본 논문은 인공지능 기반 지능형 로봇의 무질서한 표적 인식 정확도 향상을 위해 강화 학습을 이용한 새로운 방법을 제안합니다. 수집된 표적 이미지를 양방향 필터링 알고리즘으로 저조도 이미지와 반사 이미지로 분해하고, 각각 차별화된 AI 전략(압축 및 향상)을 적용한 후 융합하여 새로운 이미지를 생성합니다. 이후 심층 강화 학습 모델에 입력하여 학습시켜 무질서한 표적을 효율적으로 인식하도록 합니다. 실험 결과, 제안된 방법은 표적 이미지의 질을 향상시키고, 지능형 로봇의 무질서한 표적 인식 작업의 효율성과 정확도를 높이는 것을 보여줍니다.
