驾驶员分心行为检测数据集DriverDistractionDetectionDataset-aniketdhole07
数据来源：互联网公开数据
标签：交通安全，驾驶员行为，数据集，计算机视觉，深度学习，行为分析，自动驾驶，人机交互
数据概述： 该数据集专注于记录和识别驾驶员在驾驶过程中的分心行为，包括使用手机、饮食、交谈等干扰驾驶的行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的驾驶场景，主要是在城市和高速公路等典型驾驶环境。
数据维度：数据集包括驾驶过程中的视频片段、图像、驾驶员行为标签（如分心、正常驾驶）、车辆状态信息（如车速、方向盘角度）等。还包括驾驶员的生理数据（如心率）和车辆传感器数据。
数据格式：数据提供为视频和图像格式，以及CSV格式的标注数据，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开的交通安全研究项目和学术竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通安全研究、驾驶员行为分析及自动驾驶技术等领域，特别是在计算机视觉和深度学习任务中具有重要应用价值。
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：适用于驾驶员分心行为分析、交通安全研究等学术研究，如分心行为对驾驶安全的影响、驾驶员行为模式识别等。
行业应用：可以为汽车制造业、自动驾驶技术公司提供数据支持，特别是在驾驶员监控系统、自动驾驶系统优化方面。
决策支持：支持驾驶员分心行为的检测与干预策略制定，帮助相关领域制定更好的交通安全管理措施。
教育和培训：作为交通安全、人机交互等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解驾驶员行为分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索驾驶员分心行为的检测与预防，帮助用户实现分心行为识别、驾驶安全提升等目标，促进交通安全技术的进步。
