现今儘管市面上有许多侦测和监控感应装置可用，雷达仍然是一个有效的工具。在我们的两个应用项目中，我们以下列方式利用雷达：
交通管制：使用雷达来估算调查区域内的车辆数量。
安全监控：在偏远地区，我们利用雷达来侦测动物或人类的移动和潜在威胁，确保安全同时保持隐私。

一般来说，当雷达作为检测和监控工具时，具有以下优势：
1.    隐私保护：避免捕捉可识別的图像，在安全区域中减轻隐私疑虑。
2.    快速实时反应：提供即时反馈，适合于交通控制和安全监控中的快速决策。
3.    广泛覆盖：从单个单元监控多达180度和3-4公里的大范围。
4..    成本效益：比部署多个光学相机更经济，降低总成本。

然而，在最近的雷达系统应用中，我们遇到了以下问题：
1.    在一个渔农自然护理署的一个项目中，雷达将海浪误认为人影，导致海洋公园安全系统发出虚警。
2.    同样，在与运输署合作的一个交通监控系统项目中，雷达将树叶移动误认为小型车辆，妨碍交通监控。

为了应对雷达技术在准确识別物体方面面临的挑战，我们提出了一种利用聚类算法和强化学习的双重方法。
1.    使用DBSCAN和孤立森林进行数据聚类。
2.    使用光学摄像机代理实施强化学习进行验证。最终，光学摄影机在生产的过程中並非必要。

提议的方法旨在实现：
1.    改进雷达检测准确性的算法。
2.    专门为雷达应用优化的训练数据集。

通过整合这些先进技术，我们旨在显着增强雷达技术在安全和交通监控应用中的可靠性和准确性。

此外，我们计划在学术期刊上发表我们的研究。我们作品的暂定标题是《通过强化学习验证方法提升雷达检测的准确性》。