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Mikro-Doppler Radardaten von Verkehrsteilnehmern

Mikro-Doppler Radardaten von Verkehrsteilnehmern zum Trainieren von Neuronalen Netzen.
Eine Datendatei enthält zeitsynchrone Radar- und Videodaten.
Zu einem Datensatz gehören Radardaten (Entfernung, Richtung und Geschwindigkeit) von Verkehrsteilnehmern aufgenommen in einem Kreuzungsbereich bei unterschiedlichen Verkehrssituationen. Darüber hinaus sind zu jedem bewegten Radarziel die Mikro-Doppler-Daten und das Videobild der Verkehrsszene zusammen mit einem Zeitstempel abgespeichert. Die Mikro-Doppler-Daten können zum Trainieren von Neuronalen Netzen verwendet werden, nachdem der Anwender diesen Daten ein Label aus bestimmten Klassen zugeordnet hat. Dies kann händisch oder automatisiert mit Hilfe von Bilderkennungstools durchgeführt werden. Sinnvolle Klassen können für diese Daten sein: Person geht, Person läuft, Radfahrer, Fahrzeug usw.
Die gelabelten Daten können dann zum Trainieren oder Verifizieren von Neuronalen Netzen angewendet werden.
Ziel dieser Klassifizierung ist, frühzeitig Verkehrssituationen zu erkennen, die zu einer Gefahr insbesondere für vulnerable Verkehrsteilnehmer führen kann, um entsprechend rechtzeitig Informationen oder Warnungen an die Verkehrsteilnehmer übermitteln oder Einfluss auf die Verkehrssteuerung nehmen zu können. Dies soll zukünftig auch das autonome Fahren in städtischen Kreuzungsbereichen unterstützten.

mFUND-Projekt: VIDETEC, FKZ: 19F1074B

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