Классифицируйте пешеходов и велосипедистов на основе их micro-Doppler характеристик с помощью нейронной сети для глубокого обучения и частотно-временного анализа.

Классифицируйте радар, возвращается с обоими подходами машинного и глубокого обучения. Подход машинного обучения использует извлечение признаков рассеивания вейвлета вместе с машиной опорных векторов. Кроме того, два подхода глубокого обучения проиллюстрированы: передайте изучение использования SqueezeNet и рекуррентная нейронная сеть Долгой краткосрочной памяти (LSTM). Обратите внимание на то, что набор данных, используемый в этом примере, не требует усовершенствованных методов, но рабочий процесс описан, потому что методы могут быть расширены к более сложным задачам.

Классифицируйте радарные типы формы волны сгенерированных синтетических данных с помощью Распределения Wigner-Ville (WVD) и глубокой сверточной нейронной сети (CNN).