열화상 카메라 이미지 소개
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| 데이터셋명 | 열화상 카메라 이미지 | |||
|---|---|---|---|---|
| 데이터 분야 | 국토환경 | 데이터 유형 | 이미지 | |
| 구축기관 | 엔에이치네트웍스 | 데이터 관련 문의처 | 담당자명 | 이종선(엔에이치네트웍스) |
| 가공기관 | 엔에이치네트웍스, 동원안전시스템, 틔움복지재단 | 전화번호 | 070-4981-7915 | |
| 검수기관 | 브이티더블유 | 이메일 | sozipum@nhss.co.kr | |
| 구축 데이터량 | 100만 | 구축년도 | 2020년 | |
| 버전 | 1.0 | 최종수정일자 | 2021.06.18 | |
| 소개 | 열화상을 통해 주요 객체의 이상 상황을 감지하는 열화상 영상(이미지) AI 데이터 | |||
| 주요 키워드 | 열화상 카메라, 열화상 이미지, 산업단지, 화학물질 저장탱크, 이상상황 | |||
| 저작권 및 이용정책 | 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기] | |||
| 데이터설명서 | 자료보기 | 구축활용가이드 | 자료보기 | |
| 샘플데이터 | 다운로드 | 교육활용동영상 | 영상보기 | |
| 저작도구 | 다운로드 | AI모델 | ||
데이터 변경이력
| 버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 2021.06.18 | 데이터 최초 개방 |
구축 목적
- 산업단지 내 다양한 객체들에 대한 학습용 열화상 이미지 데이터를 제공하여 산업단지 내 각종 재난과 안전사고를 감지하는 서비스에 활용할 수 있는 모델의 개발에 활용
활용 분야
- 산업단지 내 안전사고 감시, 주요시설물 안전통제, 주요시설물 출입통제
주요 키워드
- 열화상 이미지 데이터셋, 산업단지 열화상 이미지데이터셋
소개
- 산업단지 내 다양한 객체를 열화상 이미지 카메라로 촬영하고 정상상황과 이상상황의 이미지를 수집/라벨링하여 학습용 데이터로 구축한 이미지 데이터셋
구축 내용 및 제공 데이터량
- 산업단지 내에 존재하는 객체를 중심으로 10종의 객체에 대해 각 객체 당 10만장 이상, 총 100만장(Labeling 개수 100만 건) 이상의 열화상카메라 데이터 (정상상황 및 이상상황) 셋을 구축 최종적으로 1,034,629 장을 제공
| 객체(대상) | 클래스 (이상상황) |
이미지 수량 (장) | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 정상상황 (장) | 달성률 (%) | 이상상황 (장) | 달성률 (%) | ||
| 저장탱크 | 정상, 누출 | 79,436 | 105.9% | 25,822 | 103.3% |
| 이송배관 | 정상, 누출 | 75,894 | 101.2% | 25,815 | 103.3 |
| 이송밸브 | 정상, 누출 | 76,180 | 101.6 | 25,757 | 103.0 |
| 배전반 | 정상, 단락 | 76,762 | 102.3% | 26,667 | 106.7 |
| 에어컨 실외기 | 정상, 고온 | 78,229 | 104.3% | 25,823 | 103.3 |
| 공장외부 | 정상, 고온 | 77,866 | 103.8 | 26,413 | 105.7 |
| 공장내부 | 정상, 고온 | 77,082 | 102.7 | 28,582 | 114.3 |
| 사람 (방호장구) | 정상, 식별 | 75,599 | 100.8 | 25,368 | 101.5 |
| 자동차 | 정상, 고온 | 75,805 | 101.0 | 28,256 | 113.0 |
| 배(선박) | 정상, 고온 | 77,912 | 103.8 | 25,361 | 101.4 |
| 총 구축량 | 770,765 | 102.8 | 263,864 | 105.5 | |
| 1,034,629 | 103.5% | ||||
대표도면
- 이미지 예시
< 자동차 이상상황 예시>
<사람 정상상황 예시 >
< 열화상 이미지 어노테이션 예시 >
필요성
- 산업단지 내의 주요 객체검출을 위한 이미지 머신 러닝 및 딥러닝 학습 기반용의 이미지 데이터 수집 필요성이 있음
- 수집된 데이터가 머신 러닝 및 딥러닝에 사용되도록 데이터를 가공하여 모델 개발에 도움이 되고자 함
- 구축된 데이터가 실제 현장에서 활용되도록 다양한 산업 안전 AI 응용서비스 모델 개발․ 확산하는데 이미지 데이터셋을 제공
데이터 구조
- 데이터 구성
- 총 10개 객체에 대하여 각각 annotations 폴더 및 images 폴더 존재
- annotation 폴더에는 어노테이션.json 파일 존재
- images 폴더에는 객체 이미지 저장
| 파일명 규칙 |
객체_정상상황_날짜_장소_시간_거리_넘버링 | ||||||
| 구 분 | 객체 | 분류 | 취득날짜 (원천데이터 취득) |
장소 | 시간 | 거리 | (유형) |
| 설 명 | 저장탱크 이송배관 이송밸브 |
정상상황 /이상상황 |
YY : 년도 MM: 월(0채움) (01.12) dd : 일(0채움) (11.08) |
영문약어 : GIC, YIC, JIC, SIC, GH, HIC, CIC, GUI, BH 등 |
AM : a1005~1010 PM : p1510~1515 |
Distance : D | video image json |
| 포 맷 | String(2~3)_String(3)_YY(2).MM(2).DD(2)_String(3)_String(10)_String(2~12) | ||||||
| 예 시 | OFA_NOM_20.01.13_CIC.JSON OFA_NOM_20.01.13_CIC_a1049-1054_D3-15.avi OFA_NOM_20.01.13_CIC_a1049-1054_D#-15_000001.PNG |
||||||
< 파일명 명명 규칙 >
| 구분 | 항목 | 타입 | 필수선택 | 수집 방법 | 입력방법 (허용데이터/예시) |
|
|---|---|---|---|---|---|---|
| 한글명 | 영문명 | |||||
| 이미지 정보 |
이미지 비트수준 |
image_bit_depth | String | 필수 | 기본 열화상 이미지 |
이미지의 비트수준(심도)을 다음의 두 가지 항목 중 선택 (24,32) |
| 클래스 정보 |
클래스 유형 |
Class_category | String | 필수 | 수기 | 10종 객체의 정상 및 이상 클래스 분류기준에 따라 코드 입력 (정상상황, 이상상황-누출, 이상상황-손상, 이상상황-단락, 이상상황-단선, 이상상황-파손, 이상상황-고온, 이상상황-저온, 이상상황-발열, 이상상황-착용, 이상상황-식별, 이상상황-점화) |
| 클래스 종류 |
Class_code | String | 필수 | 수기 | 10종 객체의 클래스 분류기준에 따라 코드 입력 (저장탱크, 이송배관, 이송밸브, 공장내부, 공장외부, 에어컨실외기, 배전반, 사람, 자동차, 배) |
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| 촬영 정보 |
촬영 날짜 |
Environment_date | String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 날짜를 입력 (2020-09-16~2021-02-28) ※단일 값으로 입력하고 기준서에 기재 |
| 촬영 시간 |
Environment_time | String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 시간을 입력 (A0800~A2359) |
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| 촬영 거리 |
Inspection_ distance |
String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 거리를 입력 (카메라 표시기준 20cm~9,000cm)※오차범위 ±10 ※단일 값으로 입력하고 기준서에 기재 |
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| 촬영 온도 범위 |
Inspection_ temperature_ range |
String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 온도 범위를 입력 (-20℃~1000℃) |
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| 환경 정보 |
환경 날씨 |
Environment _weather |
String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 날씨를 입력 (맑음, 흐림, 눈, 비, 안개, 미세먼지) |
| 환경 온도 |
Environment_ temperature |
String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 장소의 환경 온도를 입력 (-20℃~40℃) ※단일값으로 입력하고 기준서에 기재 |
|
| 환경 습도 |
Environment_ humidity |
String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 장소의 습도를 입력 (1%~99%) ※단일값으로 입력하고 기준서에 기재 |
|
| 환경 풍속 |
Environment_ wind_speed |
String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 장소의 풍속을 입력 (0m/s~10m/s) ※단일값으로 입력하고 기준서에 기재 |
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| 기술 정보 |
해상도 | Resolution | String | 필수 | 기본 열화상 해상도 |
촬영 장비에 대한 해상도 (640*480) |
| 온도 편차 |
Temperature_ deviation |
String | 필수 | 기본 열화상 온도편차 |
촬영 장비에 대한 온도 편차 (±2℃) |
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| 촬영 방사율 |
Inspection_ emissivity |
String | 필수 | 수기 | 이미지가 촬영된 방사율을 입력 (0.95) |
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< 어노테이션 포맷 >
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 엔에이치네트웍스
| 책임자명 | 전화번호 | 대표 이메일 | 담당업무 |
|---|---|---|---|
| 이종선 | 070-4981-7915 | sozipum@nhss.co.kr | · 데이터 구축 총괄 · 열화상 이미지 데이터 촬영 · 데이터 정제 · 데이터 라벨링 · 데이터 1차 검수 · 응용 서비스 개발 |
수행기관(참여)
| 기관명 | 담당업무 | 기관명 | 담당업무 |
|---|---|---|---|
| 동원안전시스템 | · 열화상 이미지 데이터 촬영 · 데이터 라벨링 |
틔움복지재단 | · 데이터 라벨링 |
| (주)브이티더블유 | · 데이터 검사 및 품질관리 |
