설명
본 데이터셋은 자율주행 차량을 활용하여 실제 도로에서 주행하며 수집한 센서 데이터를 기반으로 구축된 것이다. 차량에 LiDAR 센서를 장착한 후 다양한 환경에서 주행을 진행하였으며, 이 과정에서 총 7,358 프레임의 데이터를 로깅하였다. 수집된 데이터는 LiDAR 포인트 클라우드 형식으로 저장되었으며, 각 프레임에 등장하는 동적 객체들에 대해 3차원 라벨링 작업을 수행하였다.데이터는 두 가지 형식으로 구성되어 있다. 첫째, .npy 형식의 LiDAR 포인트 클라우드 데이터이며, 이는 NumPy 배열 형태로 각 프레임의 포인트 데이터를 저장한 것이다. 둘째, .txt 형식의 3D 레이블 파일로, 각 객체의 위치와 크기, 방향 및 클래스 정보를 포함한다. 라벨은 객체의 중심 좌표 (x, y, z)와 함께, length, width, height, orientation, 그리고 label의 순서로 구성되어 있다. orientation은 객체의 회전 각도(yaw)를 나타내며, label은 객체의 클래스명을 의미한다.클래스는 총 4종으로 구성되며, 'Car'(일반 승용차), 'OtherCar'(버스, 트럭 등 기타 차량), 'Pedestrian'(보행자), 'Bike'(자전거 및 이륜차)로 구분된다. 본 데이터셋은 자율주행 관련 연구, 특히 3D 객체 인식 및 추적, 센서 기반 환경 인지, 경로 계획 알고리즘 학습 등에 활용될 수 있도록 구성되었다.
호출해 보기
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curl -G 'https://apis.data.go.kr/{기관코드}/{서비스명}/{오퍼레이션}' \
--data-urlencode 'serviceKey=발급받은_인증키'const params = new URLSearchParams({
"serviceKey": "발급받은_인증키",
});
const res = await fetch(`https://apis.data.go.kr/{기관코드}/{서비스명}/{오퍼레이션}?${params}`);
if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
const data = await res.json();
console.log(data);import requests
params = {
"serviceKey": "발급받은_인증키",
}
r = requests.get("https://apis.data.go.kr/{기관코드}/{서비스명}/{오퍼레이션}", params=params, timeout=15)
r.raise_for_status()
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