基于时空特征融合的交通警察手势识别

来源：计算机工程与应用杂志2024年第8期北京时间：

作者：杜兵, 赵骥

单位：辽宁科技大学 计算机与软件工程学院，辽宁 鞍山 114051

摘要：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。提出了一个GCPM-AGRU模型进行交通警察手势识别。为了更准确地定位人体关键点，对卷积姿态机（CPM）进行改进。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；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；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；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个百分点。

关键词：手势识别,人体关键点,卷积姿态机,GRU,时空特征信息