老年人跌倒异常检测数据集DetectionofFallAnomaliesinElderlyPeopleDataset-alfizh
数据来源：互联网公开数据
标签：老年人，跌倒检测，数据集，健康监测，异常识别，机器学习，生物医学，智能养老
数据概述： 该数据集包含来自老年人跌倒异常检测研究的数据，记录了老年人在日常活动中的跌倒行为及异常活动模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个养老机构和社区，主要集中在中国多个城市的老年人居住区域。
数据维度：数据集包括老年人的活动传感器数据，跌倒事件标记，时间戳，活动类型，环境因素等变量。还包括跌倒检测所需的生理和行为数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的健康监测项目和研究报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于老年人跌倒检测，健康监测及生物医学研究等领域，特别是在机器学习模型训练，异常行为识别等方面具有重要应用价值。
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：适用于老年人跌倒风险评估，健康监测及异常行为识别等研究，如跌倒原因分析，预防措施研究等。
行业应用：可以为养老机构，医疗机构等提供数据支持，特别是在跌倒预防，紧急响应及智能养老设备开发方面。
决策支持：支持老年人健康管理和跌倒预防策略的制定，帮助相关机构制定科学的干预措施。
教育和培训：作为生物医学工程，数据科学及智能养老课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解跌倒检测技术，健康监测系统及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索老年人跌倒的规律与趋势，帮助用户实现准确的跌倒检测和预防，提升老年人生活质量和安全水平。
