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Statische radarbasierte Datensätze zur Objektklassifzierung für EKFs
Im Rahmen des Projektes Scooterfusion wurden für eine vorläufige Evaluation des Systems stationäre Daten erhoben. Die Daten wurden über die entwickelte Kommunikationskette zwischen Client und Server per Mobilfunk Übertragung.
Das Testszenario bestand darin ein stehendes Auto der Kompaktklasse aus einer Entfernung von 4 Metern zu erfassen und zu klassifizieren.
Die Daten, welche zur Klassifizierung verwendet wurden, wurden mit dem entwickelten MIMO-Radarsystem gemessen und aufgezeichnet.
Der Stand der Klassifizierungssoftware, mit welcher der Test durchgeführt wurde ist V0.1. Die Klassifizierung wird auf dem Client mittels eines Raspberry-Pi’s vorgenommen.
Die Daten enthalten folgende Informationen:
Timestamp: Zeitstempel in UNIX-Time
Lat: Latitude
Long: Longitude
Size: Kalkulierte Größe des projizierten Objekts in Size/0,01 m²
Class: Ergebnis der Klassifizierung
mFUND-Projekt: ScooterFusion, FKZ: 19F2118A
Radar MIMO EKF KI-Klassifizierung E-Scooter Sensorik ScooterFusion E-Bike Fahrrad mcloud_id:6fd2c38f-c282-4f51-b230-86a86a40710f
Links zu den Daten
Exemplarische_Testmessung_stationär.png
/downloads/mcloud/6fd2c38f-c282-4f51-b230-86a86a40710f/Exemplarische_Testmessung_stationär.pngScooterFusion-Klassifizierte_Daten_v.01.xlsx
/downloads/mcloud/6fd2c38f-c282-4f51-b230-86a86a40710f/ScooterFusion-Klassifizierte_Daten_v.01.xlsxScooterFusion_Sensorik.jpg
/downloads/mcloud/6fd2c38f-c282-4f51-b230-86a86a40710f/ScooterFusion_Sensorik.jpgNutzungshinweise
- Das Projektkonsortium ScooterFusion ist nicht haftbar für Schäden, die sich aus Nutzen der Daten ergeben.
- Quellenvermerk: Eigene Testmessungen im Rahmen des Projektes (ASINCO GmbH)
Links zu den Metadaten
Bereitgestellt durch
ASINCO GmbH
Kategorie
Aktualität der Datensatzbeschreibung
Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023
Zeitbezug der Daten
Tue Jun 14 22:00:00 GMT 2022
Aktualisierungsfrequenz
Unregelmäßig
Raumbezug der Daten
Nutzungsbestimmung
Freie Nutzung
Lizenz
Es gelten keine Bedingungen