KOSTENLOSER Teledyne FLIR-Wärmebilddatensatz für das Algorithmustraining

Dieser kostenlose Teledyne FLIR FAS-Datensatz bietet vollständig kommentierte Bilder aus dem Wärmebild- und Videospektrum für die Entwicklung von Objekterkennungssystemen unter Verwendung von Convolutional Neural Networks (faltungsneuronalen Netzwerken, CNNs). Diese Daten wurden erstellt, um die Forschung an Algorithmen zur Fusion von Video- und Wärmebildsensoren („RGBT“) zu fördern und die Automobilindustrie bei der Entwicklung sicherer und effizienter FAS- sowie fahrerloser Fahrzeugsysteme zu unterstützen.

Wärmebild von Fußgängern und Autos

Wärmebild von Fußgängern und Autos

Wärmebild eines Fußgängers auf der Straßenseite

Teledyne FLIR-Wärmebildsensoren für FAS?

Die Möglichkeit, Infrarotwärmestrahlung oder Hitze zu erkennen, bietet sowohl komplementäre als auch deutliche Vorteile für bestehende Sensortechnologien wie visuelle Kameras, Lidar- und Radarsysteme. Die Wärmebildsensoren von Teledyne FLIR können auch unter schwierigen Bedingungen wie völliger Dunkelheit, Nebel, Rauch, schlechtem Wetter und Blendung erkennen und klassifizieren. Zusammen mit Daten zu sichtbarem Licht, Abstands-Scandaten von Lidar und Radar sowie maschinellem Lernen ergeben Wärmebilddaten ein umfassenderes Erkennungs- und Klassifizierungssystem.

Datensatz-Spezifikationen

Inhalt Insgesamt 26.442 vollständig kommentierte Bilder mit 520.000 Begrenzungsrahmen-Anmerkungen in 15 verschiedenen Objektkategorien.
Bilder 9.711 Wärmebilder und 9.233 RGB-Anlern-/Überprüfungsbilder mit einer vorgeschlagenen Aufteilung zwischen Anlernen und Überprüfen. Enthält 16-Bit-Prä-AGC-Bilder.
Videos 7.498 Videobilder insgesamt, aufgenommen mit 24 Hz. 1:1-Übereinstimmung zwischen Wärme- und Videobildern. Enthält 16-Bit-Prä-AGC-Bilder.
Frame-Kennzeichnungsbeschriftung gesamt Über 375.000 Anmerkungen im Wärmebild- und Videospektrum.

Video-Kennzeichnungsbeschriftung gesamt

Über 145.000 Anmerkungen im Wärmebild- und Videospektrum

Kennzeichnungskategorien
  1. Person
  2. Fahrrad
  3. Pkw
  4. Motorrad
  5. Bus
  6. Schienenverkehr
  7. Lkw
  8. Verkehrsampel
  9. Feuerhydrant
  10. Straßenschild
  11. Hund
  12. Skateboard
  13. Kinderwagen
  14. Roller
  15. Anderes Fahrzeug
Technische Daten Wärmebildkameras

Teledyne FLIR Tau 2 640x512, 13 mm f/1.0 (HFOV 45°, VFOV 37°)

Technische Daten visuelle Kamera Teledyne FLIR Blackfly S BFS-U3-51S5C (IMX250) Kamera und 52,8° HFOV Edmund Optics-Objektiv

Datensatz-Dateiformat

  • Wärmebild 14-Bit TIFF (kein AGC)
  • Wärmebild 8-Bit JPEG (AGC angewandt)
  • RGB 8-Bit JPEG
  • MSCOCO-formatierte Anmerkungen (JSON)
  • Conservator-formatierte Anmerkungen (JSON)

KI-Bereitstellung mit Conservator beschleunigen

Conservator™, eine erschwingliche, cloudbasierte Datensatzentwicklungssoftware, die Wahrnehmungsingenieuren dabei hilft, die KI-Entwicklung mithilfe von thermischen Infrarot- und sichtbaren Bilddatensätzen zu beschleunigen, um neuronale Netzwerke zu trainieren. Conservator enthält Dataset-Workflow-Tools für Anmerkungen, Kuration, Qualitätssicherung und Dataset-Versionskontrolle, um die Anforderungen von Datenwissenschaftlern in Automobil-, Verteidigungs-, Sicherheits- und Smart-City-Anwendungen zu erfüllen.

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Schnellere Integration von Thermokameras mit Prism

Der Software-Framework Prism KI erlaubt die Klassifizierung, Objekterkennung und Objektverfolgung, mit der Techniker, die bildgebende Verfahren entwickeln, Wärmekameras für modernste Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) und autonome Fahrzeugsysteme (Autonomous Vehicle, AV) schnell integrieren können. Entwickler können die Prism KI als primäre Wahrnehmungssoftware oder als Referenz verwenden und dabei die Vorteile der Kamerakalibrierungstools, der optischen und Wärmefusion und der fortschrittlichen Bildverarbeitungsfunktionen nutzen, die überlegene Wahrnehmungsfähigkeiten bieten, insbesondere bei der Erkennung von Fußgängern und Tieren.

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