数据集概述
本数据集包含美国华盛顿州立大学CASAS智能公寓测试床收集的传感器事件数据，记录20名参与者执行五项日常生活活动（ADL）的过程，分为无错误和含脚本化错误两个子数据集，为活动识别算法设计与验证、功能独立性评估干预提供数据支持。
文件详解
- 无错误活动数据压缩包:
- adl_noerror.zip: ZIP格式压缩包，包含参与者执行无错误活动的传感器数据文件，文件命名格式为pXX.tX.csv（如p01.t1.csv对应参与者1执行任务1），每行记录一个传感器读数，字段包括date（日期）、time（时间）、sensor（传感器）、message（传感器状态）。
- 含错误活动数据压缩包:
- adl_error.zip: ZIP格式压缩包，包含参与者执行含脚本化错误活动的传感器数据文件，命名规则与无错误数据集一致，记录字段相同。
- 公寓平面图文件:
- Chinook.png: PNG格式图片，展示智能公寓的平面图及传感器位置分布。
- 橱柜传感器细节图文件:
- Chinook_Cabinet.png: PNG格式图片，展示公寓橱柜区域的传感器位置细节。
数据来源
Washington State University
适用场景
- 智能家居研究: 用于设计、训练和验证日常生活活动（ADL）识别算法。
- 行为分析: 分析含错误与无错误活动的传感器数据差异，支持功能独立性评估与干预研究。
- 传感器技术应用: 探究不同类型传感器（运动、物品使用、水、 burner等）在活动监测中的表现。
- 人机交互设计: 为智能公寓环境中的用户行为预测、异常检测系统开发提供数据基础。
