This article presents a synthetic distracted driving (SynDD2 - a continuum of SynDD1) dataset for machine learning models to detect and analyze drivers' various distracted behavior and different gaze zones. We collected the data in a stationary vehicle using three in-vehicle cameras positioned at locations: on the dashboard, near the rearview mirror, and on the top right-side window corner. The dataset contains two activity types: distracted activities and gaze zones for each participant, and each activity type has two sets: without appearance blocks and with appearance blocks such as wearing a hat or sunglasses. The order and duration of each activity for each participant are random. In addition, the dataset contains manual annotations for each activity, having its start and end time annotated. Researchers could use this dataset to evaluate the performance of machine learning algorithms to classify various distracting activities and gaze zones of drivers.


翻译:本文介绍了一种合成的分心驾驶(SynDD2- SynDD1 的延续)数据集,用于机器学习模型检测和分析驾驶员的各种分心行为和不同的凝视区域。我们使用三个车内摄像头在固定车辆中收集数据,分别安置于仪表板、后视镜附近和右侧窗户顶部位置。该数据集包含两种活动类型:分心活动和参与者的凝视区域,并且每个活动类型都有两个集合:没有出现块和带出现块,例如戴帽子或太阳镜。每个参与者的每个活动的顺序和持续时间都是随机的。此外,该数据集包含每个活动的手动注释,其中包含其开始和结束时间的注释。研究人员可以使用此数据集来评估机器学习算法对驾驶员各种分散注意力的行为和注视区域进行分类的性能。

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