一种基于动作识别的轨道交通异常人员检测方法

摘要

本发明公开了一种基于动作识别的轨道交通异常人员检测方法，属于航空监视领域。使用无人机巡检铁路，并对视频进行抽帧，通过对SSD检测模型进行训练并使用，获取每张视频帧图像中各个人员的位置信息，并将包含人员的局部区域截取出来，对关键点检测模型和Resnet‑18衣着分类模型进行训练；使用关键点检测模型预测每个人的关节坐标，将某时间段内的关节坐标组成人体骨架序列，输入LSTM动作识别模型，识别每个人的动作类别。通过Resnet‑18衣着分类模型进行人员的衣着分类。根据每个人的动作类别以及对应的外貌服饰，判断此人是否为工作人员。本发明解决了传统人力巡检或者路基巡检成本巨大的问题，具有较高的实用性和鲁棒性。