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车内驾驶员行为图像集涵盖接打电话、饮水及转头等场景

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简介：
该车内驾驶员行为图像集包含丰富多样的日常驾驶情景，如接听电话、喝水和转动头部等动作，为研究与提升行车安全提供了宝贵的数据资源。 车内驾驶员行为图像集涵盖了打手机、喝水、转身等多种情景，样本数量约为2万左右。

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  • 车内驾驶员行为图像集涵盖接打电话、饮水及转头等场景
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    该车内驾驶员行为图像集包含丰富多样的日常驾驶情景，如接听电话、喝水和转动头部等动作，为研究与提升行车安全提供了宝贵的数据资源。 车内驾驶员行为图像集涵盖了打手机、喝水、转身等多种情景，样本数量约为2万左右。
     
  • 危险驾驶行为图像数据集——如接打电话、喝水等
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    本数据集包含多种危险驾驶行为的图像样本，涵盖接电话、饮水等多种干扰驾驶员注意力的行为，旨在促进自动驾驶及辅助安全系统的研究与发展。 危险驾驶行为图像数据集包括车内监控拍摄的开车打电话、喝水等危险行为的图片。该数据集中包含2000张图像，其中1000张为RGB彩色图像，另外1000张为红外图像，并且附有txt和json格式的目标位置坐标数据。这些资料可用于驾驶员行为监测系统的开发与研究。
     
  • 基于YOLOv11标注的安全驾驶行为检测数据集（含8512张图像），涵盖安全带使用、疲劳驾驶及接打电话监测
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    本数据集包含8512张图像，专为基于YOLOv11算法的安全驾驶行为检测设计，重点监测安全带使用、疲劳驾驶和接打电话三种行为，旨在提升驾驶安全性。 安全驾驶行为检测数据集使用YOLOv11标记，能够识别安全带、疲劳驾驶及接打电话的行为，包含8512张图片。
     
  • 驾驶员疲劳及危险行为检测（抽烟、喝水、打电话）基于Yolov5技术
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    本项目运用先进的Yolov5技术开发了一套驾驶员疲劳监测系统，能够有效识别并预警驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态以及抽烟、饮水和接听电话等不安全行为，旨在显著提升行车安全性。 驾驶员困倦检测、危险驾驶检测（如抽烟、喝水、打电话）使用YOLOv5的效果在相关文章中有详细介绍。可以参考该文章了解具体的实现细节和技术效果。
     
  • 基于YOLOv8的DMS驾驶员行为检测（抽烟、打电话、喝水、吃东西）+ 数据集
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    本项目基于YOLOv8模型开发了驾驶员监控系统(DMS)，专门用于识别驾驶过程中的关键行为，如抽烟、使用手机、饮水及进食等。通过构建针对性的数据集，优化了算法的准确性和实时性，旨在提高行车安全。 Yolov8算法用于DMS驾驶员抽烟、打电话、喝水及吃东西的检测任务。该数据集包含5000多张相关图片，并已按train（训练）、val（验证）和test（测试）进行划分，附有data.yaml配置文件。此数据集支持yolov5、yolov7、yolov8以及yolov9等算法直接用于模型训练。标签为txt格式。具体的数据集目录结构如下： ```yaml train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 4 names: [drinking, eating, mobile use, smoking] ``` 其中，`nc`代表类别数量（即检测任务中的不同行为），而`names`则列出这些类别的名称。
     
  • 驾驶员疲劳及危险行为（如抽烟、喝水、打电话）检测——基于Yolov5技术
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    本项目采用先进的YOLOv5算法，专注于驾驶过程中的关键安全问题，通过实时监控识别驾驶员疲劳状态以及抽烟、饮水和使用手机等潜在危险行为，有效提升道路安全性。 一个开源的项目可以在这里下载：https://download..net/download/babyai996/85019311，但是需要付费。 去掉链接后： 这个项目的开源版本是可获取的，并且它要求用户支付费用以进行下载。
     
  • 基于Yolov8的DMS系统：驾驶员抽烟、打电话、喝水和吃东西等行为分心检测+数据集+PyQt界面
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    本项目开发了一种基于YOLOv8的DMS（Driver Monitoring System）系统，专门用于识别司机在驾驶过程中的危险行为如抽烟、使用手机、饮水及进食，并配备有PyQt图形用户界面和专用数据集。 Yolov8算法用于DMS驾驶员行为检测（包括抽烟、打电话、喝水、吃东西），包含5000多张相关数据集，已经按照train, val, test进行划分，并附有data.yaml文件配置信息。此数据集适用于yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法的训练模型使用，标签为txt格式。data.yaml内容如下： ```yaml train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 4 names: [drinking, eating, mobile use, smoking] ```
     
  • 基于Yolov5的DMS系统：检测驾驶员抽烟、打电话、喝水和吃东西等行为分心+数据集+PyQt界面
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    本项目开发了一种基于Yolov5的驾驶员监控系统(DMS)，利用深度学习技术识别驾驶过程中的抽烟、打电话、喝水及进食等分心行为，并配备了可视化PyQt界面与专用数据集。 Yolov5算法用于DMS驾驶员抽烟、打电话、喝水、吃东西的检测任务。数据集包含超过5000张图片，并且已经按照train（训练）、val（验证）以及test（测试）进行了划分，附有data.yaml配置文件，支持直接使用yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法进行模型训练。标签格式为txt。 数据集的目录结构如下所示： - train: ..trainimages - val: ..validimages - test: ..testimages nc（类别数量）设置为4，names（类名列表）包括：drinking（喝水）、eating（吃东西）、mobile use（使用手机）、smoking（抽烟）。
     
  • MTCNN_CNN_危险驾驶检测：本项目旨在识别闭眼、打哈欠、吸烟及接打电话等行为，...
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    简介：该项目利用MTCNN与CNN模型结合的技术，专注于识别包括驾驶员闭眼、打哈欠、吸烟和使用手机在内的多种危险驾驶行为，以提高道路安全。 本项目旨在识别驾驶员的多种手势行为，包括闭眼、张嘴打哈欠以及吸烟和打电话等动作，并能判断7种情绪状态及眨眼情况，以实现危险驾驶检测功能。数据集涵盖了闭眼、睁眼、闭嘴、打哈欠和使用电话等多种情形。
     
  • 实时驾驶行为识别及驾驶安全监测——实现对开车时打电话和打哈欠的即时检测
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    本项目专注于开发实时驾驶行为识别系统，旨在通过先进的计算机视觉技术监测驾驶员在驾车过程中的危险行为，如接打电话或打哈欠，并立即发出警告以保障行车安全。 实时驾驶行为识别与驾驶安全检测-实现了开车打电话、打哈欠的实时识别 实现开车打电话及打哈欠的实时识别对于提升道路安全性至关重要。以下将简要介绍构建此类系统的方法，并概述代码运行的主要步骤，但不包含具体代码细节。 #### 1. 环境搭建 选择合适的操作系统（推荐Linux或Windows），确保有足够的计算资源以支持深度学习模型的训练和推理过程。安装必要的软件包如Python环境、PyTorch或TensorFlow等用于构建神经网络架构，并使用OpenCV处理视频流数据，同时选用dlib或其他面部特征检测库来辅助识别特定行为。 #### 2. 数据准备 首先收集大量包含驾驶员正常驾驶状态以及做出打电话和打哈欠动作的视频片段作为训练集。确保每个类别都有充足的样本数量以提高模型的学习效率与准确性；然后对这些数据进行标注，明确标识出哪些帧对应于哪一种具体的行为表现形式。 通过上述步骤可以构建一个有效的系统来实时检测驾驶员在驾驶过程中的关键行为特征，并据此提供相应的安全预警服务。