人体动作传感器数据分析数据集HumanActivitySensorDataAnalysis-jingjinghuhu
数据来源：互联网公开数据
标签：人体动作识别, 传感器数据, 运动捕捉, 行为分析, 机器学习, 数据预处理, 姿态估计, 移动应用
数据概述：
该数据集包含来自多个用户佩戴在不同身体部位的传感器数据，记录了用户的运动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为2024年4月27日，提供了单日的用户运动数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为室内或特定环境下的用户活动。
数据维度：数据集包含加速度计（Acc）、陀螺仪（Gyr）、磁力计（Mag）、方向传感器（Ori）、重力传感器（Gra）、线性加速度计（LAcc）和压力传感器（Pressure）等多种传感器数据，以及用于标记用户行为的标签（label）。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一位用户在特定身体部位（如手、躯干、臀部、背包）的运动数据，方便进行时间序列分析和行为识别。
来源信息：数据来源于对用户日常活动的传感器数据采集。已进行初步的整理，每个文件对应一个用户和身体部位的运动数据。
该数据集适合用于人体行为识别、动作分类、运动模式分析等研究，以及移动应用开发等领域。
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：适用于人体行为分析、动作识别、步态分析等学术研究，如基于传感器数据的行为分类、异常行为检测等。
行业应用：可以为健康管理、健身应用、智能穿戴设备等行业提供数据支持，例如运动姿态评估、活动监测、跌倒检测等。
决策支持：支持智能家居、安全监控等领域的决策制定，例如根据用户行为模式进行个性化推荐、异常行为预警等。
教育和培训：作为传感器数据分析、机器学习、行为识别等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解人体运动数据分析。
此数据集特别适合用于探索人体运动与传感器数据之间的关系，帮助用户实现运动行为的自动识别、姿态估计和个性化分析等目标。
