新发布的热成像数据集具有更多图像和标签类别，将为汽车安全系统测试和开发提供改善性模型性能。
近日，Teledyne FLIR宣布，将为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶汽车的研究人员和开发人员发布免费的扩展热成像数据集。扩展后的数据集几乎达到原始免费数据集的两倍，并包含来自美国、英国和法国的 26,000 多张白天和夜间条件下的注释图像。其标签类别数量也增加了两倍，目前包括行人、自行车、汽车、摩托车、公共汽车、火车、卡车、红绿灯、消防栓、路标、狗、滑板、婴儿车以及其他车辆标签。扩展后的免费热成像数据集将帮助汽车行业和学术界快速评估车辆安全算法性能、神经网络测试以及热成像传感器（如FLIR ADK™）。
“这是业界首个免费的热成像数据集，已被开发人员用作学术研究的工具，用以探索热成像自动驾驶技术的安全性。”Teledyne FLIR 汽车工程总监 Chris Posch 表示，“扩展后的数据集包含了更多热图像和标签类别，将进一步增强检测和分类模型，其中特别关注了作为多光谱、传感器融合系统一部分的自动制动能力。”
当与可见光摄像头、激光雷达和雷达结合使用时，热成像传感器有助于创建全面的冗余系统，从而通过使用传感器融合数据来识别和分类道路物体。测试表明，当自动紧急制动（AEB）系统受到挑战的条件下（如完全黑暗、大雾、烟雾、阴影、恶劣天气、太阳强光以及大灯眩光等），热成像传感器具有独特的能力，可以识别行人、大型动物以及其他脆弱的道路用户。
为了使道路更安全，20 家汽车制造商向美国国会承诺，到 2022 年 9 月 1 日，所有新制造的汽车和卡车都将配备 AEB 系统。此外，来自美国汽车协会（AAA）等领先机构的高知名度测试和演示表明，需要更有效且更智能的系统来提高车辆安全性，在具有挑战性的条件下（热像仪具有优势的条件）需求尤为突出。Teledyne FLIR 预计，由于汽车将大规模采用热成像型AEB，因此其热成像传感器的成本将继续显著降低，这将进一步鼓励热成像传感器使用规模的扩大并最终实现更安全的车辆和道路体验。
