HWU-USP多模态人类活动数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：多模态数据,活动识别,智能传感器,厨房环境,机器人,时间序列,人体运动
数据概述：
本数据集由巴西圣保罗大学（USP）与英国赫瑞-瓦特大学（HWU）联合开发，记录了16名参与者在智能厨房环境中进行的9种日常活动。活动场景基于早餐准备，包括制作茶、三明治、谷物、设置餐桌、使用笔记本电脑、使用智能手机、阅读报纸、清洁碗筷和整理厨房等。数据集整合了多模态信息，包括RGB和深度视频（25 fps，mp4格式，面部隐私处理）、惯性传感器数据（50 Hz采样率，腕部和腰部佩戴）以及环境传感器数据（开关、电流测量和存在检测器）。所有数据均同步采集，便于多模态活动识别研究。数据集的实验环境设在HWU的智能辅助生活测试床（RALT），采用Tiago机器人进行视频录制，实验周期为2020年3月的两周。
数据用途概述：
该数据集适用于多模态活动识别研究、智能传感器开发、机器人辅助系统设计以及日常生活行为分析等领域。研究人员可利用数据探索人体运动模式、环境交互特征及多模态数据融合方法。此外，数据集为开发智能辅助生活系统提供了基础支持，适用于健康监测、行为分析和智能家居优化等应用场景。数据集的多模态特性使其成为学术研究和工业应用的重要资源。
