基于时空特征融合的交通警察手势识别

作者：杜兵; 赵骥^*

来源：计算机工程与应用, 2023, 1-9.

• 手势识别
• 人体关键点
• 卷积姿态机
• GRU
• 时空特征信息

近年来，随着人体姿态估计技术的发展，基于骨架关键点的手势识别技术应运而生。本文提出了一个GCPM-AGRU模型进行交通警察手势识别。为了更准确的定位人体关键点，对卷积姿态机(CPM)进行改进。首先，在特征提取模块中加入残差思想、通道拆分和通道重组，设计后的特征提取模块更好提取图片特征；此外，在CPM第一阶段加入并行多分支Inception4d结构，使CPM网络具有多尺度特征融合思想，有效改进对人体关键点定位的问题；其次，提出基于注意力机制的GRU，通过为每帧分配不同权重来达到对每帧不同程度的关注，从而更好获取时间信息；最后，结合时空特征信息进行交通警察手势识别。交通警察手势识别的准确度达到了93.7%，相比网络改进之前提高了2.95%。

• 单位
  辽宁科技大学