车载DMS疲劳驾驶识别数据集2181张分类详情

资源摘要信息:"该数据集包括2181张图片，是为汽车辅助驾驶DMS（Driver Monitoring System，驾驶监控系统）项目所使用的真实车内司机疲劳驾驶状态模拟拍摄的图片。数据集记录了不同司机在白天、黑夜、阴天等多种环境下的驾驶情况，并考虑了司机是否佩戴眼镜的变量。数据集中的图片被明确分类为疲劳驾驶和非疲劳驾驶两类。疲劳驾驶状态识别的图片主要展示了司机打哈欠和闭眼的行为，而非疲劳驾驶的图片则展示了司机正常驾驶的情况。数据集的图像均为车内实时拍摄的高清图片。 该数据集可用于计算机视觉、深度学习等领域的分类算法研究和模型训练，例如使用resnet、mobilenet、vgg等流行的卷积神经网络架构进行特征提取和分类任务。这些模型可训练识别和区分疲劳驾驶状态和非疲劳驾驶状态。 数据集的使用应遵守相关的法律法规和道德约束，仅限用于学术研究和毕业设计等合法用途，并严禁非法传播和滥用。 以下是标签的详细解释： 1. 数据集（Dataset）：指的是一组经过组织的，用于特定研究目的的材料。在本数据集中，包含了多个司机在不同环境和条件下的驾驶状态图片。 2. 疲劳驾驶数据集（Fatigue Driving Dataset）：专门用于研究和识别驾驶时疲劳状态的图片数据集，它有助于开发能够检测司机疲劳状况的辅助驾驶系统。 3. 疲劳识别分类数据集（Fatigue Recognition Classification Dataset）：该数据集主要用于训练机器学习模型进行疲劳驾驶状态和非疲劳驾驶状态的分类识别。 4. DMS（Driver Monitoring System）：驾驶监控系统，用于监控司机的驾驶行为，包括头部姿态、眼睑开闭、面部表情等，以识别可能的疲劳状态，进而提醒司机采取措施。 5. 辅助驾驶项目数据集（AD Project Dataset）：是为辅助驾驶技术研究和开发项目收集的资料，有助于算法的训练和测试，以提高系统的准确性和可靠性。 文件名称列表中包含的文件和文件夹有： - 说明.txt：该文件应包含数据集的详细描述，包括图片数量、分类方法、使用条件和注意事项等。 - 非疲劳：此文件夹内应包含所有被分类为非疲劳驾驶状态的图片。 - 疲劳：此文件夹内应包含所有被分类为疲劳驾驶状态的图片，其中包括打哈欠和闭眼的司机图片。" 该数据集为汽车辅助驾驶技术领域，特别是DMS系统的研究和开发提供了宝贵的基础资料。通过该数据集，研究者可以训练和测试不同的机器学习模型，以提高疲劳状态识别的准确性，从而为实际应用中的辅助驾驶系统提供技术支持。同时，该数据集的开发和使用也突显了在人工智能和计算机视觉领域中对数据重要性的认识，以及对真实应用场景数据需求的重视。在实际的项目应用中，所训练的模型可以集成到车辆的辅助驾驶系统中，通过实时监控驾驶员的状态，减少因疲劳驾驶导致的交通事故。