Jeu de données thermiques FLIR GRATUIT pour l'entraînement des algorithmes
Le jeu de données thermiques de démarrage FLIR offre la possibilité aux développeurs de commencer à entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour permettre à la communauté automobile de créer de nouveaux systèmes de véhicules ADAS et sans chauffeur plus sécurisés et plus efficaces à l'aide des caméras thermiques économiques de FLIR.
Pourquoi utiliser la capture thermique de FLIR pour les véhicules ADAS ?
La capacité à capturer le rayonnement infrarouge thermique, ou la chaleur, dans le contexte des véhicules ADAS offre des avantages à la fois complémentaires et distincts aux technologies de capteur existantes comme les caméras pour lumière visible, les systèmes Lidar et radar :
- Avec plus de 15 années d'expérience dans le secteur automobile, FLIR possède le seul capteur thermique destiné à l'automobile qui est déployé sur plus de 500 000 véhicules pour les systèmes d'avertissement des conducteurs.
- Les capteurs thermiques FLIR peuvent détecter et classer les piétons, les cyclistes, les animaux et les véhicules dans des conditions difficiles, notamment dans le noir total, le brouillard, la fumée, les mauvaises conditions météorologiques et sous un soleil éclatant, pour un jeu de données supplémentaire qui va au-delà des LiDARs, des radars et des caméras pour lumière visible. La portée de détection est 4 fois supérieure à celle des phares classiques.
- En association avec les données sur la lumière visible et les données d'analyse des distances des LiDARs et radars, les données thermiques alliées à l'apprentissage machine créent un système de détection et de classification plus complet.
NEW Thermal Datasets Coming June 18, 2019.
Spécifications du jeu de données
| Contenu | Imagerie thermique annotée synchronisée et imagerie RVB non annotée pour référence. Lignes de centrage de la caméra distantes d'environ 5 cm et collimatées de manière à minimiser la parallaxe |
| Images | Plus de 14 000 images au total, avec plus de 10 000 segments vidéo courts et échantillons d'image aléatoires, plus 4 000 images BONUS d'une vidéo de 140 secondes |
| Fréquence de rafraîchissement de la capture d'image | Enregistrées à 30 Hz Séquences du jeu de données échantillonnées à 2 images/sec ou 1 image/sec. Annotations vidéo effectuées sur un enregistrement à 30 images/sec. |
| Nombre total d'étiquettes d'annotation d'image | 10 228 images au total, et 9 214 images avec encadrés. 1. Personne (28 151) 2. Voiture (46 692) 3. Vélo (4 457) 4. Chien (240) 5. Autre véhicule (2 228) |
| Nombre total d'étiquettes d'annotation de vidéo | 4 224 images au total, et 4 183 images avec encadrés. 1. Personne (21 965) 2. Voiture (14 013) 3. Vélo (1 205) 4. Chien (0) 5. Autre véhicule (540) |
| Conditions de conduite | Conduite de jour (60 %) et de nuit (40 %) dans les rues et les voies rapides de la région de Santa Barbara en Californie, de novembre à mai, sous un ciel dégagé à couvert. |
| Spécifications de la caméra de capture | IR Tau2 640x512, 13 mm f/1.0 (Champ de vision horizontal 45 °, vertical 37 °) FLIR BlackFly (BFS-U3-51S5C-C) 1280x1024, Computar 4-8mm objectif mégapixel f/1.4-16 (Champ de vision correspondant à la Tau2) |
| Format du fichier de jeu de données | 1. Thermique - TIFF 14 bits (sans AGC) 2. Thermique - JPEG 8 bits (avec AGC) sans encadrés intégrés dans l'image 3. Thermique - JPEG 8 bits (avec AGC) avec encadrés intégrés dans l'image à des fins de visualisation 4. RGB - JPEG 8 bits 5. Annotations : JSON (format MSCOCO) |
| Résultats d’échantillonnage | Un score mAP de 0,587 (IoU 50 %) a été obtenu suite à un ajustement fin de RefineDetect512 avec ce jeu de données et des tests à l'aide d'un jeu de validation. Plus d'informations dans le fichier readme. |
| Paramètres d'entraînement et de développement du FLIR ADK | Utilisez le FLIR ADK avec les paramètres par défaut pour commencer la collecte de données |
Vous avez des questions ou souhaitez un jeu de données plus vaste ?
Veuillez contacter l'équipe FLIR ADAS à l'adresse ADAS-Support@flir.com pour obtenir de l'aide.
