Deep Learning Methods for Automotive Radar Signal Processing
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Beschreibung
Um autonomes Fahren zu ermöglichen, müssen zukünftige Sensorsysteme nicht nur in der Lage sein, das Fahrumfeld zu erfassen, sondern auch semantische Informationen zu liefern. In dieser Arbeit werden Deep Learning Methoden, die die klassische Radarsignalverarbeitungskette verbessern oder sogar ersetzen sollen, entwickelt und im Hinblick auf das Automobilumfeld evaluiert. Für diesen Zweck werden hochmoderne Bilderkennungsalgorithmen auf die Domäne der Radarsignale angepasst und zur Klassifizierung und Detektion verschiedener Verkehrsteilnehmer angewendet.
Autor*in
Rodrigo Pérez González
Themen in »Deep Learning Methods for Automotive Radar Signal Processing«
Abtastfrequenz Antiblockiersystem Automobilindustrie Autonomes Fahren Basisbandsignal Bayes filtering Bayes-Filterung Begrenzungsrahmen Bilderkennungsalgorithm Bounding Box CFAR detection CFAR-Detektion Empfangsantenne Entfernung-Doppler-Winkel-Spektrum Fahrerassistenzsystem