抱臂姿态识别基准集

抱臂姿态识别基准集专注于智能座舱中乘员动作意图感知任务。数据由 5 名不同年龄、性别和体型的驾驶员在真实车内及测试环境下采集，涵盖驾驶过程中可能出现的抱臂动作与非抱臂干扰动作。总计采集 5,490 张座舱内人体图像，平均分辨率为 640×480，图像中包含丰富的人体姿态细节。样本按动作类别分为“抱臂（cross_arms）”正样本和“其他（others）”负样本。训练集包含 4,391 张图像（其中 1,792 张抱臂，2,599 张其他），测试集包含 1,099 张图像（其中 449 张抱臂，650 张其他）。该数据集可用于动作分类、乘员意图分析及多通道信息融合研究，具备贴近真实座舱交互场景的特性。