해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 환경에서 중요한 안전 시설물인 중앙분리대를 효과적으로 검출하고 인식하기 위하여 체계적으로 수집 및 가공된 것이다. 데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 라벨링 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 중앙분리대의 위치, 형태, 크기, 색상, 주변 교통 요소 등이 세부적으로 주석 처리되어 있다. 이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분할, 경계선 추출, 주행 환경 분석 등 다양한 인공지능 모델을 학습하거나 검증할 수 있다. 특히 자율주행차량의 안전 주행 지원, 교통사고 예방 시스템 개발, 도로 관리 자동화, 스마트 교통 인프라 고도화 연구 등 실무적인 응용 가치가 크다. 또한 실제 도로 현장에서 촬영된 영상을 기반으로 제작되었기 때문에 현장 적합성이 높으며, 알고리즘의 일반화 성능을 강화하는 데 유용하다. 아울러 공공기관이 보유한 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 지능형 교통체계 구축, 사회적 안전망 확보 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.
해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 환경에서 중요한 안전 시설물인 중앙분리대를 효과적으로 검출하고 인식하기 위하여 체계적으로 수집 및 가공된 것이다. 데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 라벨링 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 중앙분리대의 위치, 형태, 크기, 색상, 주변 교통 요소 등이 세부적으로 주석 처리되어 있다. 이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분할, 경계선 추출, 주행 환경 분석 등 다양한 인공지능 모델을 학습하거나 검증할 수 있다. 특히 자율주행차량의 안전 주행 지원, 교통사고 예방 시스템 개발, 도로 관리 자동화, 스마트 교통 인프라 고도화 연구 등 실무적인 응용 가치가 크다. 또한 실제 도로 현장에서 촬영된 영상을 기반으로 제작되었기 때문에 현장 적합성이 높으며, 알고리즘의 일반화 성능을 강화하는 데 유용하다. 아울러 공공기관이 보유한 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 지능형 교통체계 구축, 사회적 안전망 확보 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.
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