Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years, we have been involved in several projects related to vehicular in-cabin sensing.These projects resulted in numerous products that are available today in the automotive market.This talk will describe some of these projects, key lessons learned, and select challenges that remain to be resolved.Specifically, we discuss the architecture of various sensor systems that employ radar chipsets for detecting the presence of passengers, counting the number of occupied seats, differentiating between adults and children, monitoring the driver behavior, monitoring the vital signs of all vehicle occupants, alongside with detecting gestures for infotainment system control.In select applications, we showcase that radar signal processing suffices in achieving satisfactory performance.However, in a number of particular cases, we demonstrate the need for pairing machine learning and artificial intelligence with radar sensing to achieve the desired capabilities.For example, we discuss the performance of a Multiple Input Multiple Output Frequency Modulated Continuous Wave (MIMO FMCW) radar operating at millimeter-wave frequencies when placed by the rear-view mirror of a 7-passenger van.We outline the encountered challenges due to the low angular resolution of the radar, which limited the visual perception of the occupant's location.We then describe how machine learning algorithms, such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and K-Nearest Neighbors (KNN) enhanced the accuracy of the detection system.The talk will feature multiple video demos covering the aforementioned use-cases.We conclude the talk with a discussion on the co-existence of multiple in-cabin radar sensors, and select approaches to enable seamless operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».