行走数据与应用人工智能数据集WalkDataAppliedAIDataset-kooaslansefat
数据来源：互联网公开数据
标签：人工智能，数据集，机器学习，运动分析，步态识别，健康监测，生物力学，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自行走运动监测设备的数据，记录了不同人群的行走步态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的不同人群，涉及不同年龄段和健康状况的参与者。
数据维度：数据集包括步态周期，步长，步频，足底压力分布，关节角度，运动轨迹等变量。还包括参与者的基本信息，如年龄，性别，健康状况等。
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：数据来源于多个公开的运动监测研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人工智能，机器学习及生物力学研究，特别是在步态识别，健康监测及运动分析等领域具有重要应用价值。
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：适用于步态识别，运动生物力学及健康监测等学术研究，如步态异常检测，运动功能评估等。
行业应用：可以为医疗健康，运动科学及康复工程等行业提供数据支持，特别是在步态分析，运动评估及健康监测方面。
决策支持：支持步态异常的诊断与干预策略的制定，帮助医生和研究人员制定更科学的康复计划。
教育和培训：作为生物力学，运动科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解步态分析，运动监测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索步态特征的规律与趋势，帮助用户实现步态识别，健康监测及运动功能评估等目标，为人工智能在健康监测和运动科学中的应用提供数据支持。
