人体行为识别-清醒-睡眠状态检测数据集HumanBehaviorRecognition-Awake-SleepStateDetectionDataset-rahulfrost
数据来源：互联网公开数据
标签：行为识别, 计算机视觉, 图像标注, 目标检测, 清醒状态, 睡眠状态, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的图像数据，记录了人体清醒和睡眠状态下的视觉表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据未限定地理位置，涵盖了通用的人体行为表现。
数据维度：数据集包括图像文件（.jpg）及其对应的标注信息，标注文件为CSV格式，包含文件名（filename）、图像宽度（width）、图像高度（height）、目标类别（class）、边界框坐标（xmin, ymin, xmax, ymax）等信息。目标类别包括“sivapriyan”（人物）和“awake”（清醒状态）或“sleeping”（睡眠状态）。
数据格式：数据集以文件夹结构组织，包含train（训练集）、valid（验证集）和test（测试集）三个子集，每个子集包含图像文件和对应的标注文件（_annotations.csv）。
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、目标检测等领域的学术研究，如人体姿态分析、行为状态分类等。
行业应用：可为智能监控、驾驶员疲劳检测、睡眠监测等应用提供数据支持。
决策支持：支持智能健康管理和安全预警系统的开发，例如在驾驶过程中检测驾驶员的清醒程度。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习相关课程的实训素材，帮助学生理解目标检测和行为识别的原理。
此数据集特别适合用于训练和评估基于深度学习的目标检测模型，以识别图像中人物的清醒或睡眠状态，从而实现对人体行为的自动化分析。
