活动识别与动作捕捉数据集ActividadARNFinalDataset-oscarjulianperdomo
数据来源：互联网公开数据
标签：动作识别，活动分析，数据集，计算机视觉，深度学习，运动科学，人机交互，生物力学
数据概述： 该数据集包含来自多个活动识别与动作捕捉实验的数据，记录了不同场景下人体活动的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个实验室和运动场地，涉及室内外多种环境。
数据维度：数据集包括人体关节点坐标，动作类别，活动持续时间，运动轨迹，速度，加速度等变量。涵盖多种日常活动和特定运动项目。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个研究机构的活动识别实验，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于动作识别，活动分析，运动科学及人机交互等领域的研究和应用，特别是在人体动作分类，姿态估计及运动轨迹分析等技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于动作识别，运动科学及生物力学等学术研究，如人体动作分类，运动生物力学分析等。
行业应用：可以为体育训练，康复医学，虚拟现实等领域提供数据支持，特别是在动作捕捉，姿态评估及运动指导方面。
决策支持：支持运动训练方案制定，康复治疗策略优化及人机交互系统设计。
教育和培训：作为运动科学，计算机视觉及人机交互课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解动作识别，姿态估计及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索人体活动的规律与特征，帮助用户实现动作识别，姿态估计及运动轨迹分析等目标，为运动科学研究和人机交互技术提供数据支持。
