Développez vos algorithmes à l’aide du LYNRED Mobility Dataset

L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle déterminant dans la transformation numérique, en particulier dans le domaine de la vision par ordinateur. Cette technologie permet aux machines de comprendre et d’interpréter des données visuelles de la même manière que les humains, ce qui ouvre la voie vers des applications innovantes dans un large éventail de secteurs, notamment la santé, la sécurité et l’automobile.

Toutefois, pour que ces systèmes soient réellement efficaces, ils doivent s’entraîner avec des jeux de données vastes et diversifiés, une étape essentielle pour bâtir des modèles d’IA robustes à la précision optimale. Pour relever ces défis, Lynred s’engage à soutenir la recherche dans ce domaine en fournissant des jeux de données d'images thermiques, dans le but de faire progresser les applications de vision par ordinateur et de repousser les limites de la technologie.

Ce jeu de données dispose de trois fonctionnalités complémentaires :

  • Détection multimodale : pour entraîner des algorithmes d’IA, avec jusqu’à neuf classes dans des conditions météorologiques diverses
  • Stéréovision : pour fusionner les données multimodales, IR thermique stéréo et visible RGB stéréo, permettre le tracking (séquences vidéo), avec des images parfaitement synchronisées
  • Estimation de la distance : pour estimer la distance de détection des piétons dans différentes conditions de système de freinage d’urgence automatique, au-delà des exigences réglementaires

LYNRED Mobility Dataset : Détection multimodale

Le jeu de données de détection multimodale LYNRED est spécialement conçu pour soutenir le développement des systèmes d’aide à la conduite et des véhicules autonomes, et fournit un ensemble exhaustif de données thermiques et visibles RGB. Il comprend 8 000 images infrarouges et visibles RGB synchronisées et alignées, capturées dans de nombreuses conditions environnementales différentes, notamment à chaque saison, de jour comme de nuit. Les chercheurs et ingénieurs peuvent tirer parti de ce jeu de données pour développer et tester leurs algorithmes dans des conditions de conduite réelles.

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ImagesMétadonnées (JSON)Caractéristiques des caméras
8 000 images thermiques et visibles RGB, avec suggestion de fractionnement des données de test et d’entraînement80 000 annotations répartis en 9 classes (personnes, voitures, vélos, motos, camions, bus, animaux, trains et engins de chantier)Caméra thermique : 
VGA 640x480 16bits & 8bits
Métadonnées d’occlusion et de températureCaméra visible RGB: 
SXGA 1280x960 8bits
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LYNRED Mobility Dataset : Stéréovision

Le jeu de données de stéréovision de LYNRED comprend tout le nécessaire afin de développer des algorithmes pour l’enregistrement d’images, la fusion entre images visibles RGB et thermiques, et l’estimation de la profondeur. Il comprend 43 200 images issues de six séquences vidéo capturées à l’aide de deux caméras thermiques et deux caméras visibles RGB, synchronisées à l’aide d’un déclencheur externe, dans des conditions diverses (environnements urbains et ruraux, de jour et de nuit).

ImagesMétadonnéesCaractéristiques des caméras
6 séquences d’images synchronisées à 4 caméras (2 visibles RGB et 2 thermiques)Etalonnage extrinsèque des camérasCaméras thermiques : 
2 x VGA 640x480 16bits & 8bits
Caméras visibles RGB : 
2 x SXGA 1280x960 8bits

LYNRED Mobility Dataset : Estimation de la portée

Le jeu de données d’estimation de la portée LYNRED fournit un grand nombre de séquences de piétons qui traversent la route à différentes distances, capturées à partir d’une caméra fixe. Ce système s’inspire des scénarios du New Car Assessment Program (NCAP) et de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), deux organismes d'évaluation des performances en matière de sécurité automobile. Ce jeu de données permet d’évaluer la portée de détection d’un système de freinage d’urgence automatique face aux piétons, reposant sur des données thermiques, jusqu’à 250m. En outre, il prend en charge de nombreuses applications relatives à la détection des piétons, aux véhicules autonomes et aux systèmes d’aide à la conduite, ce qui va au-delà du champ d’action des protocoles de test du NCAP et de la NHTSA.

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ImagesMétadonnées (CSV)Caractéristiques des caméras
Plus de 250 séquences de piétons qui traversent la route, filmées simultanément avec un capteur QVGA et un capteur VGAMétadonnées des piétons : 
taille, distance et vitesse
Caméras thermiques : 
VGA 640x480 16bits & 8bits 

QVGA 320x240 16bits & 8bits
Conditions du scénario : 
environnement rural, environnement urbain, de jour, de nuit, en été, en hiver
Conditions environnementales : 
température, luminosité

Nos Partenaires

Nous souhaitons remercier nos partenaires pour leur participation et contribution à l’élaboration de ce jeu de données

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Citer notre jeu de données

LYNRED, LYNRED Mobility Dataset V1 (2025), https://www.lynred.com/lynred-mobility-dataset