核心提示：據外媒報道，美國菲力爾公司認為，若要提升自動駕駛車輛的安全性，采用熱成像讀取技術就是一項不錯的選擇，可應對各類極具挑戰(zhàn)性的光照及氣候條件。該公司提供了開源數據組，涵蓋了1萬個帶標簽的遠紅外圖像，旨在展示如何利用該項技術對糟糕駕駛條件下的行人、動物、自行車及其他車輛進行分類。若采用熱成像攝像頭（遠紅外攝像頭），將其與數據組相搭配，或能識別200米外的目標物，相當于常規(guī)車頭燈探查距離的4倍。熱成像攝像頭可提供更為精準的情境意識與感知，從而提升車輛的安全性，優(yōu)化車載導航功能。

據國外媒體報道，FLIR Systems，Inc認為，要提高自動駕駛車輛的安全性，熱成像讀取技術是一個很好的選擇，它可以應對各種具有挑戰(zhàn)性的照明和氣候條件。

為了促進這種熱傳感器的部署和應用，該公司提供了一個開源數據集，覆蓋了1萬張標記的遠紅外圖像，旨在展示如何在惡劣的駕駛條件下使用這種技術對行人、動物、自行車和其他車輛進行分類。涉及的駕駛場景：黑暗的外部環(huán)境、濃霧天氣、煙塵、烈日等。

如果使用熱感相機，可以配合數據集，也可以識別200米外的目標，相當于常規(guī)大燈探測距離的4倍。

邁克沃爾特斯，公司副總裁美國微單相機產品管理部門表示："車輛的導航功能受到車載傳感器套件提供的傳感精度的限制。視覺傳感器可以無法在黑暗環(huán)境、烈日、濃霧等挑戰(zhàn)性光照條件下正常工作，而熱成像傳感器只需感知熱量而非可見光，不受此類不利條件影響。因此，在上述條件下，熱成像相機可以提供更準確的態(tài)勢感知和感知，從而提高車輛的安全性，優(yōu)化車輛的導航功能。"

目前路測中的自動駕駛車輛通常配備常規(guī)攝像頭、超聲波傳感器、雷達、激光雷達等設備，旨在感知車輛周圍環(huán)境。雖然上述傳感器套件收集的信息有助于車載系統(tǒng)做出相應的駕駛決策，但在某些情況下，傳感器矩陣可能會造成數據傳輸延遲，影響安全性。

正因如此，現在還很難計算使用FLIR熱長波紅外(LWIR)相機能夠帶來的性能提升，但本周新發(fā)布的開源數據集將為車企提供機會，幫助他們構建所需的算法，并逐漸了解這種設備的優(yōu)勢。