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结合全局上下文信息的交警手势识别方法

         

摘要

为了解决现有交警手势识别模型对全局信息提取得不够完善而导致识别准确率不高的问题,提出了一种结合全局上下文信息的交警手势识别方法(Spatial Graph Convolutional and Temporal Transformer network,SGCTT).该算法以STGCN网络模型为基础,使用图卷积进行非线性映射的方式来实现空间编码,并将空间编码得到的高维特征合并上一个用于分类的维度相同的可训练向量,然后再加入时间位置信息进行时间编码.最后,将时间编码器输出的训练完成的向量通过一个多层感知机进行分类输出.实验结果表明:在光照状态良好和夜间灯光下,SGCTT算法满足实时性的要求,对交警手势检测的平均精度达到了97.83%,相比于现有的交警手势分类模型有所提高,且具有更强的可移植性.

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