論文の概要: mmSense: Detecting Concealed Weapons with a Miniature Radar Sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14625v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 15:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 16:07:32.130111
• Title: mmSense: Detecting Concealed Weapons with a Miniature Radar Sensor
• Title（参考訳）: mmsense:ミニチュアレーダーセンサーで隠された武器を検知する
• Authors: Kevin Mitchell, Khaled Kassem, Chaitanya Kaul, Valentin Kapitany, Philip Binner, Andrew Ramsay, Roderick Murray-Smith, Daniele Faccio
• Abstract要約: mmSenseは、人体に隠された金属物の存在を正確に検知できる、エンドツーエンドのポータブルなリアルタイムシステムだ。 mmSenseは、データ取得のためにGoogleのSoliセンサーによって提供されるミリ波レーダー技術と、19ミリ秒で単一のレーダーデータフレームを処理できるリアルタイムニューラルネットワークであるTransDopeを備えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.963928676363629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For widespread adoption, public security and surveillance systems must be accurate, portable, compact, and real-time, without impeding the privacy of the individuals being observed. Current systems broadly fall into two categories -- image-based which are accurate, but lack privacy, and RF signal-based, which preserve privacy but lack portability, compactness and accuracy. Our paper proposes mmSense, an end-to-end portable miniaturised real-time system that can accurately detect the presence of concealed metallic objects on persons in a discrete, privacy-preserving modality. mmSense features millimeter wave radar technology, provided by Google's Soli sensor for its data acquisition, and TransDope, our real-time neural network, capable of processing a single radar data frame in 19 ms. mmSense achieves high recognition rates on a diverse set of challenging scenes while running on standard laptop hardware, demonstrating a significant advancement towards creating portable, cost-effective real-time radar based surveillance systems.
• Abstract（参考訳）: 広く採用されるためには、公共のセキュリティと監視システムは、観察される個人のプライバシーを損なうことなく、正確でポータブルで、コンパクトで、リアルタイムでなければならない。 現在のシステムは、正確だがプライバシーに欠けるイメージベースと、プライバシーを維持するがポータビリティ、コンパクトさ、正確性を欠くRF信号ベースの2つのカテゴリに分類される。 本論文は,個人に隠された金属物体の存在を個別に検出する,エンドツーエンドの小型化システムであるmmSenseを提案する。 mmSenseは、GoogleのSoliセンサーがデータ取得のために提供しているミリ波レーダー技術と、19ミリ秒で単一のレーダーデータフレームを処理できるリアルタイムニューラルネットワークであるTransDopeを備えています。

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