論文の概要: GSO-Net: Visual State Machines for Hazardous Freight Transfer Compliance at Petrochemical Logistics Nodes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12408v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 04:00:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.61193
- Title: GSO-Net: Visual State Machines for Hazardous Freight Transfer Compliance at Petrochemical Logistics Nodes
- Title（参考訳）: GSO-Net: ペトロケミカルロジスティックスノードにおける危険ウェイトトランスファーコンプライアンスのためのビジュアルステートマシン
- Abstract要約: GSO-Netは、石油化学アンロードシナリオにおける標準動作手順の視覚的理解のためのベンチマークである。
これは64個の実際の高速道路石油化学ロジスティクスノードから5万個以上の独立したサンプルフレームを含んでいる。
GSO-Netは、危険貨物輸送における微粒な状態認識と視覚に基づく安全監視のための実用的なベンチマークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.051670550527888
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hazardous-freight operations at petrochemical logistics nodes are safety-critical for intelligent transportation systems, yet existing vision benchmarks rarely address procedural compliance under realistic deployment constraints. In large infrastructure networks, cameras often operate under sparse round-robin polling, so transfer status must be inferred from incomplete observations and localized evidence. We present GSO-Net, a large-scale benchmark for visual understanding of standard operating procedures (SOPs) in petrochemical unloading scenarios. To our knowledge, GSO-Net is the first public benchmark dataset dedicated to visual SOP understanding in petrochemical hazardous-freight transfer scenarios. It contains over 50,000 independently sampled frames from 64 real expressway petrochemical logistics nodes and adopts an SOP-derived hierarchy linking 9 macroscopic procedural steps with 15 microscopic operational states. Two tasks are defined: joint detection of microscopic states and macroscopic steps as the core benchmark, and frame-level step classification as a diagnostic reference. Experiments with lightweight, transformer-based, open-vocabulary, and holistic models reveal a clear gap between object perception and transfer-stage understanding. Current models remain weak on contact-level state grounding, transient step recognition, and stage consistency, especially under sparse polling, tiny critical targets, and long-tailed operational evidence. GSO-Net provides a practical benchmark for fine-grained state perception and vision-based safety monitoring in hazardous freight transportation. The dataset is publicly available at https://github.com/yuxieHarrison/GSO-Net
- Abstract（参考訳）: 石油化学のロジスティクスノードにおける危険度の高い運用は、インテリジェントな輸送システムにとって安全に欠かせないものであるが、既存のビジョンベンチマークは、現実的な展開制約の下で手続き的コンプライアンスに対処することはめったにない。
大規模なインフラネットワークでは、カメラはスパースラウンドロビンポーリングの下で動作するため、不完全な観測と局所的な証拠から転送ステータスを推測する必要がある。
石油化学アンロードシナリオにおける標準動作手順(SOP)の視覚的理解のための大規模ベンチマークであるGSO-Netを提案する。
我々の知る限り、GSO-Netは、石油化学の有害・軽量輸送シナリオにおけるSOPの視覚的理解に特化した最初の公開ベンチマークデータセットである。
64個の実際の高速道路石油化学ロジスティクスノードから5万個以上の独立したサンプルフレームが含まれており、SOP由来の階層構造を採用しており、9つのマクロな手続き的ステップと15の顕微鏡的操作状態とをリンクしている。
コアベンチマークとして顕微鏡状態の同時検出とマクロステップ,診断基準としてのフレームレベルステップ分類の2つのタスクが定義されている。
軽量、トランスフォーマーベース、オープンボキャブラリ、および全体論的モデルを用いた実験は、物体の知覚と伝達段階の理解の間に明確なギャップが明らかである。
現在のモデルは、接触レベルの基底、過渡的なステップ認識、ステージの整合性、特にスパースポーリング、小さな臨界目標、長い尾の運用証拠において弱いままである。
GSO-Netは、危険貨物輸送における微粒な状態認識と視覚に基づく安全監視のための実用的なベンチマークを提供する。
データセットはhttps://github.com/yuxieHarrison/GSO-Netで公開されている。
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