Nexdata、2D・3D・4Dアノテーション付き自動運転データセットを提供開始

日本最大級AI学習用データプロバイダーのNexdataは、日本国内の自動運転・ADAS開発向けに最適化された高精度学習データセットの提供を本日より開始いたしました。

背景：自動運転開発における「走行データ」の不足
現在、自動運転アルゴリズムの開発現場では、学習データの「量」だけでなく「質」と「地域適合性」が性能向上の鍵を握っています。特に日本においては、独自の道路標識規格・複雑な市街地環境・厳格な交通ルールといった特性があり、海外で収集された汎用データセットでは、実環境での認識精度向上に限界がありました。さらに、2D画像・3D点群・時系列車線情報を横断的に同期したマルチモーダルデータの調達が困難であり、開発チームはデータ収集・前処理に多大なリソースを割かざるを得ない状況が続いています。

解決策：実世界データ収集した「即戦力」データセット
Nexdataは日本国内の実際の道路環境で収集した実走行データを基盤に、自動運転マルチモーダルデータセットを開発いたしました。本データセットは、データ収集からアノテーション、品質検証、デリバリーまでを一気通貫で管理するクローズドループ体制により、開発現場ですぐに活用できる実戦的な学習データを提供します。

データセット概要
日本の都市部および沿岸道路を実車両で走行し、LiDAR点群・6視点同期RGBカメラ・RTK-GNSS/IMU・CANバス信号をミリ秒単位で同期収録したマルチモーダルアノテーションデータ。

高精度3D物体追跡ボックスや4D車線認識アノテーション、2D交通標識検出データを包括的に搭載しているため、環境認識モデルの学習効率向上や物体追跡アルゴリズムの精度検証、HDマップ構築支援、ADAS機能の実証実験などにご活用いただけます。

詳細はこちら：https://nexdata.jp/datasets/computervision/2117

2D交通標識
日本国内で運用される規制・指示・警告標識を網羅。日本語・英語バイリンガルラベル対応（例：通行止め / road_closed）、高精度2Dバウンディングボックス＋クラス属性＋状態フラグ（夜間・汚損・隠蔽対応）を標準装備。画像は4K解像度（4096×2160）、アノテーションはJSON形式で提供。

3D Bbox 点群
6台の4K車載カメラと16ラインLiDAR、IMU/GNSSを時空間同期（μ秒レベル）で収録。車両・歩行者・二輪・障害物などの3次元バウンディングボックスアノテーションを付与。外部・内部パラメータ較正ファイル（calib.yaml）付属により、センサーフュージョンモデルの学習を即時開始可能です。

4D Lane 車線認識
単一フレームではなく、複数LiDARフレームを高精度に重畳した「時系列点群マップ」を提供。白線・黄線の形状を途切れなく鮮明に再現し、反射強度（Intensity）情報を活用した車線検出アルゴリズムの学習効率を向上。高精度地図（HD Map）用のベクトルデータ生成にも対応します

活用シーン
自動運転アルゴリズム開発（物体検出・車線認識・標識理解）
ADAS機能検証（AEB・LKA・ACCなどの評価用テストデータ）
シミュレーション環境構築（実世界データに基づく仮想空間再現）

カスタマイズ対応可能
さらに、本データセットはお客様の具体的な開発要件や検証シナリオに合わせて、収録エリア・天候条件・アノテーション項目・データ形式などを柔軟にカスタマイズ可能なオーダーメイド対応も承っておりますので、独自性の高い自動運転システムや次世代モビリティサービスの開発をお考えのお客様にも、最適な学習データソリューションをご提供いたします。