驾驶员疲劳检测面部关键点数据集DriverDrowsinessDetectionFacialLandmarkDataset-hieutrluu

数据来源：互联网公开数据

标签：疲劳驾驶, 面部关键点, 视频分析, 计算机视觉, 深度学习, 目标检测, 数据标注, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自驾驶场景的视频数据，记录了驾驶员的面部关键点信息，用于疲劳驾驶状态的检测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为视频时长所对应的时间序列数据。地理范围：数据未明确标注地理位置，推测采集于驾驶员驾驶场景。数据维度：数据集包括CSV文件，包含了视频帧的详细信息，以及基于面部关键点检测算法提取的68个关键点的坐标数据（x, y）。此外，还包含视频文件和用于关键点检测的模型文件。数据格式：数据提供三种格式，包括CSV文件（Fold_1_1.csv），MP4视频文件（test_video2.mp4），以及用于面部关键点检测的.dat文件。CSV文件包含每帧图像的标注信息，包括bounding box坐标，以及68个关键点的坐标。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注处理。该数据集适合用于疲劳驾驶检测、面部关键点检测、以及视频分析领域的模型训练和评估。

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、深度学习和人工智能等领域的研究，特别是关于驾驶员疲劳检测、面部表情识别、以及行为分析等方向。行业应用：可以为智能驾驶、车载安全系统、驾驶员行为监测等行业提供数据支持，用于提升驾驶安全性。决策支持：支持交通管理部门和汽车制造商进行驾驶员安全评估，帮助制定更有效的安全策略。教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、深度学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解面部关键点检测和疲劳检测技术。此数据集特别适合用于开发和优化基于面部特征的疲劳检测模型，实现对驾驶员疲劳状态的实时监测，从而提高驾驶安全性。