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Classificazione automatica di dati radar con metodi di apprendimento automatico

Nell’analisi d’immagine vengono applicati a livello standard metodi di apprendimento automatico per la classificazione automatica dell’immagine e il riconoscimento di caratteristiche. Questi metodi cercano di raggruppare caratteristiche specifiche all'immagine in un record dati di addestramento e di assegnarle a classi predefinite (ad es. «Paesaggio», «Cane», «Persona») per generalizzare in questo modo anche nuove immagini.

19.09.2019 | Dr. Roland Oechslin, WTS

Cosa vede di diversi obiettivi un radar di sorveglianza in banda x
Cosa vede di diversi obiettivi un radar di sorveglianza in banda x.

In ambito di radar, metodi di questo genere non sono ancora utilizzabili in impianti operativi ma vengono già applicati in dimostratori di ricerca. Nel progetto «Soli», movimenti di mani vengono ad esempio rilevati da un sensore radar miniaturizzato e, con metodi di apprendimento automatico, assegnati a gesti quali «Scorrere con il pollice», «Schioccare con le dita» o «Premere pulsante».

In armasuisse S+T, le possibilità offerte dai metodi di apprendimento automatico in ambito di radar sono state esaminate nel quadro di un progetto di ricerca dei settori specialistici STS e STC4I. In questo contesto, un record dati è stato prima registrato con diversi obiettivi (persone, veicoli) e diverse impostazioni radar, poi suddiviso in singole sezioni di processo (immagini) e infine dotato di metadati quali «L’obiettivo è una persona», «L'obiettivo si sta avvicinando al radar».

Il fine di questo progetto di ricerca è quello di verificare con quali risultati e in quali condizioni si possano rilevare e classificare gli obiettivi e se i metodi di apprendimento automatico siano in grado di integrare o eventualmente sostituire metodi di classificazione classici come ad esempio il micro-doppler o la High Range Resolution.