Im Rahmen des Projektes Scooterfusion wurden für eine vorläufige Evaluation des Systems stationäre Daten erhoben. Die Daten wurden über die entwickelte Kommunikationskette zwischen Client und Server per Mobilfunk Übertragung. Das Testszenario bestand darin ein stehendes Auto der Kompaktklasse aus einer Entfernung von 4 Metern zu erfassen und zu klassifizieren. Die Daten, welche zur Klassifizierung verwendet wurden, wurden mit dem entwickelten MIMO-Radarsystem gemessen und aufgezeichnet. Der Stand der Klassifizierungssoftware, mit welcher der Test durchgeführt wurde ist V0.1. Die Klassifizierung wird auf dem Client mittels eines Raspberry-Pi’s vorgenommen. Die Daten enthalten folgende Informationen: Timestamp: Zeitstempel in UNIX-Time Lat: Latitude Long: Longitude Size: Kalkulierte Größe des projizierten Objekts in Size/0,01 m² Class: Ergebnis der Klassifizierung mFUND-Projekt: ScooterFusion, FKZ: 19F2118A


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    Titel :

    Statische radarbasierte Datensätze zur Objektklassifzierung für EKFs


    Beteiligte:
    ASINCO GmbH (Herausgeber:in)

    Medientyp :

    Forschungsdaten


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Unbekannt




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