【高级雷达感知与学习】 第五章 深度学习在雷达感知的基础应用

深度学习在雷达感知的应用
最新推荐文章于 2025-12-05 17:59:21 发布
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分类专栏： 人工智能技术白皮书 文章标签： 学习 深度学习 人工智能
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目录

一、雷达感知基础

雷达数据特点

二、深度学习在雷达感知中的应用

1. 雷达目标分类

2. 雷达目标检测

3. 雷达语义分割

三、实验：RadarScenes数据集上的基础应用

1. 数据集介绍

2. 实验步骤

步骤1：数据准备

步骤2：数据预处理

步骤3：训练模型

4. 实验结果分析

四、结论与未来方向

一、雷达感知基础

雷达感知是自动驾驶和智能交通系统的核心技术，它通过发射无线电波并接收反射信号来探测环境。与摄像头不同，雷达不受光照条件影响，且能提供精确的距离和速度信息。雷达数据主要有两种表示形式：

  1. Range-Azimuth/Doppler图像：将雷达回波转换为二维图像，横轴为角度（azimuth），纵轴为距离（range），可包含多普勒速度信息
  2. 点云数据：直接表示雷达传感器捕获的三维点集合，每个点包含坐标和强度信息

雷达数据特点

  • 鲁棒性：不受光照、雨雪等天气条件影响
  • 距离精度：能精确测量目标距离
  • 速度测量：通过多普勒效应可测量目标速度
  • 点
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17、多传感器融合：多目标检测与跟踪的挑战与解决方案
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09-01 97
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深度学习在雷达中的应用
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11-26 467
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深度学习在雷达、无线通信领域应用
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本文深入探讨了短程雷达在生命体征感知中的应用，重点分析了基于FMCW雷达的呼吸与心跳信号提取原理及预处理流程。针对传统方法在随机身体运动和互调干扰下的局限性，研究了深度学习在心率分类中的应用，发现其准确率受限且存在过拟合问题。为此，提出一种结合自适应带通滤波与卡尔曼滤波的跟踪算法，能够动态调整滤波参数并有效抑制干扰，显著提升心率估计的准确性。文章还对比了不同方法的优缺点，展望了多模态融合与先进模型优化的未来方向，为非接触式健康监测技术的发展提供了重要参考。
19、短程雷达的深度学习应用：材料分类与生命体征感知
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本文探讨了短程雷达在材料分类与生命体征感知中的深度学习应用。在材料分类方面，采用R-SiameseNet架构的暹罗网络通过对比损失函数学习特征嵌入，实现了高达99.23%的分类准确率，并利用t-SNE可视化验证了潜在空间的有效聚类。在生命体征感知方面，针对传统方法在短时观测窗口下精度不足的问题，提出结合带通滤波、二进制分类器、深度学习模型与卡尔曼滤波的混合解决方案，有效抑制人体运动、互调产物和噪声干扰，提升了心率和呼吸率估计的稳定性与准确性。未来工作将聚焦于振动消除、穿墙杂波抑制、计算效率优化及多模态传感器
27、短程雷达的深度学习应用及汽车座舱感知解决方案
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本文探讨了短程雷达在汽车智能化中的深度学习应用，涵盖踢腿动作识别、车辆乘员感知及联邦学习三大核心技术。通过HMM模型实现99.17%准确率的踢腿检测，支持智能开启后备箱与车顶；针对乘员分类挑战，提出基于2D Capon与PointNet的3D点云处理方案，有效区分儿童、成人与物体；为解决数据隐私与协作学习问题，设计基于手势反馈的雷达联邦学习框架，实现本地微调与全局模型更新。文章还分析了各技术优劣，展望未来向节能化、集成化与智能化发展的趋势，并为开发者提供数据处理、模型优化与跨学科合作建议。
5、短程雷达的深度学习应用与原理剖析
ik6789012的博客
09-08 27
本文深入探讨了短程雷达在汽车、工业、消费、人机交互、能源管理和自动驾驶等多个领域的广泛应用，并结合深度学习技术分析其数据处理与智能识别能力。文章详细解析了雷达噪声评估指标NIS、不同雷达波形特性、信号处理流程中的关键问题，以及深度学习在雷达目标检测与分类中的应用优势。通过系统性梳理相关理论与实际挑战，展示了短程雷达与深度学习融合的巨大潜力，为未来智能化感知系统的发展提供理论支持和技术路径。
【PCIe 总线及设备入门学习专栏 5.4 -- Linux EP driver iommu 与 DMA】
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本文介绍了IOMMU在Linux系统中的应用场景及关键概念。IOMMU主要用于PCIe设备DMA访问时的地址转换(IOVA→PA)、提供安全隔离以及支持虚拟化场景。文章对比了启用/关闭IOMMU的差异，详细说明了IOVA的使用时机，并列举了内核态地址转换的相关API，包括虚拟地址转物理地址(virt_to_phys)、用户态地址转换(get_user_pages)以及IOMMU相关转换(iommu_iova_to_phys)。特别指出CPU访问BAR时不经过IOMMU，只有PCIe设备DMA时才需要IOMM
算法题归类学习
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qq_43751506的博客
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基于深度学习的自动驾驶视觉感知检测系统
2019第五届“四维图新”杯创新大赛中的“自动驾驶视觉综合感知检测baseline”项目，聚焦于自动驾驶系统中至关重要的环境感知模块，尤其是基于计算机视觉的目标检测技术。该项目作为参赛作品或课程设计成果，具备完整...
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