• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

tinyML Asia 2023 - Muhammet Yanik: Target Classification on the Edge using mmWave Radar: A Novel... скачать в хорошем качестве

tinyML Asia 2023 - Muhammet Yanik: Target Classification on the Edge using mmWave Radar: A Novel... 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
tinyML Asia 2023 - Muhammet Yanik: Target Classification on the Edge using mmWave Radar: A Novel...
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: tinyML Asia 2023 - Muhammet Yanik: Target Classification on the Edge using mmWave Radar: A Novel... в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно tinyML Asia 2023 - Muhammet Yanik: Target Classification on the Edge using mmWave Radar: A Novel... или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон tinyML Asia 2023 - Muhammet Yanik: Target Classification on the Edge using mmWave Radar: A Novel... в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



tinyML Asia 2023 - Muhammet Yanik: Target Classification on the Edge using mmWave Radar: A Novel...

Target Classification on the Edge using mmWave Radar: A Novel Algorithm and Its Real-Time Implementation on TI’s IWRL6432 Muhammet Emin YANIK Radar R&D Systems Engineer Texas Instruments he past few years have seen a significant increase in sensing applications in the mmWave spectrum, primarily due to the advances in mmWave technology that have reduced the size, cost, and power consumption. While mmWave radars have been traditionally employed in target detection and tracking, there has been a trend toward using radar signals for target classification. Many of these classification algorithms use machine learning (ML) to leverage the radar’s high sensitivity to motion. Examples include motion classification for reducing false alarms in indoor and outdoor surveillance, fall detection for elderly care, and more. In our study, we developed and implemented a mmWave radar-based multiple-target classification algorithm for cluttered real-world environments, emphasizing the limited memory and computing budget of edge devices. The following figure depicts the high-level processing flow of the overall algorithmic chain running on TI’s low-cost and ultra-low-power integrated radar-on-chip device, IWRL6432, in real-time. The analog/digital front-end of the IWRL6432 mmWave radar first generates the radar cube (i.e., ADC raw data) in all range (after in-place range-FFTs), chirp, and antenna (two transmitters, three receivers) domains. The detection layer then processes the ADC data using traditional FFT processing (Doppler-FFT and angle-FFT), followed by a peak detection step to generate a point cloud. The point cloud is then clustered into objects using a multiple-target tracker algorithm (based on an Extended Kalman Filter). Although we develop and implement this algorithm on IWRL6432, it is important to note that it is also generic to be deployed on other TI device variants. The main challenge addressed in our study is to generate µ-Doppler spectrograms from multiple targets concurrently to be used in the following modules. To achieve this goal, we developed and implemented a solution to create µ-Doppler spectrograms using multiple target tracker layer integration. The centroid for each tracked object is mapped to the corresponding location in the radar cube, and a µ-Doppler spectrum is extracted from the neighborhood of this centroid (which is repeated for each track). The µ-Doppler spectrum is concatenated across multiple consecutive frames to generate a 2D µ-Doppler vs. time spectrogram. Compared to prior work (mostly lacks the essential elements needed to achieve a reliable solution for real-world problems with multiple target scenarios and typically assumes single-target scenes), our invention proposes a novel approach and implements it efficiently on edge to classify multiple target objects concurrently. Although most prior art processes the generated 2D µ-Doppler vs. time spectrogram through a 2-D CNN model for classification, we further process the 2D spectrogram to create hand-crafted features (a small set of parameters that capture the essence of the image), which reduces the computational complexity and makes multiple target classification possible on edge. In this approach, a single frame yields a single value for each feature. Therefore, the sequence of frames generates a corresponding 1D time series data for each feature. In this study, six features are extracted from µ-Doppler spectrograms for use by the classifier. We then build and train a 1D-CNN model to classify the target objects (human or non-human) given the extracted features as 1D time series data. Since a 2D-CNN model is memory and MIPS-intensive, too complex to support multiple tracks on low-power edge processors, and needs massive data for training, the proposed approach results in lower complexity. In our 1D-CNN network architecture, the input size is configured as the total number of features. Three blocks of 1D convolution, ReLU, and layer normalization layers are used. To reduce the output of the convolutional layers to a single vector, a 1D global average pooling layer is added. To map the output to a vector of probabilities, a fully connected layer is used with an output size of two (matching the number of classes), followed by a softmax layer and a classification layer. In the model training step, a total of 125816 frames of data were captured at 10Hz (corresponds to 3.5 hours in total) from different human and non-human targets. In the data capture campaign, 310 scenarios are created in distinct environments with around 20 different people and numerous non-human targets (e.g., fan, tree, dog, plant, drone, etc.). The data is captured with synchronized video to assist in labeling. In total, 55079 observations (25448 humans, 29631 non-humans) are generated when the time window size is configured to 30 frames (3sec at 10Hz).

Comments
  • tinyML Asia 2023 - Jongwon Baek: PyNetsPresso and LaunchX: An Integrated Toolchain for Hardware... 2 года назад
    tinyML Asia 2023 - Jongwon Baek: PyNetsPresso and LaunchX: An Integrated Toolchain for Hardware...
    Опубликовано: 2 года назад
  • tinyML Asia 2023 - Georgios Flamis: How to enable seamless TinyML development and deployment 2 года назад
    tinyML Asia 2023 - Georgios Flamis: How to enable seamless TinyML development and deployment
    Опубликовано: 2 года назад
  • Алексей Венедиктов*. Без посредников / 17.12.25
    Алексей Венедиктов*. Без посредников / 17.12.25
    Опубликовано:
  • TinyML Asia - Charbel Rizk: Oculi Enables 600x Reduction in Latency-Energy Factor for Visual Edge... 1 год назад
    TinyML Asia - Charbel Rizk: Oculi Enables 600x Reduction in Latency-Energy Factor for Visual Edge...
    Опубликовано: 1 год назад
  • Edge AI в действии: Qualcomm, Renesas, Enerzai, Kudrat AI и Advantech 2 недели назад
    Edge AI в действии: Qualcomm, Renesas, Enerzai, Kudrat AI и Advantech
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Почему не весь сыр одинаково полезен, что действительно важно знать 3 дня назад
    Почему не весь сыр одинаково полезен, что действительно важно знать
    Опубликовано: 3 дня назад
  • BURZA W SEJMIE - AWANTURA NA POCZĄTKU OBRAD! 5 часов назад
    BURZA W SEJMIE - AWANTURA NA POCZĄTKU OBRAD!
    Опубликовано: 5 часов назад
  • Same 128GB but cheaper 1 день назад
    Same 128GB but cheaper
    Опубликовано: 1 день назад
  • РАЗБОР НЕКОТОРЫХ ЗАДАЧ ИЗ ОЛИМПИАДЫ ЭЙЛЕРА, ПЕРВЫЙ ЗАОЧНЫЙ ЭТАП ОТБОРА! 1 день назад
    РАЗБОР НЕКОТОРЫХ ЗАДАЧ ИЗ ОЛИМПИАДЫ ЭЙЛЕРА, ПЕРВЫЙ ЗАОЧНЫЙ ЭТАП ОТБОРА!
    Опубликовано: 1 день назад
  • EDGE AI Talks: How Can Edge AI Transform Energy Infrastructure? 13 дней назад
    EDGE AI Talks: How Can Edge AI Transform Energy Infrastructure?
    Опубликовано: 13 дней назад
  • Моделирование Монте-Карло 5 лет назад
    Моделирование Монте-Карло
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5 4 года назад
    Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5
    Опубликовано: 4 года назад
  • Где начало СХЕМЫ? Понимаем, читаем, изучаем схемы. Понятное объяснение! 8 месяцев назад
    Где начало СХЕМЫ? Понимаем, читаем, изучаем схемы. Понятное объяснение!
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Прозвонка электронной платы шаг за шагом | Подробная инструкция для мастера | Программатор ST-LINK 2 месяца назад
    Прозвонка электронной платы шаг за шагом | Подробная инструкция для мастера | Программатор ST-LINK
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Разработка более безопасных систем: генеральный директор Embedl Ханс Саломонссон об оптимизации, ... 8 дней назад
    Разработка более безопасных систем: генеральный директор Embedl Ханс Саломонссон об оптимизации, ...
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Generative Edge AI: архитектуры, агенты и приложения с Робом Тиффани (IDC) 7 дней назад
    Generative Edge AI: архитектуры, агенты и приложения с Робом Тиффани (IDC)
    Опубликовано: 7 дней назад
  • How Gas Turbines Work (Combustion Turbine Working Principle) 2 года назад
    How Gas Turbines Work (Combustion Turbine Working Principle)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Getting the CPU5 Centurion onto the Network! 3 дня назад
    Getting the CPU5 Centurion onto the Network!
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Будущее за периферийным ИИ: распределенный интеллект с Гаем Тамиром из Intel 7 дней назад
    Будущее за периферийным ИИ: распределенный интеллект с Гаем Тамиром из Intel
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Reinforcement Learning Tutorial - RLVR with NVIDIA & Unsloth 2 дня назад
    Reinforcement Learning Tutorial - RLVR with NVIDIA & Unsloth
    Опубликовано: 2 дня назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5