帧级驾驶员困倦检测数据集

帧级驾驶员困倦检测数据集

数据说明：

数据集是由(夜间睡眠-微睡眠-眼-驾驶员分心)构建的，由130个视频组成，显示驾驶者在真实汽车中，在夜间条件下移动。这些视频是由安装在汽车仪表板上的车载摄像头拍摄的。参与的驾驶员是:11名男性和10名女性，他们有不同的特征(头发颜色、胡须、眼镜等)。

数据集旨在评估瞌睡检测算法以及面部、嘴部和眼晴跟踪应用程序。FL3D从NITYMED获取顿，并使用以下三个标签之一对每个帧进行标记:[警惕，微睡眠。打呵欠]。我们部署retinaface模型来检测驾驶员的面部，并在每一帧的面部地标。自动检测到的边界框由手工检查和校正。

在构建FL3D数据集时，我们提出了以下假设

1.对应于驾驶员闭上眼睛的微睡眠会话的所有顿都被标记为微睡眠。从理论上进，人们可以睁大眼睛体验微睡眠会话，但这样的帧没有添加到FL3D数据集。

2.与驾驶员的嘴张开超过大约2.5厘米的打哈欠时段相对应的所有都被标记为打哈欠。

3.驱动程序闪烁的顿将被删除，并且不包括在FL3D中。

最终注释和清理的FL3D数据集由53331张图像组成。验证和测试集包括3个女性和2名男性，其中2名女性和1名男性是全新的驾驶员，没有出现在训练集中。