为解决目前叉车培训考核系统存在的耗时、低效、内容不系统等诸多不足,进行标准化、智能化的改造,本文以“基于人工智能叉车司机实操教练与考核评价系统研究”为题,重点研究基于人工智能叉车关键部件识别及司机位姿测量技术、基于叉车关键部件与人体关键点的实操考核评价方法,开发基于人工智能的叉车司机实操教练系统,实现叉车司机起步停车及行驶作业过程中的漏操作、不规范操作、危险行为、超时操作实时监控,并进行相应提醒、纠正。有助于推动人工智能在特种设备安全监管领域的应用,提升对叉车司机的教学培训质量,规范叉车司机的驾驶和操作行为习惯具有重要的学术价值与实际意义。论文研究得到2019年国家市场监督管理总局技术保障专项项目（No.2019YJ014）、广东省特种设备检测研究院2019年度科技项目（2020JD10）的资助。论文从人体操作行为视觉识别方法、关键部件运动识别方法、操作行为评估、操作教练交互技术等方面,分析国内外相关内容研究进展,确定论文研究内容,具体工作包括:（1）叉车司机实操教练与考核评价系统方案设计。分析叉车司机实操教练与考核评价系统总体需求,开展叉车司机实操教练与考核评价系统机理研究,分析指出叉车司机实操教练与考核评价系统的实现必须解决基于人工智能叉车关键部件识别及司机位姿测量技术、基于叉车关键部件与人体关键点的实操考核评价方法等多项关键技术。（2）基于人工智能叉车关键部件识别及司机位姿测量技术。提出基于Mask R-CNN视觉传感的叉车部件识别技术,设计叉车关键部件数据标记优化方案,增加辅助标签,优化Mask R-CNN训练过程,提升模型部件识别准确度;研究基于NL-MSKN的人体关键点提取方法,将关键部件识别任务与NL-MSKN人体关键点提取任务结合,实现叉车关键部件掩膜、叉车司机双手掌心关键点提取。（3）基于叉车关键部件与人体关键点的实操考核评价方法。提出的深度学习网络输出掩膜、关键点基础上,研究基于叉车关键部件与人体关键点的操作行为识别技术,将得到的叉车关键部件掩膜及司机操作关键点坐标联合计算,得出叉车司机操作行为判别结果,在通过文本语音合成技术、基于Drools的教练系统推理技术,实现叉车司机起步准备、停车复位漏操作等提醒。（4）叉车司机实操教练与考核评价系统研制与试验。研制叉车司机实操教练与考核评价系统,集成基于人工智能叉车关键部件识别及司机位姿测量技术、基于叉车关键部件与人体关键点的实操考核评价方法开展叉车司机实操教练与考核评价系统实验,实际测试并分析叉车司机实操教练与考核评价系统司机操作识别效果、识别精度、识别效率等应用效果。