随着人工智能在近几年的快速发展,以及硬件技术的不断更新,特别是并行计算硬件GPU的运算能力提高迅猛。图像识别技术已经深入应用在了我们生产生活的方方面面。虽然人体位姿图像识别算法有了很多的创新,性能上也有了不错的表现,但是由于现场环境复杂多变,不确定因素众多,想要将其应用在铁路调车安全防护方面还有许多需要改进和创新的方面。本论文在总结前人在人体位姿识别算法和安全防护的应用基础之上,采用人体骨骼关节点进行特征描述,提出一种人体关节点位姿识别模型,针对静态位姿和动态位姿,分别提出了距离法和坐标法。静态位姿识别用于单帧画面人体的骨架,通过计算目标关节点作为参考节点,换算出它与其他的目标节点的距离从而构建出特征矩阵。动态位姿识别用于连续画面中的人体骨架,也叫光流信息,计算每个节点相对于最后一刻的位移,并将其用作动态位姿的特征向量。实验表明,人体位姿图像识别的准确率达到了96.2%,识别速度可以达到26帧每秒。应用本论文设计的人体位姿识别算法,针对铁路调车安全防护事故的痛点,开发了铁路调车安全防护监控和预警系统。系统从铁路作业人员行为监控和预警机制以及前端结果可视化需求出发,提出了以速度问题、数据缓存窗口和结果缓存窗口为目的的人体位姿图像识别平移选择框机制。针对早期警告异常行为的准确性,提出了异常平移选择框,通过对违规作业行为的异常值累计,设定异常值的阈值进而来判断是否需要触发报警和报警的级别。最后设计了客户端软件,并在现场环境下进行部署和测试。人机交互界面友好,可以实现现场调车作业的实时安全防护,针对异常情况设计了报警机制和抓拍存储功能。