Night vision Object Detection Data

열 화상 카메라를 나이트비전 목적으로 이용하기 위해서 객체 검출 알고리즘이 필요

딥러닝 기반 보행 검출을 위해서 해당 영상 데이터에 labeling 또는 annotation이 되어있는 학습 데이터가 필요

Dataset          Sensor Setup 

데이터 수집을 위한 테스트 차량의 센서 구성

주행 시 획득한 GPS값과 Lidar point cloud 데이터를 저장

Vehicle frame

x = forward, y = left, z = up

Sensor frame

Camera : x = forward, y = left, z = up

Thermal Camera : x = forward, y = left, z = up

Velodyne : x = forward, y = left, z = up

Sensor Calibration

* 라이다 기반 객체 검출 딥러닝 알고리즘 결과를 이미지 상에 투영한 예시

Example from the Pangyo datasets

판교 제로시티를 포함한 인근 타 지역 야간 주행 데이터를 수집하며 RGB 카메라와 열 화상 카메라를 동기화(synchronization) 시켜 시계열 영상 데이터를 저장

아래 그림과 같이 다양한 도로 환경과(environments) 객체를(participants) 포함하는 데이터셋으로 구성

왼쪽은 열 화상 이미지, 오른쪽은 RGB 이미지로 구성

Thermal image resolution : 640 x 480 (pixels)

RGB image resolution : 960 x 600 (pixels)

Download request

 구축한 학습 데이터셋 폴더 트리는 아래와 같이 구성

 address : keunhopark@ajou.ac.kr