論文の概要: CogRail: Benchmarking VLMs in Cognitive Intrusion Perception for Intelligent Railway Transportation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09613v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 16:36:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.472082
• Title: CogRail: Benchmarking VLMs in Cognitive Intrusion Perception for Intelligent Railway Transportation Systems
• Title（参考訳）: CogRail: インテリジェント鉄道輸送システムにおける認知侵入知覚におけるVLMのベンチマーク
• Abstract要約: 我々は、キュレートされたデータセットと認知駆動型質問応答アノテーションを統合した新しいベンチマーク、CogRailを紹介した。 このベンチマークに基づいて、我々は最先端のビジュアル言語モデルの体系的な評価を行う。 本稿では,3つの中核的タスク,位置知覚,移動予測,脅威分析を統合したファインチューニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.385460126069386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and early perception of potential intrusion targets is essential for ensuring the safety of railway transportation systems. However, most existing systems focus narrowly on object classification within fixed visual scopes and apply rule-based heuristics to determine intrusion status, often overlooking targets that pose latent intrusion risks. Anticipating such risks requires the cognition of spatial context and temporal dynamics for the object of interest (OOI), which presents challenges for conventional visual models. To facilitate deep intrusion perception, we introduce a novel benchmark, CogRail, which integrates curated open-source datasets with cognitively driven question-answer annotations to support spatio-temporal reasoning and prediction. Building upon this benchmark, we conduct a systematic evaluation of state-of-the-art visual-language models (VLMs) using multimodal prompts to identify their strengths and limitations in this domain. Furthermore, we fine-tune VLMs for better performance and propose a joint fine-tuning framework that integrates three core tasks, position perception, movement prediction, and threat analysis, facilitating effective adaptation of general-purpose foundation models into specialized models tailored for cognitive intrusion perception. Extensive experiments reveal that current large-scale multimodal models struggle with the complex spatial-temporal reasoning required by the cognitive intrusion perception task, underscoring the limitations of existing foundation models in this safety-critical domain. In contrast, our proposed joint fine-tuning framework significantly enhances model performance by enabling targeted adaptation to domain-specific reasoning demands, highlighting the advantages of structured multi-task learning in improving both accuracy and interpretability. Code will be available at https://github.com/Hub-Tian/CogRail.
• Abstract（参考訳）: 鉄道輸送システムの安全性を確保するためには,侵入対象の正確な早期認識が不可欠である。 しかし、既存のシステムの多くは、固定された視覚範囲内のオブジェクトの分類に焦点を合わせ、規則に基づくヒューリスティックを適用して侵入状況を決定する。 このようなリスクを予測するには、従来の視覚モデルに対する課題を示す、関心の対象(OOI)に対する空間的文脈と時間的ダイナミクスの認識が必要である。 深層侵入の認識を容易にするため,提案したオープンソースデータセットと認知駆動型質問応答アノテーションを統合し,時空間推論と予測をサポートする新しいベンチマークであるCogRailを導入する。 このベンチマークに基づいて,マルチモーダルプロンプトを用いて最先端のビジュアル言語モデル(VLM)を体系的に評価し,その強みと限界を同定する。 さらに,3つのコアタスク,位置知覚,運動予測,脅威分析を統合し,汎用基盤モデルの認知侵入知覚に適した特殊モデルへの効果的な適応を容易にする,協調的微調整フレームワークを提案する。 大規模な実験により、現在の大規模マルチモーダルモデルは、認知的侵入知覚タスクが必要とする複雑な空間的時間的推論に苦しむことが明らかとなり、この安全クリティカル領域における既存の基礎モデルの限界が強調される。 これとは対照的に,本提案手法は,ドメイン固有の推論要求へのターゲット適応を可能にすることによって,モデル性能を著しく向上させ,構造化マルチタスク学習による精度と解釈性の向上のメリットを強調した。 コードはhttps://github.com/Hub-Tian/CogRail.comから入手できる。

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