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FLIR、自動走行車開発向けに都市特定熱画像データセットプログラム

August, 9, 2019, Arlington--FLIR Systems, Inc.は、マシンラーニング運転者支援システム(ADAS)と自律走行車(AV)システム向けにFLIRサーマルイメージング地域データセットプログラム作成を発表した。 
 FLIRは、主要都市に特化し、サンフランシスコを最初の利用可能データセットと発表。開発者は、FLIRのオートノマスディベロッパーKIT(AKD)で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を進化させることができる。これは、ADASとAV試験用に開発された全天候型サーマルカメラ。
 2018年に発表されたフリーデータセットプログラムは14000を超える昼夜シーンの注釈付サーマル画像であるが、これを元にした、サンフランシスコサーマルデータセットの特徴は、約10000の注釈付画像と、181000のサーマルおよび対応する可視カメラ画像注釈である。それに含まれるのは、霧や雨と、1日の多様な時間での運転シーンを付加した新たな変種である。都市に特化したデータセットの発表で、FLIRは注釈クラス数を増やし、自動車、標識、光、人々、トラック、バス、消火栓、自転車、ライダー、モーターサイクルおよび雨をを含めている。
 FLIRは現在、他の主要都市エリアでサーマルデータを収集している。これは全時間で一般的な季節運転条件をカバーする。将来のデータセットに含まれるのは、地域に特化したいくつかの米国および国際都市で、加速サーマルテストを行うためである。
 「データセットの作成は時間とリソースがかかる。またFLIRが作成したデータセットにより、自動車業界は、次世代アルゴリズムで、より迅速にサーマルセンサを評価することができる」とFLIRのインダストリアルビジネスプレジデント、Frank Pennisiはコメントしている。「緊急自動ブレーキシステムで可視光カメラと組み合わせると、サーマルデータは、より包括的で冗長的、安全なシステムを今日の自動車に実現する。近い将来、サーマルが可視、LiDAR、レーダ、サーマルセンサデータと融合し、マシンラーニングと組み合わせると、より包括的、冗長的、安全なシステムが実現され、自律走行モードで、道路上の物体、特に歩行者や動物を特定し、分類できるようになる。サンフランシスコは、重要な自律走行車開発ハブであり、このデータは究極的には、開発者や研究者が、より安全な自動車システムを実現することを可能にする」。
(詳細は、https://www.flir.com)