驾驶疲劳监测数据集DrowsinessDataset-cloudymts
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶疲劳，数据集，监控，交通安全，机器学习，图像处理，驾驶行为，智能驾驶
数据概述：该数据集主要用于监测驾驶疲劳，记录了驾驶过程中驾驶员的面部特征和行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个城市和地区的驾驶场景，包括高速公路和市区道路。
数据维度：数据集包括驾驶员的面部图像，眼状态（闭合或睁开），头部姿势，驾驶行为等信息。
数据格式：数据提供为CSV和JPEG格式，便于进行图像处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的驾驶监控研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通安全研究，机器学习及图像处理等领域，特别是在驾驶疲劳检测，预警系统开发等方面具有重要应用价值。
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：适用于驾驶疲劳检测，驾驶行为分析等研究，如疲劳驾驶的原因分析，预警系统的有效性评估等。
行业应用：可以为汽车制造商，交通管理部门提供数据支持，特别是在智能驾驶，驾驶安全辅助系统开发方面。
决策支持：支持驾驶疲劳预警系统的优化，帮助相关部门制定更好的交通安全管理策略。
教育和培训：作为交通安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解驾驶疲劳检测技术。
此数据集特别适合用于探索驾驶疲劳检测的规律与趋势，帮助用户实现疲劳驾驶的准确检测和预警，提高道路安全。
