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Deep Learning Applications of Short Range Radars
Diese spannende neue Ressource deckt verschiedene aufkommende Anwendungen von Kurzstreckenradaren ab, einschließlich Personenzählung und -verfolgung, Gestenerkennung, Erkennung menschlicher Aktivitäten, Zeichnen in der Luft, Materialklassifizierung, Objektklassifizierung, Vital Sensing durch Extraktion von Merkmalen wie Range-Doppler-Bildern (RDI), Range-Cross-Range-Bildern, Doppler-Spektrogrammen oder durch direkte Einspeisung von ADC-Rohdaten in die Klassifizierer. Das Buch zeigt auch, wie Deep-Learning-Architekturen herkömmliche Radarsignalverarbeitungspipelines ersetzen und neue Anwendungen und Ergebnisse ermöglichen.
Es wird beschrieben, wie Deep Convolutional Neural Networks (DCNN), Long-Short Term Memory (LSTM), Feedforward-Netzwerke, Regularisierung, Optimierungsalgorithmen und Connectionist Temporal Classification (CTC) diese Anwendungen ermöglichen. Der Leser erhält ein umfassendes Wissen darüber, wie Deep Learning die Lösung neuer und die Lösung bestehender Probleme ermöglicht.
Neue Anwendungen und Probleme auf dem Gebiet des Radars werden skizziert. Das Buch bietet auch Übergänge von konventionellen Signalverarbeitungspipelines zu Pipelines für maschinelles und tiefes Lernen und erklärt, wie Radare von Luft- und Raumfahrt- sowie Automobilanwendungen in industrielle und Verbraucheranwendungen übergehen.
| ISBN: | 9781630817466 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 358 |
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