菲力爾建議用熱成像攝像頭搭配開源數據組 旨在提升自動駕駛安全性

蓋世汽車訊 據外媒報道，美國菲力爾公司（FLIR Systems, Inc.）認為，若要提升自動駕駛車輛的安全性，採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性的光照及氣候條件。

為推動這類熱感測器的部署應用，公司提供了開源數據組，涵蓋了1萬個帶標籤的遠紅外圖像，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，其駕駛情景涉及：漆黑的外部環境、濃霧天氣、煙塵、烈日等。

若採用熱成像攝像頭（遠紅外攝像頭，thermal cameras），將其與數據組相搭配，或能識別200米外的目標物，相當於常規車頭燈探查距離的4倍。

該公司微攝像頭產品管理部副總裁Mike Walters表示：「車輛的導航功能受限於車載感測器套件所提供的感知精度。視覺感測器無法在漆黑環境、烈日及濃霧等具有挑戰性的光照條件下正常工作，而熱成像感測器只需感知熱量而非可見光，免受這類不利條件的影響。因此，在上述條件下，熱成像攝像頭可提供更為精準的情境意識與感知（situational awareness and perception），從而提升車輛的安全性，優化車載導航功能。」

當前路測中的自動駕駛車輛通常配置了常規攝像頭、超聲波感測器、雷達、激光雷達等各類設備，旨在感知車輛的周邊環境。儘管上述感測器套件所採集的信息有助於車載系統做出相應的駕駛決策，但在某些條件下，感測器矩陣可能導致數據傳輸延遲，使安全性受到影響。

為此，目前尚難以計算採用FLIR熱差長波紅外（thermal long-wave infrared，LWIR）攝像頭所能帶來的性能提升幅度，但本周新發布的開源數據組將為車企提供機會，有助於其打造所需的演算法，並逐步了解該類設備的優點。（本文圖片選自digitaltrends.com）

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