基于深度学习的毫米波雷达静止目标识别：方法应用与优化.docx
文本预览下载声明
基于深度学习的毫米波雷达静止目标识别：方法、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
毫米波雷达作为一种利用毫米波频段进行探测的传感器，凭借其高精度、强抗干扰能力以及全天候工作的特性，在诸多领域得到了广泛应用。在智能交通领域，毫米波雷达助力自动驾驶车辆实现精准的环境感知，为车辆的安全行驶和智能决策提供关键信息；在工业检测中，它能够对各种物体进行精确的检测与识别，保障生产过程的高效与稳定；在安防监控方面，毫米波雷达可以在复杂环境下实现对目标的实时监测与追踪，有效提升安全防范水平。
在这些应用场景里，静止目标的识别是毫米波雷达面临的一项重要挑战。以自动驾驶为例，道路上的静止车辆、交通标志、障碍
显示全部