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Domain Gap Analyse von Radardaten aus dem Automobilbereich

Éditeur :

Springer Vieweg

Paru le : 2025-11-18

Radarsensoren aus dem Automobilbereich sind gegenüber Wetter- und Lichteinflüssen deutlich robuster als LIDAR- und Kamerasensoren. Lukas Lang behandelt daher zum einen die Verwendung von Radardaten für Kollisionserkennungen und ihrer Wahrscheinlichkeiten zwischen Verkehrsteilnehmern d...
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Description du livre


Radarsensoren aus dem Automobilbereich sind gegenüber Wetter- und Lichteinflüssen deutlich robuster als LIDAR- und Kamerasensoren. Lukas Lang behandelt daher zum einen die Verwendung von Radardaten für Kollisionserkennungen und ihrer Wahrscheinlichkeiten zwischen Verkehrsteilnehmern durch KI- und ML-Ansätze. Zum anderen wird der Einfluss verschiedener Datensätze auf das Ergebnis mittels einer Domain Gap Analyse untersucht. Die Studie konzeptioniert und implementiert dazu beide Bereiche und diskutiert die Ergebnisse.

À propos

Auteur
Lukas Lang
Éditeur
Springer Vieweg
Collection
n.c
Parution
2025-11-18
Pages
127 pages
EAN papier
9783658501198

Auteur(s) du livre


Defaut-Illustration Lukas Lang
Lukas Lang ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fahrzeugtechnik der Universität Stuttgart als Mitglied des Fahrsimulatorteams und hat dort promoviert. Der Fokus seiner Tätigkeit liegt auf Umgebungs- und Sensorsimulationen und ihrer Validierung von simulierten zu realen Messdaten sowie deren Verwendung für KI- und ML-Anwendungen.

Caractéristiques détaillées - droits

EAN PDF
9783658501204
Prix
69,01 €
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
12
Taille du fichier
9441 Ko
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