基于人体骨骼信息的列车司机行为智能识别

• 作者: 刘昕武 王志毅
• 来源期刊: 机车电传动
• 学科: 交通运输
• 关键词: 人体骨骼 深度学习 姿态识别 LKJ 列车
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: U268.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13890/j.issn.1000-128x.2020.04.018

摘要

文章提出了一种基于骨架识别的人体姿态捕捉预测算法,用于识别列车驾驶员违章行为.该方法是将司机作业监控视频拆分成一组连续的图片组合,然后通过构建深度学习模型网络预测每一帧图片中的人体姿态,并使用逻辑回归模型对司机行为进行分类,最终,通过将识别出的司机行为与LKJ数据相关联,裁定司机行为是否违章.该方法比目前机务段靠人工抽检的方式更加高效合理,但其识别效果受限于车载摄像头清晰度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志毅		1	0	0.0	0.0
2	刘昕武		1	0	0.0	0.0