 157 ], [ 527, 214 ], [ 409, 214 ] ], "label": "car" },
             ...
            (생략)
             ...
    "attributes": {},
    "filename": "이진구-20201203-맑음-60-90m-12h04m_0003768.jpg",
    "parent_path": "/2020-12-03/경기 하남시 망월동 YYY/4거리/오후",
    "metadata": {
        "height": 2160,
        "width": 3840
    },
    "Metadata": {
        "mission-id": "02",
        "status": "MISSION",
        "drone-id": "D01",
        "weather": "SUN",
        "time": "PM",
        "altitude": 90,
        "angle": 60,
        "places": "4way",
        "location": "loc01",
        "date": "2020-12-03",
        "hour": "12-04",
        "de-identification": "N"
    }
}

 

위 이미지는 경기 하남시 망월동에 있는 4거리 교차로로 드론이 해당 도로를 고정시킨 뒤 촬영한 이미지입니다. 2개의 이미지만 보여드렸지만 데이터 폴더를 확인해보면 동일한 장소에서 시간 단위로 촬영된 이미지가 약 200개가 있는 것을 확인할 수 있답니다.

 

한편, 위에 텍스트 파일은 첫 번째 이미지에 대한 어노테이션 데이터인데요, json 파일 형식으로 구축되어 있습니다. 위 데이터를 통해서는 이미지만 봐서는 알 수 없는 정보들이 담겨 있는데요, 'annotations' 영역을 보면 이미지 속 교차로에서 자동차, 오토바이, 자전거 등에 대한 객체의 영역 좌표(bbox)와 그 종류(label)에 대한 정보를 알 수 있습니다. 위에 텍스트는 일부만 보여드렸지만, 전체 데이터를 확인해보면 이미지 속 차량 객체에 대한 영역 좌표가 모두 다 적시되어 있답니다.

 

 

- 드론택시 

 

다음으로는 드론택시로 분류된 데이터입니다. 

 

 

드론택시도 첫 번째로 살펴본 교차로 교통분석 이미지 데이터와 유사한데요, 전체 데이터를 확인해보면 교차로뿐만 아니라 다양한 장소에 촬영된 데이터를 확인할 수 있습니다.

 

한편, 드론택시의 어노테이션 데이터도 교차로 데이터와 같은 형식으로 구축되어 있어 생략하도록 하겠습니다.

 

 

- 조난자 수색

 

마지막으로는 조난자 수색 데이터입니다.

 

 

{
    "annotations": [
        {
            "id": "8e4a3345-b970-4348-a2e1-b2487128edc9",
            "type": "bbox",
            "attributes": {
                "person_pose": "lying"
            },
            "points": [ [ 1585, 1198 ], [ 1953, 1198 ], [ 1953, 1340 ], [ 1585, 1340 ]
            ],
            "label": "person"
        }
    ],
    "attributes": {},
    "filename": "김수영-20201221-구름-90-10m-10h46m_0000000.jpg",
    "parent_path": "/2020-12-21/경기도 송산면 신천리 산GKS/평지(수풀)4/오전",
    "metadata": {
        "height": 2160,
        "width": 3840
    },
    "Metadata": {
        "mission-id": "03",
        "status": "MISSION",
        "drone-id": null,
        "weather": "CLOUD",
        "time": "AM",
        "altitude": 10,
        "angle": 90,
        "places": "grove",
        "location": null,
        "date": "2020-12-21",
        "hour": "10-46",
        "de-identification": "N"
    }
}

 

위 이미지는 경기도 송산면 신천리에 있는 한 산에서 조난자의 모습을 촬영한 영상 데이터로, 들판에 사람 한 명이 누워있는 모습을 확인할 수 있습니다.

 

따라서 어노테이션 데이터를 살펴보면 객체의 label이 '사람'으로 되어 있고, 사람 한 명에 대한 points 좌표 한 개만 있는 것을 확인할 수 있습니다. 또한 하단에 보면 촬영된 날짜, 시간, 장소, 날씨, 각도 등에 대한 정보를 얻을 수 있답니다.

 

 

(3) 데이터 활용

 그렇다면 이 '드론 이동체 인지 영상' 데이터를 이용하여 어떻게 활용할 수 있을까요?

우선 동일 장소에서 촬영된 여러 이미지 데이터와 어노테이션 데이터에 있는 객체의 종류, 좌표 영역 값을 이용하여 학습시키면 객체(차량, 사람, 오토바이 등)를 인지 및 식별하는 모델을 구현할 수 있는데요, 이렇게 학습된 모델을 이용하여 특정 교차로의 교통량을 분석하거나 사람 등 특정 객체를 식별하는 기술을 구현할 수 있습니다.

 

뿐만 아니라, 위에서 바라본 사람의 형태를 인식하는 모델을 학습을 시켜 산에서 조난당한 사람을 찾는 데에 활용할 수도 있습니다. 기존에는 인적, 물적 자원이 필요로 하고, 개의 후각에만 의존하는 등 어려움이 있었지만 이러한 기술이 개발된다면 산의 지형 등에 구애받지 않고 빠른 수색이 가능할 것입니다.

 

이처럼 이동체 인지를 위한 도로 고정 드론 관점의 비행 영상 데이터를 통해 이로움을 주는 다양한 서비스가 많이 개발된다면 앞으로 드론의 기술적 발전, 정책 완화, 도른 시장 확대 등의 영향을 불러일으킬 수 있지 않을까 싶습니다!

 

 

 

 

 

# AIHUB

 

https://aihub.or.kr/

 

 오늘 리뷰한 '드론 이동체 인지 영상' 데이터는 <AIHUB(AI 허브)>에서 다운로드 받은 '자율주행' 카테고리의 데이터로, AI 허브는 AI 기술 및 제품, 서비스 개발에 필요한 AI 인프라(AI데이터, AISWAPI, 컴퓨팅 자원)를 지원함으로써 누구나 활용하고 참여하는 AI통합 플랫폼입니다! 따라서 사용자를 위해 개발 및 활용을 위한 인프라 서비스와 AI 활성화를 위한 서비스를 제공하고 있는 것인데요, 현재 위와 같이 음성/자연어, 비전, 헬스케어, 자율주행 등 다양한 카테고리에 걸친 데이터들을 제공하고 있답니다.

 

 

한편, 오늘 살펴본 데이터는 '자율주행' 카테고리에 있는 데이터였는데요, 자율주행 카테고리는 도로, 교통, 건물, 인도 보행 등 자율주행과 관련된 데이터를 제공하는 카테고리입니다. 특히 개인이 구축하기엔 어려운 데이터들이 많고, 다른 빅데이터 플랫폼에서는 찾아보기 힘든 데이터들이 제공되고 있습니다. 또한 실제 우리나라에 있는 지역, 환경 등에서 구축된 데이터들로 이루어져 있기 때문에 우리나라에서 상용화하기 위한 서비스 개발에 활용하기에 매우 적합한 데이터이기도 하답니다. 

 

 

또한 각 데이터 다운로드 페이지에 들어가면 위와 같이 데이터의 구축내용과 필요성, 데이터 구조, 활용예시 등의 정보를 파악할 수 있기 때문에 데이터를 다운로드하기 전에 어떠한 형태로 이루어져 있는지, 데이터를 어떻게 활용하면 좋을지 살펴볼 수 있답니다.

 

 

이렇게 오늘 데이터 리뷰기에서는 AIHUB의 '드론 이동체 인지 영상' 데이터를 리뷰해보았는데요, 다음 리뷰기에서도 동일한 카테고리의 다른 데이터를 리뷰해보도록 하겠습니다. 이전 데이터 리뷰기에서는 소방, 사회 범죄, 해양수산, 헬스케어, 농수산물 등 여러 플랫폼에서 제공하는 데이터 리뷰기가 있으니, 관심이 있으신 분들은 참조하시기 바랍니다! 그럼 다음 리뷰기에서 만나요! :D