Reinforcement learning and convolutional neural network system for firefighting rescue robot

Tien Kun Yu; Yang Ming Chieh; Hooman Samani

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Reinforcement learning and convolutional neural network system for firefighting rescue robot

机译：消防救援机器人强化学习与卷积神经网络系统

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In this paper, we combine the machine learning and neural network to build some modules for the fire rescue robot application. In our research, we build the robot legs module with Q-learning. We also finish the face detection with color sensors and infrared sensors. It is usual that image fusion is done when we want to use two kinds of sensors. Kalman filter is chosen to meet our requirement. After we finish some indispensable steps, we use sliding windows to choose our region of interest to make the system’s calculation lower. The least step is convolutional neural network. We design a seven layers neural network to find the face feature and distinguish it or not.

机译：在本文中，我们结合了机器学习和神经网络，为消防机器人应用构建了一些模块。在我们的研究中，我们使用Q学习构建了机器人腿模块。我们还使用颜色传感器和红外传感器完成了人脸检测。当我们要使用两种传感器时，通常会完成图像融合。选择卡尔曼滤波器来满足我们的要求。完成一些必不可少的步骤后，我们使用滑动窗口选择感兴趣的区域，以降低系统的计算量。最少的步骤是卷积神经网络。我们设计了一个七层神经网络来查找面部特征并将其区分。

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来源
《MATEC Web of Conferences》 |2018年第1期|共6页
作者
Tien Kun Yu; Yang Ming Chieh; Hooman Samani;
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正文语种
中图分类一般工业技术;
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