本发明提出一种基于深度强化学习的物体检测方法，属于模式识别技术领域及主动物体检测技术领域。该方法首先建立深度强化学习神经网络；通过对机器人进行多次物体检测实验，获取训练数据对神经网络进行训练，得到训练完毕的神经网络。在使用阶段，机器人获取当前时刻的图像及图像中待检测物体的包络框输入训练完毕的神经网络，网络输出机器人下一时刻执行的动作，机器人执行动作后得到新的当前时刻的包络框并利用识别函数进行判定：若包络框中待检测物体识别可信度高于设定的识别阈值，则物体检测成功。本发明利用强化学习技术对机器人的动作进行控制，利用机器人视角的变化来获得更好的观测图像，从而获得更好的物体检测结果。
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来源：北方有色网
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