研究背景与意义： 该成果针对传统动车组司机模拟驾驶实作考试中存在的评价主观性强、考试场景不完整且灵活性差等问题，提出了行为识别与评价技术及“三段式”线路场景的解决方案。该方案旨在通过技术创新，提升考试的客观性和全面性，进而保障动车组司机的培训质量和铁路运输的安全。 技术与管理难点： 技术难点：主要在于如何实现对司机“呼唤应答”和“手比动作”的精准识别与评价，以及构建高度仿真且灵活的“三段式”线路场景。这要求在语音识别、动作捕捉、仿真建模等关键技术上取得突破。 管理难点：在于如何确保新技术与现有考试体系的无缝对接，包括考试标准的制定、考试流程的优化、考试设备的更新等，以保持考试的公平性和有效性。 成果先进性： 该成果实现了基于语音和动作识别的客观评价方法，显著提高了考试评价的准确性和客观性，有效解决了传统考试方式中误判、漏判的问题。 该成果实现了“三段式”线路场景切换技术，实现了考试场景的完整覆盖和灵活设置，满足了不同考试需求，提升了考试的实用性和效率。 创新性： 首次将行为识别的客观评价技术应用于动车组司机模拟驾驶实作考试领域，填补了该技术在该领域的空白。 创新性地提出了“三段式”线路场景切换方法，为动车组司机培训和考核提供了新的技术手段和模式。 可推广性： 该成果不仅适用于动车组司机模拟驾驶实作考试，还可推广至其他类型机车车辆的司机培训和考核中。此外，该技术还可应用于交通安全教育、驾驶员培训等领域，具有广泛的应用前景和推广价值。 经济社会效益： 通过提高考试效率和准确性，降低了培训成本和时间，有助于提升动车组司机的整体素质和驾驶技能水平。 • 保障了铁路运输的安全和效率，促进了铁路运输行业的可持续发展。 • 对推动相关技术的进步和产业的发展具有积极意义。 推动行业进步： 该成果为动车组司机培训和考核提供了新的技术手段和标准，推动了铁路运输行业人才培养和安全管理的创新发展。同时，该成果也为其他交通运输领域的培训和考核提供了有益借鉴和参考，有助于提升整个行业的标准化和规范化水平。