Porteur du projet : LYNRED
Organismes associés : CHIPS JU, BRIGHTER project, Neovision
Axe de recherche : Imagerie thermique et IA
Objectif : permettre de retirer des barrières aux chercheurs en IA en leur permettant d’accéder à un dataset de très haute qualité et libre de droit
Publication associée : Page web du dataset
Descriptif :
L’intelligence Artificielle joue un rôle crucial dans la transformation digitale de la société, notamment dans le domaine de la vision par ordinateur. Seulement, pour être réellement efficaces, ces systèmes requièrent des données d’entraînement, essentielles pour construire des modèles robustes d’IA. Ainsi, LYNRED s’implique dans la recherche en mettant à disposition des datasets d’imagerie thermique afin de pousser toujours plus loin les limites de ce que la technologie peut accomplir. En particulier, l’effort pour ce dataset est placé sur les applications pour une mobilité plus sûre. En automobile, les prochains systèmes d’aide au freinage d’urgence devraient être basés sur l’imagerie infra-rouge qui reste effective même lorsque les conditions de visibilité sont dégradées.
Ce dataset s’articule autour de trois parties couvrant des domaines complémentaires :
- Détection multimodale : pour l’entraînement d’algorithmes d’IA, avec jusqu’à neuf classes dans différentes conditions
- Stéréovision : pour combiner multimodal, IR thermique stéréo et lumière visible RGB stéréo, ainsi que le tracking (séquences vidéo), avec des images parfaitement synchronisées
- Estimation de la portée : pour l’estimation de la portée de détection de piétons dans diverses conditions de freinage automatique d’urgence pour les piétons (PAEB), qui se placent au-delà des régulations actuelles
Détection Multimodale
Le dataset de détection multimodale de LYNRED est fait spécifiquement pour le développement de systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) et de véhicules autonomes, tout en fournissant une collection de data thermiques et visibles RGB. Il comprend 8 000 images synchronisées infrarouge et visible RGB capturées dans un large panel de conditions, notamment toutes les saisons, de jour et de nuit. Les chercheurs et ingénieurs sont invités à utiliser ce dataset pour développer et tester leurs algorithmes dans des conditions réelles de conduite.
Stéréovision
Le dataset de Stéréovision de LYNRED inclus tout les éléments nécessaires afin de développer des algorithmes pour l’enregistrement d’images, la fusion visible-thermique et l’estimation de profondeur. IL contient 43 200 images depuis six séquences vidéo, utilisant deux caméras thermiques et deux caméras dans le visibles synchronisées par un déclencheur externe dans différents scénarios urbains, ruraux, de jour et de nuit.
Estimation de la portée
Le dataset d’estimation de la portée de LYNRED fourni un grand nombre de séquences de piétons traversant la route à de multiples distances, capturées depuis une caméra fixe inspirée par les scénarios du New Car Assessment Program (NCAP) et de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), deux programmes renommés d’évaluation des performances en matière de sécurité automobile. Il peut être utilisé pour évaluer la portée de détection de systèmes PAEB thermiques jusqu’à 250 mètres, aussi bien que d’autres applications avec une portée variable ayant rapport à la détection de piétons comme les véhicules autonomes et les ADAS, ce qui dépasse le rayon d’action des protocoles de test NCAP et NHTSA.
