随着我国铁路交通的发展,需要对机车作业进行更多的训练。在训练的众多项目中,对相关信号的手势训练尤为重要。按照目前的手势训练发展情况,手势训练还是依赖于传统的教学模式。在对手势进行教学训练中,训练者无法实时地反馈训练结果。本文基于体感技术,通过数据采集并建立标准模板库,采用模板匹配算法对训练进行实时评估,建立一个互动性较好的手势信号作业训练系统。根据机车作业的手势特点分为手信号训练和驾驶人员手比机车信号训练,对训练系统进行总体设计。利用体感设备获取骨骼向量作为手信号的特征,提取手指的关节间夹角和右臂向量间的夹角作为手比机车信号的特征。对获得的数据进行处理,分别建立两种手势信号的模板库。通过体感设备采集实时的动作,利用模板匹配算法将实时采集动作与标准模板库进行匹配。根据信号的特征选择不同的评分算法对手势训练结果进行实时评估,并通过对分数进行统计得出阈值。最后,结合Kinect和LeapMotion体感设备在Unity3D平台下搭建了一个机车手势信号作业训练系统。分别对系统的有效性和鲁棒性进行实验验证,结果表明本文提出的训练系统可以应用在实际的训练中。