arXiv · cs.AI· Olivia Nocentini, Marta Lagomarsino, Gokhan Solak, Younggeol Cho, Qiyi Tong, Sara Zeynalpour, Marta Lorenzini, Alessandro Ledda, Arash Ajoudani·· 1 天前
基于面部与上半身关键点的图神经网络模拟列车驾驶员状态识别
Graph-Based Recognition of Simulated Train-Driver States From Facial and Upper-Body Keypoints
arXiv:2610.07083v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Olivia Nocentini, Marta Lagomarsino, Gokhan Solak, Younggeol Cho, Qiyi Tong, Sara Zeynalpour, Marta Lorenzini, Alessandro Ledda, Arash Ajoudani
研究任务与主要进展
研究构建了仅依赖单个前置RGB摄像头和图神经网络的模拟列车驾驶员状态识别系统，将状态分为警觉、非警觉和表演式紧急行为三类。面部与骨骼关键点组合在光照条件下取得三分类最高准确率81%，并在警觉/非警觉二分类达到99%。研究还引入包含三种照明条件的受控RGB视频数据集。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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