驾驶行为分析仪表盘图片数据集_Driving_Behavior_Analysis_Dashboard_Images_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶行为, 行为识别, 图像识别, 机器学习, 安全驾驶, 分心驾驶, 计算机视觉, 数据标注
数据概述：
该数据集包含从驾驶员视角拍摄的仪表盘图像及对应的行为标注信息，旨在用于驾驶行为分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为模拟或真实驾驶环境下的驾驶行为记录。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg）和结构化CSV文件（combined.csv）。CSV文件包含以下字段：User ID（用户ID）、Filename（文件名，对应图像）、Camera View（摄像头视角，如Dashboard）、Activity Type（行为类型，如Distracted Behavior）、Start Time（行为起始时间）、End Time（行为结束时间）、Label/Class ID（行为类别ID）和Appearance Block（外观区块，通常为null）。
数据格式：数据以CSV和JPG格式提供，CSV文件为combined.csv，包含了图像对应的行为标注信息，JPG文件为仪表盘图像。
来源信息：数据集来源未明确，但提供了行为标注信息，表明数据经过了标注处理。
该数据集适合用于驾驶行为分析、行为识别、图像分类和机器学习等领域的研究与应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、行为识别、驾驶安全等领域的学术研究，如分心驾驶行为检测、驾驶员状态识别等。
行业应用：可以为汽车行业、智能交通系统、驾驶员培训等领域提供数据支持，尤其在高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术开发中具有重要价值。
决策支持：支持交通管理部门进行交通安全风险评估、制定交通安全政策。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、人工智能等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用图像识别技术。
此数据集特别适合用于开发驾驶行为分析模型，提高驾驶安全性和改善驾驶体验，实现对驾驶员行为的自动识别和风险预警。
