news 2026/4/18 11:00:15

智能识别之疲劳驾驶行为检测困倦检测数据集 驾驶安全监测 工业作业疲劳预警(yolo11+LSTM+数据集+模型界面)第10368期

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张小明

前端开发工程师

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智能识别之疲劳驾驶行为检测困倦检测数据集 驾驶安全监测 工业作业疲劳预警(yolo11+LSTM+数据集+模型界面)第10368期

困倦检测数据集 README

类别

9 类: 眼睛闭合、 头部左侧眼睛闭合、 头部右侧眼睛闭合、 专注状态、 头部向下、 头部向上、 看向左侧、 看向右侧、 打哈欠

数据集核心信息表

项目详情
类别数量及名称9 类:眼睛闭合、头部左侧眼睛闭合、头部右侧眼睛闭合、专注状态、头部向下、头部向上、看向左侧、看向右侧、打哈欠
数据数量2600 条
格式种类YOLO 格式
核心应用价值支撑困倦状态检测计算机视觉模型训练,适用于驾驶安全监测、课堂注意力分析、工业作业疲劳预警等场景

数据类别说明

  • 类别划分聚焦困倦相关核心状态,覆盖眼睛、头部动作及表情维度,无冗余分类

  • 细分头部朝向与眼睛状态的组合类别(如头部左侧眼睛闭合),提升检测精准度

  • 包含专注状态作为对照类别,满足模型对 “困倦 - 非困倦” 二元场景的识别需求

数据数量特点

  • 数据总量向下取整为 2600 条,样本规模可满足基础模型训练与调优需求

  • 覆盖不同人群、光照条件下的困倦状态样本,减少模型场景局限性

  • 各类别样本分布均衡,避免模型因类别数据失衡导致的检测偏差

应用价值亮点

  • 适配驾驶安全监测系统,实时识别驾驶员困倦状态,降低交通事故风险

  • 助力课堂注意力分析工具开发,通过识别学生头部动作与眼神状态判断专注度

  • 支撑工业作业疲劳预警场景,保障高空作业、机械操作等高危岗位人员安全

  • 可直接用于 YOLO 系列模型训练,缩短相关场景计算机视觉方案的研发周期

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