Sammanfattning av denna webbsida: Exakt klassificering av mänsklig akvatisk verksamhet med hjälp av radar har en mängd olika potentiella tillämpningar såsom räddningsinsatser och gränspatruller. Inte desto mindre har klassificeringen av verksamheter på vatten med hjälp av radar inte studerats i någon större utsträckning, till skillnad från fallet på torr mark, på grund av dess unika utmaning. Nämligen, är inte bara radar tvärsnittet av en människa på vatten liten, men micro-Doppler signaturer är mycket bullersammare på grund av vatten droppar och vågor. I detta dokument undersöker vi först om diskriminerande signaturer kan erhållas för aktiviteter på vatten genom en simuleringsstudie. Sedan visar vi hur vi effektivt kan uppnå hög klassificering noggrannhet genom att tillämpa djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) direkt till spektrogrammet för verkliga mätdata. Från den femfaldiga korsvalideringen av vår datauppsättning, som består av fem vattenaktiviteter, rapporterar vi att det konventionella funktionsbaserade systemet endast uppnår en noggrannhet på 45,1 procent. Däremot uppnår DCNN som utbildats med hjälp av endast insamlade data 66,7%, och överföringen lärd DCNN, som tar en DCNN förträngd på en RGB-bilddatauppsättning och finjusterar parametrarna med hjälp av insamlade data, uppnår en mycket högre 80,3%, vilket är en betydande prestandaboost.
I REF används överföringslärande för att klassificera mänsklig akvatisk verksamhet.
Micro-Doppler Based Classification of Human Aquatic Activities via Transfer Learning of Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}