FLIR热成像区域数据集助力自动驾驶汽车测试
据外媒报道，flir systems宣布创建flir热成像区域数据集，用于机器学习高级驾驶辅助开发以及自动驾驶汽车系统。
该数据集针对主要城市，flir宣布将旧金山作为第一个数据集。开发人员可以使用flirautonomous developer kit（adk）进化卷积神经网络。autonomous developer kit是一种经济有效的、不受天气影响的热成像摄像头，专为adas和自动驾驶汽车测试而开发。
flir公司于2018年推出了一个免费的数据集项目，其中包含超过1.4万张白天和夜晚场景的带注释热图像。在此基础上，旧金山热数据集包括近1万张带注释的热图像，这些热图像包含18.1万条注释。包括天气变化，例如雾和雨，以及一天中不同时间的驾驶场景。
随着特定城市数据集的引入，flir还增加了注释类别数量，包括汽车、标识、灯、行人、卡车、公共汽车、消防栓、自行车、骑行者、摩托车和火车。flir工业事业部总裁frank pennisi表示，“创建数据集需要时间和资源，flir的数据集使汽车行业能够更快评估下一代算法的热传感器。”他还表，“在自动紧急制动（aeb）系统中，当热数据与可见光摄像头结合，能为汽车创造一个更加全面、冗余且安全的系统。”
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