基于DinoPose的列车司机手比行为检测研究

本研究针对铁路场景列车驾驶室驾驶员监控视频图像提出了一种列车司机手势动作识别算法模型DinoPose。通过引入Transformers中的编码器–解码器结构来实现基于回归的人体骨架关键点检测,有效地将Dino网络的应用场景从目标检测扩展至人体骨架检测。通过多组列车驾驶室的视频图像所抽取的关键帧数据集测试,本文提出法在精度上优于Openpose和Yolo-pose算法,其中mAP达到了95.72%,手比项点的检测准确率达到85.74%以上,能够满足铁路局机务段机车司机室监控视频智能分析的实际业务需求。