驾驶员疲劳监测DMS数据集（包含RGB与红外摄像头数据，共约36668张，标签齐全）
# 探索驾驶员疲劳监测DMS数据集：开启智能驾驶安全新篇章
在智能驾驶领域，驾驶员疲劳监测（DMS）无疑是保障行车安全的重要一环。今天咱就来唠唠与之相
关的数据集。
## 一、DMS数据集概览
咱手头这个DMS数据集可不容小觑，它足足包含了36668张数据，而且每张都配备了标签，这对后续
的模型训练和分析那可是相当有帮助。从数据类型上看，涵盖了rgb摄像头数据与红外摄像头数据。RGB数
据大家都熟悉，能提供丰富的色彩信息，帮我们直观地观察驾驶员的面部特征、表情变化等。而红外摄像头
数据则在光线较暗等复杂环境下有着独特优势，能让我们更准确地捕捉到面部的热成像特征，两者相辅相
成，为全面监测驾驶员状态提供了有力支撑。
## 二、标签结构探秘
虽然没看到图，但可以想象，标签结构应该是精心设计的，用来准确描述每张图像中驾驶员的状态
信息。比如可能会标记驾驶员是否处于疲劳状态，眼睛是否闭合、打哈欠频率等等关键指标。这些标签就像
是数据集的“说明书”，告诉模型每个数据背后代表的含义，从而让模型学习到如何通过图像特征来准确判
断驾驶员的状态。
## 三、代码实操：简单的数据读取（以Python为例）
```python
import cv2
import os
# 假设rgb数据存储在rgb_folder目录下，红外数据存储在ir_folder目录下
rgb_folder = 'path/to/rgb_data'
ir_folder = 'path/to/ir_data'
# 读取rgb图像
def read_rgb_images():
rgb_images = []
for filename in os.listdir(rgb_folder):
if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
img = cv2.imread(os.path.join(rgb_folder, filename))
if img is not None:
rgb_images.append(img)
return rgb_images
