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摘要:
巡检机器人在人员视觉检测中,人员位置呈现高动态特点.针对近距离下机器人只能捕捉到人体的局部信息导致被动视觉检测效率低下的情况,提出了一种基于深度强化学习的主动视觉方法.该方法使用深度卷积网络提取图像特征,利用强化学习策略训练动作决策网络控制云台相机转动.实验结果表明,该算法可使机器人根据图像中出现的人体局部信息转动云台相机实现人脸主动搜索,突破了传统方法被动式检测的局限性,提高了视觉检测算法在机器人应用中的适应性.
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文献信息
篇名 基于强化学习的机器人人脸搜索和跟踪方法
来源期刊 电子测量技术 学科
关键词 主动视觉 强化学习 目标搜索 目标跟踪
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 理论与算法|Theory and Algorithms
研究方向 页码范围 82-86
页数 5页 分类号 TN911.73
字数 语种 中文
DOI 10.19651/j.cnki.emt.2106361
五维指标
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研究主题发展历程
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电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
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