Lang

Domain Gap Analyse von Radardaten aus dem Automobilbereich

Springer Gabler

ISBN 978-3-658-50120-4

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Bibliografische Daten

eBook. PDF. Weiches DRM (Wasserzeichen)

2025

33 s/w-Abbildungen.

Umfang: 127 S.

Verlag: Springer Gabler

ISBN: 978-3-658-50120-4

Produktbeschreibung

Radarsensoren aus dem Automobilbereich sind gegenüber Wetter- und Lichteinflüssen deutlich robuster als LIDAR- und Kamerasensoren. Lukas Lang behandelt daher zum einen die Verwendung von Radardaten für Kollisionserkennungen und ihrer Wahrscheinlichkeiten zwischen Verkehrsteilnehmern durch KI- und ML-Ansätze. Zum anderen wird der Einfluss verschiedener Datensätze auf das Ergebnis mittels einer Domain Gap Analyse untersucht. Die Studie konzeptioniert und implementiert dazu beide Bereiche und diskutiert die Ergebnisse.

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