Titel: | Untersuchung von radardatenbasierter Objekterkennung mithilfe maschineller Lernverfahren | Sprache: | Deutsch | Autorenschaft: | Kochinky, Dennis | Schlagwörter: | Radar; MIMO; maschinelle Lernverfahren; Random Forest; MLP; SVM; Sensordaten; Objekterkennung; Kreuzvalidierung; machine learning; sensor data; object recognition; Cross-Validation | Erscheinungsdatum: | 22-Mai-2024 | Zusammenfassung: | Maschinelle Lernverfahren spielen eine wichtige Rolle in der Informatik. Sie eignen sich unter anderem für Klassifizierungsprobleme. Die Daten, mit denen sie gefüttert werden, sind vielfältig. In dieser Arbeit wird die Objekterkennung mittels Radardaten untersucht, die Messdaten stammen von einem Radarsensor mit mehreren Sende- und Empfangsantennen. Zur Klassifizierung kommen verschiedene maschinelle Lernverfahren zum Einsatz, die abschließend miteinander verglichen werden. Machine learning algorithms play an important role in computer science. They are suitable for e.g. classification problems, the data with which they are fed are diverse. In this work, object detection is investigated using radar data, the measurement data comes from a radar sensor with several transmit and receive antennas. Various machine learning processes are used for classification, which are then compared with each other. |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12738/15789 | Einrichtung: | Department Informatik Fakultät Technik und Informatik |
Dokumenttyp: | Abschlussarbeit | Abschlussarbeitentyp: | Bachelorarbeit | Hauptgutachter*in: | Tiedemann, Tim | Gutachter*in der Arbeit: | Meisel, Andreas |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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