在科技不断重塑我们生活的时代，汽车安全领域也不甘落后，拥抱创新。驾驶员监控系统 (DMS) 的出现是追求更安全道路的突破性进步。 DMS 的主要目标是通过确保驾驶员在驾驶时保持专注和警觉来促进更安全的驾驶。 DMS 是如何实现这一目标的： 困倦和疲劳检测：DMS 可以通过监测眨眼频率和点头等因素来检测困倦和疲劳的迹象。当它识别出这些迹象时，它可以发出警报，提示驾驶员休息或休息。
分心识别：DMS 擅长识别智能手机使用或注意力不集中等行为。当检测到分心驾驶时，会立即触发警告，鼓励驾驶员重新集中注意力在道路上。个性化警报：DMS 系统可进行定制，以根据个人驾驶模式提供个性化警报和干预措施。例如，它可能会建议经常将视线从道路上移开的驾驶员休息一下。紧急响应：如果发生突发医疗紧急情况，DMS 可以启动自动紧急响应，从而可能挽救生命。然而，在其卓越功能的表面之下，DMS 系统面临着一个重大挑战——数据的有效管理和利用。数据洪流 DMS 系统会生成大量数据。它们捕获广泛的信息，包括驾驶员的眼球运动、头部位置、面部表情，甚至心率等生理指标。这些丰富的数据对于确保道路安全来说非常宝贵，但它也带来了一些挑战： 数据过载 DMS 系统面临的主要挑战之一是管理其收集的大量数据。来自多个传感器和摄像头的持续信息流可能会压垮机载处理器。为了发挥作用，DMS 系统必须实时高效地处理、分析和响应这些数据。管理这种数据洪流是一项技术壮举，需要尖端的硬件和算法。
隐私问题
当 DMS 系统捕获有关驾驶员行为和表情的详细信息时，隐私问题就出现了。司机可能担心他们的数据在未经他们同意的情况下被记录和分析。在加强道路安全和尊重个人隐私之间取得平衡是监管机构、汽车制造商和技术提供商必须解决的一项复杂挑战。数据安全 DMS 系统生成的数据非常敏感，需要强有力的保护。确保这些数据免受潜在网络威胁和未经授权的访问至关重要。如果恶意行为者获得对系统的控制权，违规行为不仅会损害驾驶员的隐私，还会危及道路安全。数据质量 DMS 系统收集的数据的准确性和可靠性对于其有效性至关重要。恶劣天气条件、低光照或摄像头视野受阻等因素可能会影响数据质量。 DMS 系统必须能够区分真正的威胁和误报，以防止不必要的驾驶员分心。
亿蝌语料DMS 训练数据集 1,000 人驾驶员行为识别数据 1,000 人驾驶员行为识别数据。数据包括多个年龄、多个时间段和多个照明。驾驶员行为包括危险行为、疲劳行为和视觉运动行为。设备方面，采用了RGB和红外通道的双目相机。该数据可用于驾驶员行为分析等任务。
500 名司机 - 7 种表情识别数据 500 名司机的 7 种表情识别数据，涵盖多个年龄、多个时间段、多种表情。采集设备方面，采用可见光和红外双目相机。这组驾驶员表情识别数据可用于驾驶员表情识别分析等任务。
304 人多种族 - 驾驶员行为收集数据 304 人多种族 - 驾驶员行为收集数据。这些数据包括多个年龄、多个时间段和多个种族（白人、黑人、印度人）。驾驶员行为包括危险行为、疲劳行为和视觉运动行为。设备方面，采用了RGB和红外通道的双目相机。该数据可用于驾驶员行为分析等任务。
1,003 人-驾驶员行为收集数据 1,003 人-驾驶员行为收集数据。数据包括多个年龄和多个时间段。驾驶员行为包括危险行为、疲劳行为和视觉运动行为。设备方面，采用了RGB和红外通道的双目相机。该数据可用于驾驶员行为分析等任务。
103,282-图像驱动程序行为注释数据 103,282-图像驱动程序行为注释数据。数据包括多个年龄、多个时间段和行为（危险行为、疲劳行为、视觉运动行为）。在标注方面，数据中标注了72个面部标志（包括瞳孔）、人脸属性、手势边界框、安全带边界框、瞳孔标志和行为类别。该数据可用于驾驶员行为分析等任务。
