该研究介绍了PoseViNet，一种用于检测驾驶员分心的新方法。通过姿态估计和动作推理的视觉变换器框架，该方法能更好地识别关键动作。在SynDD1数据集上，PoseViNet实现了97.55％的验证准确率和90.92％的测试准确率。

该研究介绍了一种名为PoseViNet的新方法，用于检测驾驶员分心。通过姿态估计和动作推理的视觉变换器框架，该方法能更好地识别关键动作。在两个数据集上与现有模型进行比较，证明了PoseViNet的优越性。在SynDD1数据集上，PoseViNet实现了97.55％的验证准确率和90.92％的测试准确率。