（驾驶疲劳检测）Yolov8格式数据集，包含2041个训练样本、582个验证样本和291个测试样本

简介：
本数据集采用YOLOv8格式，专为驾驶疲劳检测设计，含2041个训练样本、582个验证样本及291个测试样本，助力提升驾驶安全。 设计一个基于YOLOv8的疲劳驾驶检测系统具有重要的意义： 首先，提高道路安全是其首要目标之一。驾驶员在长时间或缺乏休息的情况下驾车时，反应速度与判断能力会显著下降，从而增加交通事故的风险。通过实时监测驾驶员的状态并及时发出警告信号或者采取相应措施，可以有效减少因疲劳驾驶导致的事故。 其次，保护驾驶员的身体健康同样不容忽视。长期连续驾驶对身体会造成不良影响，包括肌肉和眼睛的过度劳累以及颈椎问题等。一个能够检测到这些早期迹象并且提醒司机休息的系统将有助于预防这些问题的发生，并且维护了驾驶员的整体身体健康状况。 最后，疲劳驾驶还会降低工作效率并减少驾车体验中的舒适感。当一个人过于疲倦时，在方向盘前的表现会变得迟钝和不准确。因此，通过使用先进的技术来识别出这些情况并在必要时刻提醒司机休息，可以帮助他们保持清醒的状态，并且提高他们的工作效能以及旅途的愉悦度。