title: Advanced Deep Learning Architectures for Human-Radar Interaction in Indoor Environments
title: Fortschrittliche Deep-Learning-Architekturen für Mensch-Radar-Interaktion in Innenräumen
Creators: name: Hazra, Souvik
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2025
Subjects: subject: radar
subject: deep learning
subject: people sensing
subject: DDC Classification::6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::62 Ingenieurwissenschaften::629 Andere Fachrichtungen der Ingenieurwissenschaften

description: Due to the incredible progress in communication technologies and continual reduction in the size of electronic devices, sensors are progressively permeating everyday life. In indoor scenarios, human sensing has led to the creation of smart devices ranging from the usage of human presence or count to vital sensing information to regulate heating, ventilation, lighting, and entertainment systems for a better user experience while saving significant amounts of energy and CO2 emissions in the process. Additionally, sensors have extended in our daily lives to track and monitor our well-being in the form of sleep tracking, vital sensing, or activity monitoring. Deep Learning (DL) has propelled the maturity and robustness of these use cases and reduced the Go-To-Market time of resulting products. The most dominant human sensing sensors are vision sensors which raise privacy concerns and suffer from limited illuminations or occlusions. Contrary to that, radar systems are privacy-preserving, independent of illumination conditions, and allow extraction of information such as range, velocity, and angle of a target. Most works in radar-based human sensing are limited to automotive use cases and use traditional signal processing or conventional DL architectures designed for vision systems. This work explores the use of low-cost millimeter-wave frequency continuous wave radar sensors for human sensing in complex indoor environments, ranging from presence sensing, people counting, and people activity recognition to vital signs monitoring by leveraging advanced deep learning techniques. The limitations of using conventional approaches due to multi-path reflections, clutter, and ghost targets are identified and addressed by using new training schemes, architectures, and loss functions that result in robust and superior performance compared to previous approaches while being widely acceptable due to small computation footprint of the proposed methodologies.
description: Der rasante Fortschritt in der Kommunikationstechnologie und die kontinuierliche Miniaturisie- rung elektronischer Geräte haben dazu geführt, dass Sensoren zunehmend Einzug in unseren Alltag halten. Insbesondere in Innenräumen hat die Erfassung menschlicher Bewegungen zur Entwicklung intelligenter Geräte geführt, die von der Nutzung von Informationen über die Anwesenheit von Menschen bis hin zur Steuerung von Heizung, Lüftung, Beleuchtung und Unterhaltungssystemen reichen, um eine bessere Benutzererfahrung zu bieten und dabei signifikante Energiemengen sowie CO2-Emissionen einzusparen. Darüber hinaus erlauben es Sensoren, eine kontinuierliche Überwach-ung unseres Wohlbefindens in Form von Schlaftracking, Vitalmessungen oder Aktivitätsüberwachung durchzuführen. Deep Learning (DL) ermöglicht eine Verbesserung der Reife und Robustheit dieser Anwendungsfälle und beschleunigt zudem die Markteinführung der resultierenden Produkte. Die am häufigsten von Menschen für sich verwendeten Sensoren sind Bildgebungs-Sensoren, die Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre aufwerfen und unter begrenzten Beleuchtungs- oder Verdeckungsbedingungen leiden. Im Gegensatz dazu gewährleisten Radarsysteme den Datenschutz, sind unabhängig von Lichtverhältnissen und ermöglichen die Extraktion von Informationen wie Entfernung, Geschwin-digkeit und Winkel eines Ziels. Bisherige Arbeiten im Bereich der radarbasierten Erfassung beschränken sich oftmals auf Anwendungsfälle im Automobilbereich und nutzen traditionelle Signalverarbeitung oder konventionelle DL-Architekturen, die für Bildverarbeitungssysteme entwickelt wurden. Die vorliegende Arbeit untersucht den Einsatz von kostengünstigen Millimeterwellen-Dauerstrichradar-sensoren zur Personenerkennung in komplexen Innenraumumgebungen, von der Präsenzerkennung, der Personenzählung und der Personenaktivität bis hin zur Überwachung von Vitalfunktionen durch den Einsatz fortschrittlicher Deep-Learning-Techniken. Die Einschränkungen herkömmlicher Ansätze aufgrund von Mehrwege- Reflexionen, Störungen und unerwünschten Zielen werden durch den Einsatz neuer Trainingstechniken, Architekturen und Verlustfunktionen identifiziert und behoben, was zu einer robusten und überlegenen Leistung im Vergleich zu früheren Ansätzen führt. Zudem sind die vorgeschlagenen Methoden aufgrund ihres geringen Rechenaufwands von Vorteil.