传感器系统开发商FLIR Systems Inc.宣布推出一款开源机器学习数据集，专为高级驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车研究人员，开发人员和汽车制造商而设计，其中包含10,000多个白天和夜晚的场景的注释热图像。 

    这使开发人员能够使用FLIR汽车开发套件（ADKTM）开始测试和演化卷积神经网络。该数据集使汽车界能够快速评估下一代算法的热传感器。 当与可见光摄像机，激光雷达和雷达相结合时，热传感器数据与机器学习相结合，有助于创建更全面的系统，用于识别和分类道路物体，尤其是行人和其他生物。

    在通用汽车，大众汽车，奥迪，宝马等汽车制造商的驾驶员警告系统中有超过500,000辆符合汽车标准的FLIR热传感器。 热像仪有助于在具有挑战性的照明条件下对行人，自行车和车辆进行分类，包括完全黑暗，雾，烟雾，阴影，恶劣天气和太阳眩光。

    “这个免费的开源数据集是FLIR提供的一个子集，汽车界可以扩展数据集，使ADAS和自动驾驶汽车在各种条件下都能很好运行，” FLIR业务总裁Frank Pennisi说，“此外，最近自动驾驶事故的频发也引起了大家对价格合理的智能热传感器的需求。 FLIR热传感器成本将大幅降低，这将鼓励大规模采用并最终实现更安全的自动驾驶汽车。”