驾驶员分心行为识别图像数据集(10类)

摘要：驾驶员分心行为识别图像数据集（10类），面向智能驾驶辅助、驾驶员状态监测与交通安全研究，以车内驾驶员图像为基本样本，通过驾驶员姿态、手部动作及交互对象等视觉信息，为驾驶行为分类模型的训练与评估提供数据支持。

数据集概述

该数据集涵盖正常驾驶及九类分心行为，包括右手操作手机发消息、右手持手机通话、左手操作手机发消息、左手持手机通话、操作车载收音机、饮水或饮用饮料、向后伸手取物、整理头发或化妆，以及与乘客交谈。左右手均以驾驶员自身为参照，类别设置对应State Farm驾驶员分心检测任务的十分类体系。

数据结构与关键特征

图像按照c0—c9类别文件夹组织，每个文件夹存放对应驾驶行为的样本，便于构建监督学习分类任务。图像中的关键视觉线索包括手部与方向盘的位置关系、手机或饮料等交互对象、头部朝向及上肢姿态。具体图像数量、驾驶员人数、图像尺寸及训练、验证和测试集划分，应依据实际下载版本与配套标注文件统计确认。

应用价值与研究方向

该数据集可用于驾驶员分心行为分类、迁移学习、轻量化模型设计及驾驶行为可视化系统开发，也可探索人体关键点与图像特征融合、局部交互区域建模及相似动作区分等方法。评估时宜优先按照驾驶员身份划分数据，减少同一驾驶员同时出现在训练集与测试集造成的信息泄漏，并结合各类别精确率、召回率、宏平均F1及推理速度，分析模型的识别能力与部署潜力。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-867
文件大小：905M
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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