Análisis de filtros inteligentes para ecos de radares de automoción - González-Gómez, Jaime (My University, 2024)
Este proyecto busca una solución para la aplicación de un sistema inteligente de filtrado de clutter que pueda ser implementado en los radares de tráfico ofrecidos en el mercado. Este filtro inteligente tiene la responsabilidad de limpiar la señal medida para así disminuir los costes de procesamiento posteriores, debido a la disminución de datos a analizar. Esto implica alejarse de los modelos de redes neuronales, los cuales no pueden ser utilizados en la mayoría de los sistemas portables, y el entrenamiento de modelos clásicos de clasificación, ajustándose así a unos criterios de memoria ocupada y tiempo de procesamiento. Las tareas del proyecto han sido organizadas con la metodología Kanban, enumerando así todas las tareas a realizar. Los resultados muestran que, aunque los resultados finales no son los deseados para el propósito inicial, el objetivo es alcanzable utilizando datos bien etiquetados.
This project seeks a solution for the application of an intelligent clutter filtering system that can be implemented in the traffic radars offered in the market. This intelligent filter has the responsibility to clean the measured signal to decrease the subsequent processing costs, due to the decrease of data to be analyzed. This implies moving away from neural network models, which cannot be used in most portable systems, and the training of classical classification models, thus adjusting to the criteria of occupied memory and processing time. The project tasks have been organized using the Kanban methodology, thus listing all the tasks to be performed. The results show that, although the results are not the desired ones for the initial purpose, the objective is achievable using well labeled data.
Keywords: automoción; clutter; detección de objetos; radar; tráfico; automotive; clutter; object detection; radar; traffic; Máster Universitario en Inteligencia Artificial