PhysDrive 是由香港科技大学（广州）、香港科技大学、清华大学等机构于 2025 年发布的首个面向真实驾驶环境、用于车内非接触式生理测量的大规模多模态数据集，相关论文成果为「PhysDrive: A Multimodal Remote Physiological Measurement Dataset for In-vehicle Driver Monitoring」，已入选 NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks，旨在支撑驾驶员状态监测、智慧座舱系统以及多模态生理感知方法的研究与评测。

该数据集包含约 24 小时（1500K 帧）的多模态记录，采自 48 名驾驶员的真实驾驶过程，覆盖不同光照、车型、驾驶动作和道路条件，并同步采集 RGB 视频（30fps）、近红外视频（30fps）和毫米波雷达数据（20fps）三类感知模态。数据集还提供六类生理真值信号，包括心电（ECG）、血容量脉搏（BVP）、呼吸（Resp）、心率（HR）、呼吸率（RR）和血氧饱和度（SpO₂）。

数据分布：

每位受试者完成 6 个驾驶片段，每段约 5 分钟，总计约 30 分钟、 16.5 km 。

• 光照条件（4 类）
  • 正午稳定光
  • 早晨 / 黄昏不稳定光
  • 阴天 / 雨天弱光
  • 夜间低光
• 车型（3 类）
  • A0 级车辆
  • B 级车辆
  • C 级 SUV
• 驾驶动作（2 类）
  • 静止驾驶（无额外动作）
  • 交互/说话状态（自然动作增加）
• 道路条件（3 类）
  • 平坦无障碍道路
  • 平坦但拥堵道路
  • 颠簸且拥堵道路