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http://dx.doi.org/10.18419/opus-13949
Autor(en): | Aziz, Fady Ashraf William |
Titel: | Investigating radar-based micro-motion signatures for human detection and identification in short range indoor environments |
Erscheinungsdatum: | 2023 |
Verlag: | Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA |
Dokumentart: | Dissertation |
Serie/Report Nr.: | Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung;160 |
URI: | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-139687 http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/13968 http://dx.doi.org/10.18419/opus-13949 |
Zusammenfassung: | The study of radar for human recognition based on deep learning is becoming increasingly popular. It has been demonstrated that the micro-Doppler (μ-D) spectrograms effect can reflect walking human gait by capturing the periodic micro-motions of the limbs. The research scope was extended to include human recognition for variable activities, and hence, a broad number of applications have been investigated, such as fall detection. In addition to this, there are two main factors that have introduced the radar as a powerful sensor for such applications. First is the radar detection capability that is not affected by any environmental limitations. Second, the multiple-input-multiple-output transmission protocol that enabled the radar detection and tracking for multiple humans. |
Enthalten in den Sammlungen: | 07 Fakultät Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik |
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