对于算法训练FLIR热数据集

该FLIR起动器热数据集,使开发人员能够开始训练卷积神经网络(CNN),授权汽车社会创造下一代更安全,更高效的ADAS和无人驾驶车辆系统使用经济高效的热感照相机从FLIR。

新的区域数据集选项

FLIR现在提供了两个热数据集,使研究人员和开发人员能够加速自动驾驶系统热传感器的本地化测试。将会增加更多的城市。

免费的起动器数据集 增强旧金山数据集 增强欧盟的数据集
注释的图像 〜14000 〜万 〜14000
天气 太阳和云 太阳,云,雨,雾和 多云,多云,晴间多云,多雨
5 - 汽车,自行车,人,狗,和其他车辆 11 - 汽车,标志,灯亮,人,卡车,公交车,消火栓,自行车,车手,摩托车,和火车 10 - 自行车,公共汽车,汽车,消防栓,灯,摩托车,人,符号,卡车,其他车辆

免费的入门热ADAS数据集

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旧金山增强散热ADAS数据集

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欧盟增强热数据集

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为什么要使用FLIR热感应的ADAS?

为感测所述ADAS上下文内的热红外辐射或热,的能力提供互补和明显的优点的现有的传感器技术诸如可见光相机,雷达及雷达系统:

  • FLIR公司与Veoneer公司有超过15年的合作经验,生产唯一符合汽车行业标准的热敏相机。目前,FLIR公司的热敏传感器已被部署在超过60万辆汽车上,用于驾驶员预警系统。
  • FLIR热成像摄像机可用于探测和分类具有挑战性的条件下的物体,包括完全黑暗、雾、烟、恶劣天气和眩光,提供除了激光雷达、雷达和可见摄像机之外的补充数据集。
  • 热数据与激光雷达和雷达的可见光数据和距离扫描数据相结合,与机器学习相结合,形成更全面的检测和分类系统。