Đánh giá dữ liệu tổng hợp: So sánh với dữ liệu trong thế giới thực cho các ứng dụng radar

Trong của chúng tôiblog trướcchúng tôi đã tìm hiểu dữ liệu tổng hợp là gì và tầm quan trọng của nó trong việc đào tạo hệ thống trí tuệ nhân tạo/máy học (AI/ML) cho các ứng dụng radar

sòng bạc việt nam đã phát triển quy trình mô phỏng cho phép bạn lập mô hình các kịch bản radar phức tạp trong thời gian thực bằng cách sử dụng kỹ thuật mô phỏng điện từ (EM) dựa trên phương pháp bắn và tia phản xạ (SBR)Bắt cờ bạc online mới nhấtvà đã được tăng tốc bộ xử lý đồ họa (GPU) để thực hiện mô phỏng trong thời gian thựcCảm biến AVxcelerate của Đánh bạc trực tuyếntiện ích bổ sung và cung cấp bộ công cụ cốt lõi cần thiết để tạo dữ liệu tổng hợp chất lượng cao cho các ứng dụng radar

Xây dựng niềm tin: Xác thực dữ liệu tổng hợp

Có một số phương pháp có thể được sử dụng để tạo dữ liệu radar tổng hợp để sử dụng trong các ứng dụng AI/ML

Mô phỏng dựa trên vật lý yêu cầu sử dụng các định luật vật lý cơ bản để mô tả sự truyền sóng và tương tác sóng trong một khung cảnh phức tạp

Giải pháp của sòng bạc việt nam xây dựng độ tin cậy trong dữ liệu tổng hợp bằng cách thu thập dữ liệu phản hồi của radar cho một cảnh phức tạp

chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu trong đó chúng tôi triển khai hệ thống radar trong thế giới thực dưới dạng bản song sinh kỹ thuật số và huấn luyện nó bằng dữ liệu tổng hợp

chúng tôi đã mô phỏng thiết kế ảo của một hệ thống trong mô hình kịch bản dựa trên vật lý kết hợp tất cả các thành phần của môi trường vận hành của nó

chúng tôi đã phát triển cảm biến ảo và tái tạo môi trường trong thế giới thực (một sân cỏ rộng mở) dưới dạng một bề mặt phẳng được mô hình hóa bằng các đặc tính vật liệu điện¹

chúng tôi đã sử dụng mô hình ma-nơ-canh có thể tạo dáng cho phép chúng tôi định vị từng khớp theo bất kỳ hướng nào theo thời gian để tạo hoạt ảnh chân thực²và chúng tôi đã xác định các hoạt động là hoạt ảnh tạm thời của hình học thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính (CAD) bằng cơ sở dữ liệu về hoạt ảnh

Môi trường mô phỏng này cho phép xác định các đặc điểm bức xạ dựa trên bản song sinh kỹ thuật số của chúng tôi và bao gồm các trường do ăng-ten truyền tạo ra và được quan sát ở ăng-ten thu sau khi tán xạ từ môi trường và người đi bộ

Thu thập dữ liệu tổng hợp

Sau đó, chúng tôi đã thử nghiệm mô hình đã đào tạo thu được trên một sòng bạc việt nam dữ liệu thực để chứng minh tính khả thi của việc sử dụng dữ liệu tổng hợp để phát triển và triển khai thực tế hệ thống nhận biết radar

600 mô phỏng của từng hoạt động sử dụng khả năng mô phỏng cảm biến radar trong Cảm biến AVxcelerate để thu thập và xử lý các trường phân tán thành biểu đồ phổ Doppler

Các tình nguyện viên thực hiện các phiên bản hành động tự xác định với vị trí và hướng ban đầu được chọn ngẫu nhiên trong trường quan sát của radar

Các biểu đồ phổ hiển thị các đặc điểm rất giống nhau và cho thấy một cách trực quan rằng dữ liệu tổng hợp thể hiện rất gần với dữ liệu thực

Tìm ​​hiểu sâu hơn về dữ liệu

chúng tôi đã có thể chứng minh tính khả thi của việc sử dụng dữ liệu tổng hợp cho các ứng dụng trong nhận thức radar dựa trên thuật toán ML

trong đó chúng ta sẽ khám phá thêm các công cụ hỗ trợ tạo dữ liệu tổng hợpvàsòng bạc việt nam STK.

Tài liệu tham khảo

1. “Các mô hình và phép đo tán xạ sóng milimet có tần suất chăn thả thấp cho các mặt đường khác nhau
2. Mô hình tham số cho phổ điện môi của mô