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)