論文の概要: DeepHybrid: Deep Learning on Automotive Radar Spectra and Reflections for Object Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08519v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 08:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 22:55:24.763929
• Title: DeepHybrid: Deep Learning on Automotive Radar Spectra and Reflections for Object Classification
• Title（参考訳）: DeepHybrid: 物体分類のための自動車レーダスペクトルと反射の深層学習
• Authors: Adriana-Eliza Cozma, Lisa Morgan, Martin Stolz, David Stoeckel, Kilian Rambach
• Abstract要約: 本稿では,従来のレーダ信号処理とディープラーニングアルゴリズムを組み合わせた手法を提案する。 提案手法は, 自動緊急ブレーキや衝突回避システムの改善などに用いることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5669790037378094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Automated vehicles need to detect and classify objects and traffic participants accurately. Reliable object classification using automotive radar sensors has proved to be challenging. We propose a method that combines classical radar signal processing and Deep Learning algorithms. The range-azimuth information on the radar reflection level is used to extract a sparse region of interest from the range-Doppler spectrum. This is used as input to a neural network (NN) that classifies different types of stationary and moving objects. We present a hybrid model (DeepHybrid) that receives both radar spectra and reflection attributes as inputs, e.g. radar cross-section. Experiments show that this improves the classification performance compared to models using only spectra. Moreover, a neural architecture search (NAS) algorithm is applied to find a resource-efficient and high-performing NN. NAS yields an almost one order of magnitude smaller NN than the manually-designed one while preserving the accuracy. The proposed method can be used for example to improve automatic emergency braking or collision avoidance systems.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は、オブジェクトと交通参加者を正確に検出し、分類する必要がある。 自動車用レーダーセンサーを用いた信頼性の高い物体分類は困難であることが判明した。 本稿では,従来のレーダー信号処理とディープラーニングアルゴリズムを組み合わせた手法を提案する。 レーダ反射レベルの範囲方位情報は、レンジドップラースペクトルから関心のあるスパース領域を抽出するために使用される。 これはニューラルネットワーク(NN)への入力として使用され、静止オブジェクトと移動オブジェクトの異なるタイプを分類する。 本研究では,レーダースペクトルと反射特性の両方を入力として受信するハイブリッドモデル(deephybrid)を提案する。 実験の結果,スペクトルのみを用いたモデルと比較して分類性能が向上した。 さらに、資源効率が高く高性能なNNを見つけるために、ニューラルネットワーク探索(NAS)アルゴリズムを適用した。 NASは、精度を保ちながら手作業で設計したNNよりも、ほぼ1桁小さいNNが得られる。 提案手法は,自動緊急ブレーキや衝突回避システムの改善などに用いることができる。

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