【摘 要】
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随着无人驾驶技术飞速发展,无人驾驶汽车需要感知行驶环境完成自主驾驶,实现全面数字化。对此,本文提出基于交警姿态估计下的8个交通信号手势的识别。目的是发生道路堵塞、信号灯损坏时,无人驾驶汽车可识别交警信号手势做出相应措施。文中先对斑马线进行语义分割、二值化处理,通过统计连通区域个数（设定区域数大于1为交叉路口）判断当前路口是否为交叉路口。接着对交警站立朝向识别:其先利用Faster R-CNN识别交
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随着无人驾驶技术飞速发展,无人驾驶汽车需要感知行驶环境完成自主驾驶,实现全面数字化。对此,本文提出基于交警姿态估计下的8个交通信号手势的识别。目的是发生道路堵塞、信号灯损坏时,无人驾驶汽车可识别交警信号手势做出相应措施。文中先对斑马线进行语义分割、二值化处理,通过统计连通区域个数（设定区域数大于1为交叉路口）判断当前路口是否为交叉路口。接着对交警站立朝向识别:其先利用Faster R-CNN识别交警,排除非人、非交警的干扰;然后利用Alpha Pose对交警进行姿态估计,目的获得骨骼关键点信息;最后利用眼睛关键点个数来排除交警背面站立的情况:当个数小于2,设定交警背面站立面向来车方向;当个数等于2时,分为正面站立、侧面站立两种情况。区别于大多数研究提取10个关键点,本文只需提取3个关键点,其中利用左、右手腕轨迹表示整个手臂运动情况。又因绘出轨迹差异大,本文提出利用两向量夹角、两点间距离公式规范轨迹。规范的手势信号轨迹包括正面站立8个信号、侧面站立4个信号。正面站立信号规范结果:直行信号规范为一个三角形和一条直线;靠边停车信号规范为一条直线和一个L形状线条;变道信号规范为一个三角形和一个点;左转弯、右转弯信号规范为两条未相交直线;减速慢行、停止、左转弯待转信号规范为一个点和一条直线。侧面站立信号规范结果:侧面站立左转弯、右转弯信号规范为两条交叉的直线;左转弯待转、减速慢行信号规范为一条直线。规范后轨迹存在类间差异、类内相似问题,本文利用Alex Net网络实现类间差异轨迹的分类。对于正面站立类内相似的信号轨迹将利用人头转向进行区分。人头转向依据连续帧人脸朝向的变化,人脸朝向根据鼻子分布情况获得。对于侧面站立类内相似的信号轨迹,将通过信号轨迹与x轴正方向的夹角大小区分左转弯、右转弯信号;通过判断获取的是左手腕还是右手腕的信号,区分左转弯待转、减速慢行信号。
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