인프라엣지에서 동적 객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출 및 주행궤적 예측을 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다. 4개의 센서조립체에서 동시 획득한 포인트 클라우드 데이터를 스티칭하여 하나의 파일로 제공합니다. 아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.
본 데이터는 과학기술정보통신부 자율주행기술개발혁신사업의 "자율주행차량 음영지역 데이터 제공을 위한 주행환경 데이터 스티칭 기술개발" 과제를 수행하며 한국전자기술연구원에서 구축한 데이터임
업데이트 주기
연간
차기 등록 예정일
2025-12-09
매체유형
기타
전체 행
1
확장자
JSON
키워드
자율주행,인공지능,라이다주행궤적
데이터 한계
다운로드(바로가기)
522
등록일
2024-12-04
수정일
2024-12-09
제공형태
전자기록매체 저장 제공
설명
인프라엣지에서 동적 객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출 및 주행궤적 예측을 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다. 4개의 센서조립체에서 동시 획득한 포인트 클라우드 데이터를 스티칭하여 하나의 파일로 제공합니다. 아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.
본 데이터는 과학기술정보통신부 자율주행기술개발혁신사업의 "자율주행차량 음영지역 데이터 제공을 위한 주행환경 데이터 스티칭 기술개발" 과제를 수행하며 한국전자기술연구원에서 구축한 데이터임
업데이트 주기
연간
차기 등록 예정일
2025-12-09
매체유형
기타
전체 행
1
확장자
JSON
다운로드(바로가기)
522
데이터 한계
키워드
자율주행,인공지능,라이다주행궤적
등록일
2024-12-04
수정일
2024-12-09
제공형태
전자기록매체 저장 제공
설명
인프라엣지에서 동적 객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출 및 주행궤적 예측을 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다. 4개의 센서조립체에서 동시 획득한 포인트 클라우드 데이터를 스티칭하여 하나의 파일로 제공합니다. 아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.