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빅데이터 분석·예측 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 (2차)

페이지 정보

작성자
디비디스커버코리아
조회
1,289회
작성일
22-07-19 16:41

본문

 

 

 

Target

1. 자전거 이용자의 안전을 위협하는 요소들에 대한 관리를 위한 자전거 도로 주행 영상 학습데이터 구축

2. 자전거도로 상의 장애물 및 이상 상태를 이미지 기반으로 인식할 수 있는 인공지능 모델 개발

 

Challenge

1. 정량적 목표

ü  Bounding Box 객체 탐지 성능 mAP@50 70% 이상

ü  Polygon 객체 탐지 성능 mAP@[50:05:95] 70% 이상 

2. 정성적 목표

ü  자전거도로 안전 관리 자동화를 위한 인공지능 모델 학습을 위한 고품질의 학습용 데이터 구축

ü  정확성이 높으면서도 실시간으로 객체 탐지가 가능한 인공지능 객체 탐지 모델 개발

 

How to

1. 데이터 정의 및 구체적인 수집 기준에 따른 자전거도로 주행 영상 수집

2. 수집된 데이터 정제 및 가공기준에 따른 라벨링 작업 실시

3. 가공된 학습데이터 검증을 위한 Object Detection 모델 및 Instance Segmentation 모델 개발

4. 성능 비교를 통한 모델 알고리즘 선정 및 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 성능 제고, 최종 AI 학습모델 모델 산출

 

 

 

Target1. 자전거 이용자의 안전을 위협하는 요소들에 대한 관리를 위한 자전거 도로 주행 영상 학습데이터 구축2. 자전거도로 상의 장애물 및 이상 상태를 이미지 기반으로 인식할 수 있는 인공

 

학습데이터 검증을 위한 Object Detection 모델 및 Instance Segmentation 모델 개발4. 성능 비교를 통한 모델 알고리즘 선정 및 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 성능 제고, 최종 AI 학습모델 모델 산출