基于改进YOLOv5s算法的列车驾驶员手势识别

随着智能铁路的发展，人工智能技术得到广泛应用。通过深度学习对列车驾驶员手势实时检测，可提高检查驾驶员手势执行情况的效率，保证列车运行安全。针对现有手势识别算法识别精度低、检测速度慢、难以部署等问题，提出一种改进的YOLOv5s列车驾驶员手势识别算法。首先在原始主干网络的卷积操作之后添加CBAM模块，加强重要特征信息，抑制次要特征信息；其次在颈部网络中引入BiFPN模块，在不过多增加计算量的情况下，更好地实现多尺度特征融合；最后通过改进的K-means聚类算法生成适合本文数据集的先验框，更好地提升预测框精准度，加强模型的识别性能。实验结果表明，本算法在测试集上平均精确率均值为0.955,检测速度为71 FPS,网络模型所占内存为15.9 MB,验证了该算法具有识别精度高、检测速度快、模型内存占比小等优势，对于实现工程部署有重要意义。