驾驶员疲劳驾驶状态检测数据集DriverDrowsinessDetectionDataset-cloudymts
数据来源：互联网公开数据
标签：疲劳驾驶，驾驶行为，生理指标，机器学习，计算机视觉，时间序列分析，二分类，安全驾驶
数据概述：
该数据集包含来自模拟驾驶环境下的驾驶员行为数据，记录了与驾驶员疲劳状态相关的多种生理和行为指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据模拟驾驶场景，不限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括：Head_Position（头部姿态），Posture（身体姿势），Pupil_Dilation（瞳孔扩张程度），Eye_Blink_Rate（眨眼频率），Yawning_Count（打哈欠次数），Heart_Rate（心率），Activity_Level（活动水平），Time_of_Day（时间段），以及Drowsiness_Class（疲劳状态，0代表清醒，1代表疲劳）。
数据格式：CSV格式，文件名为synthetic_drowsiness_data.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行标准化处理，适合用于机器学习模型训练。
该数据集适用于驾驶员疲劳状态检测、行为分析和安全驾驶研究。
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：适用于驾驶员疲劳检测、安全驾驶行为分析等领域的研究，例如基于生理指标的疲劳状态预测模型构建。
行业应用：可用于汽车行业，辅助开发高级驾驶辅助系统（ADAS）和驾驶员监控系统（DMS），以提高行车安全。
决策支持：支持交通管理部门进行交通安全政策制定，例如优化疲劳驾驶预警系统。
教育和培训：作为人工智能、机器学习和交通安全相关课程的实训数据，帮助学生深入理解驾驶员行为与疲劳状态的关系。
此数据集特别适合用于构建和评估疲劳驾驶检测模型，从而提升驾驶安全性，预防交通事故。
