KLARA

Projektkurzbeschreibung:

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines neuen Radarverfahrens, mit dem Objekte nicht nur geortet, sondern auch klassifiziert werden können. Die Objektklassifikation stellt dabei ein innovatives Leistungsmerkmal für das neue Radarmodul dar. Handelt es sich bei dem Objekt um eine sich bewegende Person, so ist der Vorteil der Radartechnologie, dass im Gegensatz zu Videoaufzeichnungen die Anonymität der Person gewahrt bleibt und die Persönlichkeitsrechte nicht verletzt werden. Für die Klassifizierung sollen Verfahren zur Mustererkennung aus dem Bereich der "Künstlichen Intelligenz" (KI) angewendet werden, wobei der Schwerpunkt auf dem Einsatz "Neuronaler Netzwerke" (NN) liegen wird. Als Merkmale für die Mustererkennung werden die sogenannten Mikro-Doppler-Signale verwendet. Diese beinhalten ein bewegungscharakteristisches Profil einzelner Objektklassen. So erzeugt beispielsweise ein sich bewegender Mensch mit den Pendelbewegungen seiner Arme und Beine ein charakteristisches Profil in einem aus dem Mikro-Doppler abgeleiteten Geschwindigkeits-Zeit Diagramm. Das Ziel dieses Projekts ist es, eine Klassifikation verschiedener Objektklassen vorzunehmen, z.B. die Unterscheidung von Personen und solche die Gegenstände mit sich führen, Radfahrern, Tieren und sich langsam oder schnell bewegenden Fahrzeugen. Zur Klassifikation anhand der Geschwindigkeits-Zeit-Muster werden verschiedene Verfahren aus der Mustererkennung eingesetzt. Um eine hinreichende Anzahl von annotierten Trainingsdaten zu generieren, werden mit speziellen Radar-Video-Geräten Aufzeichnungen von Radar- und Videosignalen mit einer Annotation der Daten durch eine auf die Videosignale angewandte Bilderkennung betrachtet.

Projektpartner ist die Hochschule Niederrhein in Krefeld: Institut iPattern

Project short description:

The aim of this project is to develop a new radar method with which objects can not only be located, but also classified. Object classification is an innovative feature of the new radar module. If the object is a moving person, the advantage of radar technology is that, in contrast to video recordings, the anonymity of the person is preserved and personal rights are not violated. For the classification, pattern recognition methods from the field of "Artificial Intelligence" (AI) will be applied, with the focus on the use of "Neural Networks" (NN). The so-called micro-Doppler signals will be used as features for pattern recognition. These contain a motion characteristic profile of individual object classes. For example, a moving person with the swinging movements of his arms and legs generates a characteristic profile in a velocity-time diagram derived from the micro-Doppler. The aim of this project is to classify different classes of objects, e.g. to distinguish between people and those carrying objects, cyclists, animals and slow or fast moving vehicles. Various methods from pattern recognition are used for classification based on speed-time patterns. In order to generate a sufficient amount of annotated training data, recordings of radar and video signals are viewed with special radar video equipment with annotation of the data by image recognition applied to the video signals.

The two photos above show a 24 GHz Radar-Video unit on the left side and 77 GHz Radar-Video unit on the right. Both modules are equipped with a NanoPC and an Ethernet interface. Radar-Video-Signals are recorded synchronously in a specific file format and can be visualized and edited with the Replayer_uDoppler Software from IMST. The pictures below show a test scenario with a cyclist (1) and a pedestrian (0) in the IMST car park. In the main window of the replayer, the recorded radar and video data are loaded and the radar targets are displayed in distance and direction with the respective speed. For each target (here target (0) and (1)) the micro-Doppler signal is displayed. These signatures are then used to classify the targets.

The KLARA project is supported by the "Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action" on the basis of a decision by the German Bundestag. The funding frame is called "ZIM", the central innovation programme for SMEs.