驾驶员行为识别图像数据集DriverBehaviorRecognitionImageDataset-mohanabhi
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶员行为, 图像识别, 驾驶安全, 机器视觉, 深度学习, 图像分类, 行为分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含驾驶员驾驶行为的图像数据，记录了不同驾驶员在各种驾驶场景下的图像信息，用于训练和评估驾驶员行为识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于普遍的驾驶场景分析。
数据维度：数据集包括“subject”（驾驶员ID）、“class”（驾驶行为类别）、“img”（图像文件名）三个字段，用于图像的分类和识别任务。
数据格式：CSV格式，文件名为driver_imgs_list.csv，提供了图像文件与对应标签的映射关系，便于图像数据的管理和使用。
来源信息：数据来源于驾驶行为研究项目，已进行初步的图像标注和整理。
该数据集适合用于驾驶员行为识别、驾驶安全评估和基于图像的驾驶员状态监测等领域。
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、机器学习和驾驶行为分析等领域的学术研究，如驾驶员疲劳检测、分心驾驶行为识别等。
行业应用：可以为汽车行业、智能驾驶、驾驶员培训等领域提供数据支持，特别是在高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术的研发中具有重要价值。
决策支持：支持驾驶员安全管理、交通安全政策制定和驾驶员培训方案的优化。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、自动驾驶等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像处理和行为识别技术。
此数据集特别适合用于探索驾驶员行为与驾驶安全之间的关系，帮助用户开发和优化驾驶员行为识别模型，从而提高驾驶安全性。
