基于直方图的深度学习用于汽车雷达
计算机视觉与模式识别
2023-03-07 v1
摘要
各种汽车应用依赖于正确解释由雷达传感器记录的点云数据。我们提出了一种基于直方图的此类点云处理的深度学习方法。与现有方法相比，我们方法的设计极为简单：归结为计算点云直方图并将其通过多层感知机。我们的方法在汽车雷达目标类型分类任务上达到并超越了最先进的方法。它还对经常污染雷达测量的噪声具有鲁棒性，并且能处理单次雷达回波中缺失的特征。最后，我们方法的设计使其比现有方法更具可解释性，允许对其决策进行有洞察力的分析。
引用
@article{arxiv.2303.02975,
title = {Histogram-based Deep Learning for Automotive Radar},
author = {Maxim Tatarchenko and Kilian Rambach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.02975},
year = {2023}
}