驾驶员行为眼动注视分析数据集_Driver_Behavior_Eye_tracking_Gaze_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：眼动追踪, 驾驶行为, 注意力分析, 驾驶安全, 生理信号, 数据分析, 机器学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自驾驶员在模拟或真实驾驶环境下的眼动追踪数据，记录了驾驶员的注视点、注视时间等信息，用于分析驾驶员的视觉行为和注意力分配。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，推测为特定驾驶实验或研究期间产生的数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自于不同地区的驾驶实验。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个驾驶员，文件内包含眼动追踪数据，如注视点坐标、注视持续时间等。字段包括：9.3.32841.17, Unnamed: 1, Unnamed: 2, Unnamed: 3, Unnamed: 4, Unnamed: 5, Unnamed: 6, Unnamed: 7, Unnamed: 8, Unnamed: 9, Unnamed: 10, Unnamed: 11, Unnamed: 12, Unnamed: 13, Unnamed: 14, Unnamed: 15, Unnamed: 16, Unnamed: 17, Unnamed: 18, Unnamed: 19, Unnamed: 20, Unnamed: 21, Unnamed: 22, Unnamed: 23, Unnamed: 24, Unnamed: 25, Unnamed: 26。
数据格式：CSV格式，每个驾驶员的数据存储在一个独立的CSV文件中，文件名格式为“ET_RExtAPI-GazeAnalysis.csv”，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于驾驶行为研究或相关实验，具体来源信息未明确。数据可能经过了初步处理，例如数据清洗和格式化。
该数据集适合用于驾驶员行为分析、驾驶安全研究、人机交互等领域的研究。
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：适用于驾驶行为分析、认知心理学、人机交互等领域的学术研究，例如驾驶员注意力分配、驾驶风险评估、疲劳驾驶检测等。
行业应用：可以为汽车制造商、自动驾驶技术公司、驾驶模拟器开发商等提供数据支持，用于改进驾驶辅助系统、提升驾驶安全性、优化人机交互界面设计等。
决策支持：支持交通管理部门制定交通安全政策，改进道路设计，降低交通事故发生率。
教育和培训：作为驾驶行为分析、人机交互等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解驾驶员行为和眼动追踪技术的应用。
此数据集特别适合用于探索驾驶员视觉注意力的规律，评估驾驶员对不同驾驶场景的反应，从而帮助提升驾驶安全性和优化驾驶体验。
