新發布的熱成像數據集具有更多圖像和標簽類別，將為汽車安全系統測試和開發提供改善性模型性能。
近日，Teledyne FLIR宣布，將為高級駕駛輔助系統 (ADAS) 和自動駕駛汽車的研究人員和開發人員發布免費的擴展熱成像數據集。擴展后的數據集幾乎達到原始免費數據集的兩倍，并包含來自美國、英國和法國的 26,000 多張白天和夜間條件下的注釋圖像。其標簽類別數量也增加了兩倍，目前包括行人、自行車、汽車、摩托車、公共汽車、火車、卡車、紅綠燈、消防栓、路標、狗、滑板、嬰兒車以及其他車輛標簽。擴展后的免費熱成像數據集將幫助汽車行業和學術界快速評估車輛安全算法性能、神經網絡測試以及熱成像傳感器（如FLIR ADK?）。
“這是業界首個免費的熱成像數據集，已被開發人員用作學術研究的工具，用以探索熱成像自動駕駛技術的安全性。”Teledyne FLIR 汽車工程總監 Chris Posch 表示，“擴展后的數據集包含了更多熱圖像和標簽類別，將進一步增強檢測和分類模型，其中特別關注了作為多光譜、傳感器融合系統一部分的自動制動能力。”
當與可見光攝像頭、激光雷達和雷達結合使用時，熱成像傳感器有助于創建全面的冗余系統，從而通過使用傳感器融合數據來識別和分類道路物體。測試表明，當自動緊急制動（AEB）系統受到挑戰的條件下（如完全黑暗、大霧、煙霧、陰影、惡劣天氣、太陽強光以及大燈眩光等），熱成像傳感器具有獨特的能力，可以識別行人、大型動物以及其他脆弱的道路用戶。
為了使道路更安全，20 家汽車制造商向美國國會承諾，到 2022 年 9 月 1 日，所有新制造的汽車和卡車都將配備 AEB 系統。此外，來自美國汽車協會（AAA）等領先機構的高知名度測試和演示表明，需要更有效且更智能的系統來提高車輛安全性，在具有挑戰性的條件下（熱像儀具有優勢的條件）需求尤為突出。Teledyne FLIR 預計，由于汽車將大規模采用熱成像型AEB，因此其熱成像傳感器的成本將繼續顯著降低，這將進一步鼓勵熱成像傳感器使用規模的擴大并最終實現更安全的車輛和道路體驗。
