交通安全场景下驾驶员行为识别数据集_Driver_Behavior_Recognition_in_Traffic_Safety
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶行为, 交通安全, 图像识别, 目标检测, 行为分析, 深度学习, 数据标注, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自多种来源的交通场景图像数据，记录了驾驶员在驾驶过程中的行为表现，旨在用于驾驶员行为识别与交通安全研究。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：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的交通场景。
数据维度：数据集主要由图像数据构成，并附带JSON格式的标注文件，用于描述图像中目标的位置、类别等信息。
数据格式：数据以JPEG图像和JSON标注文件为主，便于图像处理和目标检测任务。数据集包含两类主要行为类别：抽烟（CIGARETTE）和系安全带（SEATBELT）。
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、深度学习等领域的研究，如目标检测、行为识别、图像分类等。
行业应用：可应用于智能驾驶、车载安全系统、交通监控等领域，用于提高驾驶安全性、辅助驾驶员行为分析。
决策支持：支持交通管理部门的交通安全监管，辅助制定更有效的交通安全政策。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像识别和行为分析技术。
此数据集特别适合用于训练和评估驾驶员行为识别模型，例如检测驾驶员是否抽烟、是否系安全带，从而帮助提升交通安全水平。
