据国外媒体报道，FLIR Systems，Inc认为，为了提高自动驾驶汽车的安全性，热成像读取技术是一个很好的选择，它可以应对各种具有挑战性的照明和气候条件。为了促进这种热传感器的部署和应用，该公司提供了一个开源数据集，涵盖了10000张标记的远红外图像，旨在展示如何使用这项技术对恶劣驾驶条件下的行人、动物、自行车和其他车辆进行分类。所涉及的驾驶场景：黑暗的外部环境、浓雾天气、烟尘、烈日炎炎等。如果使用热像仪，可以与数据集相匹配，也可以识别200米外的目标，相当于常规大灯检测距离的4倍。Mike Walters，公司微型相机产品管理部副总裁，说：“车载传感器套件提供的感应精度限制了车辆的导航功能。视觉传感器在黑暗环境、烈日和浓雾等具有挑战性的照明条件下无法正常工作，而热成像传感器只需要感应热量而不是可见光，不受此类不利条件的影响。因此，在上述条件下，热成像相机可以提供更准确的态势感知和感知，从而提高车辆的安全性，优化车辆的导航功能。“目前，路试中的自动驾驶车辆通常配备常规摄像头、超声波传感器、雷达、激光雷达等设备，旨在感知车辆周围环境。尽管上述传感器套件收集的信息有助于车载系统做出相应的驾驶决策，但在某些情况下，传感器矩阵可能导致数据传输延迟并影响安全性。因此，使用FLIR热长波红外（LWIR）相机可以带来的性能提升仍然很难计算，但本周最新发布的开源数据集将为车企提供机会，帮助他们构建所需的算法，并逐渐了解这类设备的优势。据国外媒体报道，FLIR Systems，Inc认为，为了提高自动驾驶汽车的安全性，热成像读取技术是一个很好的选择，它可以应对各种具有挑战性的照明和气候条件。为了促进这种热传感器的部署和应用，该公司提供了一个开源数据集，涵盖了10000张标记的远红外图像，旨在展示如何使用这项技术对恶劣驾驶条件下的行人、动物、自行车和其他车辆进行分类。所涉及的驾驶场景：黑暗的外部环境、浓雾天气、烟尘、烈日炎炎等。如果使用热像仪，可以与数据集相匹配，也可以识别200米外的目标，相当于常规大灯检测距离的4倍。Mike Walters，公司微型相机产品管理部副总裁，说：“车载传感器套件提供的感应精度限制了车辆的导航功能。视觉传感器在黑暗环境、烈日和浓雾等具有挑战性的照明条件下无法正常工作，而热成像传感器只需要感应热量而不是可见光，不受此类不利条件的影响。因此，在上述条件下，热成像相机可以提供更准确的态势感知和感知，从而提高车辆的安全性，优化车辆的导航功能。“目前，路试中的自动驾驶车辆通常配备常规摄像头、超声波传感器、雷达、激光雷达等设备，旨在感知车辆周围环境。尽管上述传感器套件收集的信息有助于车载系统做出相应的驾驶决策，但在某些情况下，传感器矩阵可能导致数据传输延迟并影响安全性。因此，使用FLIR热长波红外（LWIR）相机可以带来的性能提升仍然很难计算，但本周最新发布的开源数据集将为车企提供机会，帮助他们构建所需的算法，并逐渐了解这类设备的优势。
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