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龙图腾网获悉天津致新轨道交通运营有限公司申请的专利基于ST-GCN的轨道交通驾驶员操作规范性监测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411894836.0，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于ST-GCN的轨道交通驾驶员操作规范性监测方法及装置是由韩骁;王琮;潘喜军;王英男;范博学;宁博;罗会敏;聂为之设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ST-GCN的轨道交通驾驶员操作规范性监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及事件检测和行为规范监督技术领域，公开了一种基于改进ST‑GCN模型的轨道交通驾驶员操作规范性监测方法及装置，所述方法包括：确定城市轨道交通列车驾驶员启停过程中涉及的多种关键规范操作，并预先标定各关键规范操作对应的关键关节点；在车内外环境中采集驾驶员执行所述多种关键规范操作的视频数据，并对视频数据中驾驶员操作行为的合规性进行评估和标注；构建基于动态拓扑和领域先验融合层的ST‑GCN模型并利用评估和标注后的视频数据对模型进行训练；利用训练好的基于动态拓扑和领域先验融合的ST‑GCN模型实时监测驾驶员操作，输出预测结果。该装置以及方法能够提升监督的实时性和准确性，确保轨道交通的安全运营。

本发明授权基于ST-GCN的轨道交通驾驶员操作规范性监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进ST-GCN模型的轨道交通驾驶员操作规范性监测方法，其特征在于，包括： 确定城市轨道交通列车驾驶员启停过程中涉及的多种关键规范操作，并预先标定各关键规范操作对应的关键关节点； 在车内外环境中采集驾驶员执行所述多种关键规范操作的视频数据，并对视频数据中驾驶员操作行为的合规性进行评估和标注； 构建基于动态拓扑和领域先验融合层的ST-GCN模型并利用评估和标注后的视频数据对模型进行训练，包括： 对所述评估和标注后的视频数据进行人体姿态估计和骨架数据提取，其中，骨架数据包括关键关节点坐标及相应的关节点置信度； 根据关节点置信度与领域先验知识利用关节可信度加权模块对各关节点权重进行动态调整，得到加权后的骨骼序列； 将所述加权后的骨骼序列输入ST-GCN模型进行训练，包括： 对所述加权后的骨骼序列进行域自适应性骨架归一化处理，以驾驶员体型参数为依据调整骨架比例，得到标准化骨骼序列； 将归一化处理后的标准化骨骼序列输入ST-GCN模型进行特征提取，在ST-GCN特征提取过程中，通过可学习的动态拓扑机制，根据当前时序片段及候选操作类型自适应调整关节点连通关系，在中间层嵌入领域先验融合层，将归一化处理后的标准化骨骼序列与规范操作先验矢量融合，引导特征贴近轨道交通领域的标准操作模式；其中，在ST-GCN的9个卷积块中，每个卷积块后均保留残差学习结构，并在部分块间插入动态拓扑与领域先验融合层，以动态优化特征提取； 最终通过SoftMax函数计算输入活动属于特定规范操作的概率，与标签真值计算损失，完成模型训练； 其中，所述对所述评估和标注后的视频数据进行人体姿态估计和骨架数据提取包括： 使用OpenCV将所述评估和标注后的视频逐帧转换为图像序列并进行预处理； 将预处理后的每帧图像输入预训练的基于VGG-19的卷积神经网络，提取图像的高维卷积特征图； 将所述高维卷积特征图输入OpenPose的多阶段网络，生成每帧图像中人体的骨架数据，所述骨架数据包括：人体的各关键关节点坐标信息和每个关键节点检测结果的置信度评分，这些关键节点坐标信息包括但不限于肩部、肘部、手腕、膝部、脚踝的二维位置坐标； 所述OpenPose的多阶段网络采用多阶段、两分支结构，其中，分支一用于估计人体关键关节存在的概率分布，为每个关键关节点生成置信度图；分支二用于计算关节与关节之间的部件亲和场，用以确定哪些关节属于同一人物并重构骨架拓扑；通过多次迭代阶段，OpenPose不断优化置信度图与部件亲和场，最终输出每一帧图像的关键关节点坐标以及相应的关节点置信度评分； 利用训练好的基于动态拓扑和领域先验融合的ST-GCN模型实时监测驾驶员操作，输出预测结果。

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