A rövid hatótávolságú radarok mélytanulási alkalmazásai

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Deep Learning Applications of Short Range Radars

Könyv tartalma:

Ez az izgalmas új forrás a kis hatótávolságú radarok különböző újonnan megjelenő alkalmazásaival foglalkozik, beleértve az emberszámlálást és -követést, a gesztusérzékelést, az emberi tevékenység felismerését, a levegő rajzolását, az anyagok osztályozását, a tárgyak osztályozását, a létfontosságú érzékelést olyan jellemzők kinyerésével, mint a távolság-doppler képek (RDI), távolság-kereszt-távolság képek, Doppler spektrogram vagy a nyers ADC adatok közvetlen táplálása az osztályozókhoz. A könyv azt is bemutatja, hogy a mélytanulási architektúrák hogyan váltják fel a hagyományos radarjelfeldolgozó csővezetékeket, új alkalmazásokat és eredményeket lehetővé téve.

Bemutatja, hogy a mély konvolúciós neurális hálózatok (DCNN), a hosszú-rövid távú memória (LSTM), a feedforward hálózatok, a regularizáció, az optimalizációs algoritmusok, a konnekcionista időbeli osztályozás (CTC) hogyan teszik lehetővé ezeket az alkalmazásokat. Az olvasók mélyreható ismereteket szereznek arról, hogy a mélytanulás hogyan teszi lehetővé a felmerülő problémák megoldását és a meglévő problémák megoldását is.

Új alkalmazások és problémák körvonalazódnak a radar területén. A könyv átmenetet biztosít a hagyományos jelfeldolgozó csővezetékről a gépi/mély tanulás csővezetékekre, és elmagyarázza, hogy a radarok hogyan lépnek át az ipari és fogyasztói alkalmazásokba a repülőgép- és autóipari alkalmazásokból.