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Enregistrement W4414404962 · doi:10.1109/mvt.2025.3601761

Frequency Modulated Continuous Wave Millimeter-Wave Radar for Vehicular In-Cabin Sensing: Child Presence Detection and Beyond

2025· article· en· W4414404962 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Vehicular Technology Magazine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMillimeter-Wave Propagation and Modeling
Établissements canadiensWestern UniversityEmmanuel Bible College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadarKey (lock)SoftwareWirelessMan-portable radarAntenna (radio)Continuous waveRadar engineering detailsSignal processingContinuous-wave radar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To ensure passenger safety, contemporary vehicle designs require robust systems of in-cabin child presence detection (CPD) that adhere to stringent standards or regulatory requirements. These systems are expected to accurately classify children, adults, and nonhuman objects with 100% accuracy and zero false alarms in less than 10 seconds. Challenges have persisted for years to achieve highly reliable CPD using frequency modulated continuous wave (FMCW), particularly in missed detections and high detection precision for small displacements. This article presents integrated design strategies, wireless intelligent sensing (WISe), for mitigating these challenges and implementation details of the FMCW-based CPD system. Key hardware design guidelines and software methodologies for enabling WISe are highlighted in this article. First of all, a co-design approach for hardware is introduced, including the transmitting and receiving antenna isolation influence on the signal-to-noise ratio (SNR) of the radar systems. Second, software strategies are presented to enhance signal processing and data extraction, leveraging spatial-temporal features from point clouds (PCs) and vital signs for accurate and reliable classifications. Future applications of FMCW radar for advanced vehicular in-cabin sensing are also discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle