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重新定义汽车雷达成像：基于领域知识的 1D 深度学习方法用于高分辨率和高效性能
我们的研究将毫米波雷达成像超分辨率重新定义为一维信号超分辨率光谱估计问题，通过利用雷达信号处理领域知识，引入创新的数据归一化和基于信噪比的损失函数，实现了适用于汽车雷达成像的定制深度学习网络，表现出了可观的可扩展性、参数效率和快速推理速度，
PDF25 days ago
基于扩散的毫米波雷达点云超分辨率
本论文提出了一种新的点云超分辨率方法，名为雷达扩散。该方法使用受均值回归的随机微分方程定义的扩散模型，并通过与对应的 LiDAR 点云的监督来处理雷达幽灵点，将稀疏的毫米波雷达点云增强为稠密的类似 LiDAR 的点云。通过在两个不同的数据集
PDF3 months ago
强大感知的雷达 - 红外深度估计（RIDERS）
通过融合毫米波雷达和红外热像摄像机，我们提出了一种鲁棒的米制深度估计方法，能够在自动驾驶中实现高精度和细节丰富的密集深度估计。
PDF5 months ago
MM基于单光子探测器和毫米波雷达融合时序数据的单像素三维成像
提出了一种基于融合数据的三维成像方法，利用单像素单光子探测器和毫米波雷达从多个角度捕捉场景的时间直方图，通过使用人工神经网络从一维融合时序数据中重建三维信息，成功消除对称模糊并提高了重建图像的质量。
PDF9 months ago
使用新颖无菌训练技术，在深度卷积神经网络上改进静态手势分类
本文通过引入 “无特征” 的图像以区分手势的不同特征，并使用卷积神经网络和毫米波雷达等新的数据采集和训练技术，提高静态手势识别的分类准确率，从而将手势的分类准确率从 85% 提高到 93% 和从 90% 提高到 95%。
PDFa year ago
毫米波雷达目标识别系统性研究
利用商用毫米波雷达测试其在识别目标、实时追踪人员、定位物体等任务中的实用性和性能，并发现并解决测试过程中的潜在问题，为使用不同深度学习算法实现最佳的目标识别性能提供了广泛的实验数据。
PDFa year ago
使用毫米波雷达稀疏点云进行人类语义分割
本文提出了一种用于毫米波雷达稀疏连续点云的语义分割框架，该框架包括图结构和拓扑特征，全局和顺序特征提取模块，以及更适合的损失函数，实验结果表明，该模型在自定义数据集和基准数据集上表现优异。
PDFa year ago
基于 CEEMD-ES 脉冲雷达选择的人体行为识别方法
本文提出了一种基于 CEEMD-ES 的多态雷达选择方法，将雷达信号按人体肢体和躯干反射回波频率的差异分解和重构，通过肢躯回波能量比与理论值的差异来选择雷达，提取所选雷达的时间域、频率域和各种熵特征，并建立了基于 ReLu 核的 ELM 识
PDF2 years ago
RAMP-CNN：一种增强汽车雷达物体识别的新型神经网络
本文提出了一种基于 RVA 热点图的雷达多透视卷积神经网络 (RAMP-CNN)，该模型结合多个较低维度神经网络模型，能够有效地检测和定位多个不同种类的物体，并在夜间工作稳定，能够是纯光学传感器在恶劣条件下的潜在替代选择。
PDF4 years ago