驾驶员行为识别图像数据集DriverBehaviorRecognitionImageDataset-rahulak19
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶行为, 图像识别, 计算机视觉, 驾驶员状态, 行为分析, 深度学习, 数据集, 图像分类
数据概述：
该数据集包含驾驶员行为识别的图像数据，记录了驾驶员在不同状态下的图像信息，用于训练和评估驾驶员行为识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，图像内容主要集中在驾驶场景。
数据维度：数据集包含“subject”（驾驶员编号）、“class”（驾驶员行为类别，如清醒、疲劳等）和“img”（图像文件名）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为driver_imgs_list.csv，包含图像文件名与对应的驾驶员和行为类别信息。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便进行图像识别和行为分析。
该数据集适合用于计算机视觉、深度学习领域的图像分类、目标检测等任务。
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：适用于驾驶员行为识别、疲劳驾驶检测、注意力状态评估等方面的学术研究。
行业应用：为汽车行业、交通安全领域提供数据支持，尤其适用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和智能座舱系统的开发。
决策支持：支持交通管理部门的交通安全策略制定和风险评估。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像识别技术在驾驶员行为分析中的应用。
此数据集特别适合用于探索驾驶员行为与图像特征之间的关系，帮助用户构建高效的驾驶员状态识别模型，提升交通安全水平。
