锻炼识别时间序列数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：锻炼识别,时间序列,姿势估计,机器学习,人体动作分析
数据概述：
本数据集包含可用于区分5种常见锻炼动作的时序姿势数据，具体包括俯卧撑（Push-up）、引体向上（Pull-up）、仰卧起坐（Sit-up）、开合跳（Jumping Jack）和深蹲（Squat）。每条记录包含33个关键点，这些关键点代表了人体不同部位的位置信息。通过这些关键点，计算了身体各部位之间的角度和距离，并将这些信息整合到数据集中。数据集中的姿势序列保持了原始视频帧的顺序，确保了时序信息的完整性。
数据用途概述：
该数据集适用于人体动作识别、锻炼效果评估、健身指导等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行姿势分类算法的研究与优化；健身机构可基于数据为用户提供个性化的锻炼计划；智能设备制造商可以将其应用于智能健身设备的开发，帮助用户实时监测锻炼动作的准确性与规范性。此外，该数据集还适合用于教学和培训，帮助学生理解人体动作分析的基本原理与技术方法。
