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http://hdl.handle.net/10773/30403
Title: | Machine learning methods for radar-based people detection |
Other Titles: | Aprendizagem automática aplicada à deteção de pessoas baseada em radar |
Author: | Castanheira, José Pedro Baião |
Advisor: | Teixeira, Francisco José Curado Mendes Tomé, Ana Maria Perfeito |
Keywords: | People detection Indoor environments Radar Machine learning Mobile robotics |
Defense Date: | 6-Dec-2019 |
Abstract: | The present dissertation describes the development and implementation of a
radar-based system with the purpose of being able to detect people amidst
other objects that are moving in an indoor scenario. The detection methods
implemented exploit radar data that is processed by a system that includes the
data acquisition, the pre-processing of the data, the feature extraction, and the
application of these data to machine learning models specifically designed to
attain the objective of target classification.
Beyond the basic theoretical research necessary for its sucessful development,
the work contamplates an important component of software development
and experimental tests. Among others, the following topics were covered
in this dissertation: the study of radar working principles and hardware; radar
signal processing; techniques of clutter removal, feature exctraction, and data
clustering applied to radar signals; implementation and hyperparameter tuning
of machine learning classification systems; study of multi-target detection and
tracking methods.
The people detection application was tested in different indoor scenarios that
include a static radar and a radar dynamically deployed by a mobile robot. This
application can be executed in real time and perform multiple target detection
and classification using basic clustering and tracking algorithms. A study of
the effects of the detection of multiple targets in the performance of the application,
as well as an assessment of the efficiency of the different classification
methods is presented.
The envisaged applications of the proposed detection system include intrusion
detection in indoor environments and acquisition of anonymized data for
people tracking and counting in public spaces such as hospitals and schools. A presente dissertação descreve o desenvolvimento e implementação de um sistema baseado em radar que tem como objetivo detetar e distinguir pessoas de outros objetos que se movem num ambiente interior. Os métodos de deteção e distinção exploram os dados de radar que são processados por um sistema que abrange a aquisição e pré-processamento dos dados, a extração de características, e a aplicação desses dados a modelos de aprendizagem automática especificamente desenhados para atingir o objetivo de classificação de alvos. Além do estudo da teoria básica de radar para o desenvolvimento bem sucedido desta dissertação, este trabalho contempla uma componente importante de desenvolvimento de software e testes experimentais. Entre outros, os seguintes tópicos foram abordados nesta dissertação: o estudo dos princípios básicos do funcionamento do radar e do seu equipamento; processamento de sinal do radar; técnicas de remoção de ruído, extração de características, e segmentação de dados aplicada ao sinal de radar; implementação e calibração de hiper-parâmetros dos modelos de aprendizagem automática para sistemas de classificação; estudo de métodos de deteção e seguimento de múltiplos alvos. A aplicação para deteção de pessoas foi testada em diferentes cenários interiores que incluem o radar estático ou transportado por um robot móvel. Esta aplicação pode ser executada em tempo real e realizar deteção e classificação de múltiplos alvos usando algoritmos básicos de segmentação e seguimento. O estudo do impacto da deteção de múltiplos alvos no funcionamento da aplicação é apresentado, bem como a avaliação da eficiência dos diferentes métodos de classificação usados. As possíveis aplicações do sistema de deteção proposto incluem a deteção de intrusão em ambientes interiores e aquisição de dados anónimos para seguimento e contagem de pessoas em espaços públicos tais como hospitais ou escolas. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/30403 |
Appears in Collections: | UA - Dissertações de mestrado DETI - Dissertações de mestrado |
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