1. 데이터 명세
데이터 정의 | 자율주행 차량에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출/추적하기 위한 인공지능 학습데이터 셋 |
데이터 수집 | - 수집차량 : 카니발
 - 센서 · 라이다 센서 : Hesai Pandar128ch (128ch) · 카메라 센서 : Basler (Model: acA1920-40gc) Machine Vision 카메라 6대, 해상도 : 1,920x1,200 - 수집주기 : 10 Hz - 수집환경 : 지역-서울, 경기, 대전 등, 시간-주간 및 야간, 날씨-강우, 안개, 맑음 등, 도로상황-공사구간 등
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데이터 형태 | 데이터 파일 · 센서데이터 : LiDAR Point Cloud 데이터 (.bin), 카메라 이미지 데이터 (.png)
· 메타데이터 (.json) : log, dataset, ego_pose, sensor, frame, frame_data, instance, frame_annotation, preset - 클래스 구분 : 24종 (동적객체 20종, 이동가능한 객체 4종)
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데이터 샘플 이미지 | 
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2. 데이터 공개기관 및 관련 과제
- 상기 데이터는 과학기술정보통신부 자율주행기술개발혁신사업의 “클라우드 기반 융합형 자율주행 지능학습 데이터 생성/제공을 위한 데이터 수집·가공 핵심기술 개발” 과제를 수행하며 주식회사 카카오모빌리티,한국전자통신연구원,주식회사 테슬라시스템,주식회사 에이아이빌에서 구축한 데이터 임
3. 라이선스
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(CC BY-NC-ND)
4. 사사문구 표기 : 본 데이터셋을 활용한 연구결과를 국내외 학술지 및 학술대회에 게재/공개할 때에는 아래와 같이 본 데이터 셋의 활용 사실을 밝혀야 함
- 본 논문은 주식회사 카카오모빌리티에서 ETRI AI 나눔을 통해 공개한 [자율주행] 3D 동적객체 검출/추적 학습데이터 셋을 사용함
5. 개인정보 비식별화
주식회사 카카오모빌리티에서는 귀하의 개인정보를 보호하기 위하여 데이터 비식별화 처리(보행자 안면 및 차량번호판)를 하고 있습니다. 만약 데이터가 올바르게 비식별화 되지 않았거나 부적절한 데이터를 발견하셨다면 아래의 전자메일로 알려주면 즉시 조치하도록 하겠습니다.
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