驾驶员疲劳监测DMS数据集：基于RGB与红外摄像头的36668张图片助力深度学习研究
驾驶员疲劳监测DMS数据集，该数据集包含约36,668张带有清晰标签的图片，涵盖了RGB与红外摄像头数据。数据集的特点在于其多样性和标签完整性，能够适应不同环境下的训练需求。此外，数据集中包含的多模态数据有助于提高疲劳监测的准确性。文中还探讨了数据集在图像处理、机器学习与深度学习中的应用，最终目的是为了实现驾驶员疲劳的实时监测与预警，提升行车安全性。
适合人群：从事智能交通系统研究、机器学习与深度学习领域的研究人员和技术开发者。
使用场景及目标：适用于需要大量标注数据来训练机器学习模型的研究项目，特别是那些专注于驾驶员疲劳监测的应用。目标是通过该数据集训练出高精度的疲劳检测模型，进而应用于实际驾驶环境中。
其他说明：未来的研究方向包括开发更高质量的数据集，解决数据隐私与安全问题，确保数据合法可靠。
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