Volltextdatei(en) in REPOSIT vorhanden Open Access
DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorTiedemann, Tim-
dc.contributor.authorKochinky, Dennis-
dc.date.accessioned2024-05-22T08:13:45Z-
dc.date.available2024-05-22T08:13:45Z-
dc.date.created2020-08-31-
dc.date.issued2024-05-22-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/15789-
dc.description.abstractMaschinelle 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.de
dc.description.abstractMachine 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.en
dc.language.isodeen_US
dc.subjectRadaren_US
dc.subjectMIMOen_US
dc.subjectmaschinelle Lernverfahrenen_US
dc.subjectRandom Foresten_US
dc.subjectMLPen_US
dc.subjectSVMen_US
dc.subjectSensordatenen_US
dc.subjectObjekterkennungen_US
dc.subjectKreuzvalidierungen_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjectsensor dataen_US
dc.subjectobject recognitionen_US
dc.subjectCross-Validationen_US
dc.subject.ddc004: Informatiken_US
dc.titleUntersuchung von radardatenbasierter Objekterkennung mithilfe maschineller Lernverfahrende
dc.typeThesisen_US
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
thesis.grantor.departmentDepartment Informatiken_US
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburgen_US
tuhh.contributor.refereeMeisel, Andreas-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-186276-
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.publication.instituteDepartment Informatiken_US
tuhh.publication.instituteFakultät Technik und Informatiken_US
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
dc.type.thesisbachelorThesisen_US
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomainen_US
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeThesis-
item.creatorGNDKochinky, Dennis-
item.languageiso639-1de-
item.creatorOrcidKochinky, Dennis-
item.cerifentitytypePublications-
item.advisorGNDTiedemann, Tim-
Enthalten in den Sammlungen:Theses
Zur Kurzanzeige

Seitenansichten

15
checked on 03.07.2024

Download(s)

22
checked on 03.07.2024

Google ScholarTM

Prüfe

HAW Katalog

Prüfe

Feedback zu diesem Datensatz


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.