基于毫米波雷达的目标识别系统性研究
计算机视觉与模式识别
2023-05-04 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
机器人学
摘要
由于其轻量与不受天气影响的感知能力,毫米波(MMW)雷达在智能环境中至关重要。智能车辆系统与工业级MMW雷达已集成此类能力。工业级MMW雷达价格昂贵且难以获取,不利于社区用途的智能环境应用。然而,市售MMW雷达存在潜在的底层挑战,需针对目标与活动识别、实时人员追踪、目标定位等任务加以研究。图像与视频数据易于采集、理解及标注以用于此类任务。但图像与视频数据受光照与天气影响、易受遮挡效应干扰且存在隐私问题。为消除依赖并确保隐私,应对市售MMW雷达进行测试。在推广之前,必须解决MMW雷达在不同操作环境下的实用性与性能问题。为应对这些问题,我们使用德州仪器的汽车毫米波雷达(AWR2944)收集了一个数据集,并报告了利用不同深度学习算法实现最佳目标识别性能的实验设置。我们广泛的数据收集技术使我们能系统探究并识别跨环境条件下的目标识别任务问题。我们研究了若干解决方案并公布了详细的实验数据。
引用
@article{arxiv.2305.02085,
title = {A Systematic Study on Object Recognition Using Millimeter-wave Radar},
author = {Maloy Kumar Devnath and Avijoy Chakma and Mohammad Saeid Anwar and Emon Dey and Zahid Hasan and Marc Conn and Biplab Pal and Nirmalya Roy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02085},
year = {2023}
}