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1,000 Personen-Daten zur Erkennung des Fahrgastverhaltens
Normales Verhalten von Fahrgästen
Verhalten von Fahrgästen bei Autokrankheit
Verhalten von Fahrgästen bei Schlafstörungen
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mehrere Altersgruppen
mehrere Zeiträume
1,000 Daten zur Erkennung von Fahrgastverhalten, die mehrere Altersgruppen, mehrere Zeiträume und mehrere Beleuchtungen abdecken. Das Fahrgastverhalten umfasst normales Fahrgastverhalten und abnormales Fahrgastverhalten (Fahrgastverhalten bei Reisekrankheit, Fahrgastverhalten bei Schläfrigkeit, Fahrgastverhalten beim Verlassen von Kindern und Habseligkeiten). Als Erfassungsgeräte werden sichtbare und infrarote binokulare Kameras verwendet. Dieser Datensatz zur Erkennung von Fahrgastverhalten kann für Aufgaben wie die Analyse des Fahrgastverhaltens verwendet werden.
Dies ist ein kostenpflichtiger Datensatz für kommerzielle Zwecke, Forschungszwecke und mehr. Lizenzierte, fertige Datensätze helfen, KI-Projekte in Gang zu bringen.
Spezifikationen
Größe der Daten
1,000 Personen
Verteilung des Personals
Geschlechterverteilung: männlich, weiblich; Ethnienverteilung: gelb; Altersverteilung: unter 18, 18~45, 46~60, über 60
Akquisitionsumgebung
Kameraaufnahme im Auto-Szenen
Vielfalt der Sammlung
Abdeckung mehrerer Altersgruppen, mehrerer Zeiträume, mehrerer Beleuchtungen, mehrerer Verhaltensweisen (normales Verhalten, Verhalten bei Reisekrankheit, Verhalten von Fahrgästen, die schläfrig sind, Fahrgäste, die Kinder und Habseligkeiten zurücklassen)
Erfassungsgeräte
Binokulare Kamera für sichtbares Licht und Infrarot mit einer Auflösung von 1,920x1,080
Position der Kamera
Mitte des Innenrückspiegels, oberhalb der rechten A-Säule im Fahrzeug, Position direkt vor dem Beifahrer, oberhalb der linken B-Säule im Fahrzeug, oberhalb der rechten B-Säule im Fahrzeug
Erfassungszeit
Tag, Abend, Nacht
Leichte Sammlung
Normales Licht, schwaches Licht, starkes Licht
Fahrzeugtyp
Kleinwagen, SUV, MPV, Lastwagen, Omnibus
Datenformat
Videodatenformat: .mp4
Genauigkeit
Basierend auf der Genauigkeit der erfassten Bewegungen muss die Präzision über 95% betragen; die Bewegungsbenennungsgenauigkeit muss über 95% liegen.
Spezifikationen
Probe
Empfohlener Datensatz
