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驾驶员异常行为识别与预警系统设计分析目录TOC\o"1-3"\h\u30625驾驶员异常行为识别与预警系统设计分析 150941.1数据集的选取 1114411.2典型驾驶行为 3数据集的选取在开始训练网络之前，数据的准备是非常有必要的。在我寻找数据集的过程中发现，现在对于驾驶员的数据集实在太少，也有有标签、使用方便的数据集，但是都需要购买，所以在经过考量之后，本文将采用以下方法。根据已有研究，本文通过使用两个分析平台，一个是百度AI驾驶平台的驾驶行为分析平台，另一个是Kaggle比赛分心驾驶员监控数据集，后者将作为本研究的数据集。鉴于目前市场上没有公开的关于司机行为的视频数据，本文只能退而求其次，使用现有范围内数量和质量都比较好的图像数据集。为了验证研究的科学性，在测试过程中会做出适当的变化。下面是两个平台提供的功能和数据集。百度AI驾驶平台的驾驶行为识别模块，在车载场景下，以图片作为输入，来识别司机的驾驶行为，如抽烟、使用手机、未系安全带、双手离开方向盘、视线未看前方、打哈欠、闭眼等驾驶行为，分析危险的驾驶行为，输出各个情况下的概率，在使用时只需调用接口，目前还都是免费使用。下面介绍kaggle数据集的情况，该数据集分为测试集和训练集两部分，分别由固定数目的驾驶员拍摄得来。每个司机的照片数量如图2-1所示。图2-1数据集中属于不同司机的图片数量Kaggle的分心驾驶员的监控数据集包括正常驾驶、收发短信、饮酒、梳头、接听电话等，包括22424组训练集和79729组测试集。测试集包含的数量远大于训练集。该数据集将所有的行为分为了10个状态，每个状态所属的图片数量如图2-2所示。从可视化的图片可以看出，每个状态下面的图片分布是比较均匀的。图2-2数据集中每个状态下面的图片数量基于以上数据的可视化，可以看出以下特点：（1）训练数据和测试数据有不同的驾驶员，但所驾驶的车辆应该是同一辆车。相机的位置和角度是相似的，但也有区别。有相似的背景就容易导致过拟合。为了防止过拟合，需要在后期进行预处理。（2）汽车旁边的玻璃以及外面的画面是相差不大的，即每个人依次做出相同的不良驾驶行为来方便数据采集。这也可以说明汽车的行驶路径相似，周围环境类似，这种情况会导致过度拟合现象的发生。（3）训练集的标注错误很少，但是还是存在错误的。在初期我选择其他算法时，需要用labelme进行人工标注会发现一些分类错误，但是我没有比较好的方法来批量筛选错误，所以只能简单的用肉眼去看，找出一些错误，然后把它们放入正确的分类中。典型驾驶行为根据1.2节的问题分析，可以看出在真实的驾车环境，出现的异常行为多种多样，并且随着环境的不断变化会出现新的数据。因此，本文需要根据生活中常见现象以及数据支持，总结出最常见的异常驾驶行为或者在实验阶段需要检测的异常驾驶行为类型。这个公共数据集给我们提供了一些类型，包括握着方向盘

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