杨睿

（西安职业技术学院，陕西西安 710077）

职业技能训练对于获得实操技能、达到岗位要求、快速适应社会具有重要的意义。在现行的教育体制中，大多数学校仍然只重视理论知识教学，忽略了职业技能训练，造成学校和社会、理论与实践间的脱节[1-4]。随着职业教育向着终身化和国际化的方向发展，以及人工智能技术应用的逐步成熟，教育方式发生了显著的变化，教学模式的多样化和智能化已成为教育的趋势之一[5-12]。相关研究与实际应用的结果表明，将人工智能技术和职业技能训练相结合可以显著提升教学效果，以便实现标准化、社会化的教学。

为了提升职业技能训练的智能化水平，该文结合Kinect 平台特点，利用其采集的视频流构建人体骨架坐标系和动作编码图来获取特征。然后将其输入到机器学习算法中，从而达到动作识别的目的[13-16]。由此即可采集学员在技能训练时的骨骼信息和深度信息，利用动作识别算法判断学习效果。通过人机交互来进行技能教学，辅助学员完成规范化的职业技能训练。

1 理论基础

1.1 动作识别方法

Kinect 诞生以后，可以实时获取人体骨骼点信息和深度，使用这两类信息能够实现人体动作的识别。该文在进行人体动作识别时，主要借助Kinect获取人体的关节点数据。利用这些数据提取骨骼特征动作编码图（ACM），然后使用机器学习算法进行动作识别。

对于人体的动作，其是由多个人体姿态有序排列而成。因此，可以将这些图像看作一个图像数量为N的序列集合：