무료 알고리즘 교육 훈련용 FLIR 열화상 데이터 세트

2018년 7월에 출시된 FLIR 데이터 세트를 통해 개발자들은 합성곱 신경망 네트워크(CNN) 개발 및 교육을 시작 할 수 있게 되었습니다. 특히, 자동차 산업의 경우, 비용 효율성이 우수한 FLIR 열화상 카메라를 활용하여 안전하고 효율적인 차세대 첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS) 및 무인 차량 시스템 개발이 가능 할 것으로 예상됩니다.

  

 

첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS)에는 왜 FLIR 열화상 기술을 활용해야 할까요?

첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS) 분야에서 열화상 적외선, 또는 열을 감지하는 기술은 실화상 카메라, 라이다 (Lidar), 레이더 시스템 등 기존 센서 기술을 보완하거나, 새로운 기술을 더하는 뚜렷한 이점을 제공합니다.

  • 자동차 분야에서 15년 이상의 경험을 축적한 FLIR는 현재 50만 대가 넘는 차량에 운전자 경보 시스템으로 실제 장착된 업계 유일의 차량인증 온도 센서를 생산하고 있습니다.
  • FLIR 열화상 센서는 칠흑 같은 어둠 속, 안개, 연기, 악천후 및 눈부심 현상 등 엄격한 조건에서도 보행자, 자전거, 동물 및 차량을 탐지하고 분류해 낼 수 있으며, 라이다, 레이더 및 실화상 카메라의 한계를 뛰어 넘는 보완적 데이터 세트를 제공합니다. 감지 범위로 보았을 때, 일반 전조등보다 4배 먼 지점까지 살펴 볼 수 있습니다.
  • 가시 광선 데이터 및 라이다 (LiDAR)와 레이더의 원거리 스캐닝 데이터와 결합하면, 기계 학습 시스템과 병행한 열화상 데이터는 더욱 포괄적인 감지 및 분류 시스템을 생성 합니다.

NEW Thermal Datasets Coming June 18, 2019.

데이터 세트 사양

목차 참조용 주석 동기화 열화상 이미지 및 주석 제거 RGB 이미지. 시차를 최소화 시키기 위해, 약 2인치 차이를 두고 카메라 정렬 및 조준
이미지 10K 짧은 동영상 세그먼트 및 무작위 이미지 샘플이 포함된 이미지 총 14K 이미지, 140초 동영상 4K 보너스 이미지 추가
이미지 캡처 재생률 30Hz에서 기록. 데이터 세트 시퀀스 초당 2 프레임, 또는 초당 1 프레임 속도로 샘플링 처리. 동영상 주석 기능 초당 30 프레임 속도로 기록.
프레임 주석 라벨 합계 총 10,228개 프레임 및 경계 상자 포함 9,214개 프레임.
1. 사람(28,151)
2. 차량(46,692)
3. 자전거(4,457)
4. 반려견(240)
5. 기타 차량(2,228)
동영상 주석 라벨 합계 총 4,224개 프레임 및 경계 상자 포함 4,183개 프레임.
1. 사람(21,965)
2. 차량(14,013)
3. 자전거(1,205)
4. 반려견(0)
5. 기타 차량(540)
주행 조건 캘리포니아 산타바바라 지역 시내 도로 및 고속도로를 11월부터 5월까지 맑은 날, 흐린 날에 주행(주간 60%, 야간 40%).
카메라 사양 캡쳐 IR Tau2 640x512, 13mm f/1.0(HFOV 45°, VFOV 37°) FLIR BlackFly (BFS-U3-51S5C-C) 1280x1024, Computar 4-8mm f/1.4-16 메가픽셀 렌즈(Tau2에 매칭되는 FOV 설정)
데이터세트 파일 형식 1. 열화상 - 14-비트 TIFF(AGC 미적용)
2. 열화상 8-비트 JPEG(AGC 적용), 이미지에 경계 상자 미포함
3. 열화상 8-비트 JPEG(AGC 적용), 이미지에 조회용 경계 상자 포함
4. RGB - 8-비트 JPEG
5. 주석: JSON(MSCOCO 형식)
샘플 결과 본 데이터 세트를 활용하여 RefineDetect512를 조정하고 홀드아웃 입증 세트를 활용한 검사를 통해 mAP 점수 0.587(50% IoU) 산출. 세부 내역은 리드미 파일 참조.
FLIR 자동차 개발용 열화상 키트(ADK) 훈련 및 개발 설정 데이터 수집을 개시하고자 하는 경우, FLIR 자동차 개발용 열화상 키트(ADK) 기본 설정 활용

문의 사항, 또는 추가 데이터 세트 관련 요청 사항이 있으신가요?

FLIR ADAS팀에 연락해 주십시오 (flir@flirkorea.com)문의

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