数据集概述
本数据集为RadIOCD（毫米波雷达室内物体分类数据集），包含25-50岁共10名志愿者在2种环境下对5类物体的采集数据，通过商用毫米波雷达记录稀疏3D点云及多普勒速度信息，所有文件以CSV等格式存储，支持机器学习技术应用，可用于视觉分类受限场景的物体识别研究。
文件详解
- metadata.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含志愿者的人体测量数据表格，字段有Participant ID（参与者ID）、Gender (M/F)（性别）、Height (CM)（身高，单位厘米）、Weight (KG)（体重，单位千克）、Age (Years)（年龄，单位岁）
- df_4_annotation.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含Frame #（帧号）、X（X坐标）、Y（Y坐标）、Object（物体类别）、CSV（关联数据文件路径）、Label（标签）、Frame_ids（帧ID）
- RadIOCD.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：数据集压缩包，包含稀疏3D点云及多普勒速度等核心数据
适用场景
- 视觉受限场景物体识别研究: 用于烟雾环境等视觉分类不鲁棒场景（如搜救）的毫米波雷达物体识别模型训练与验证
- 毫米波雷达点云数据处理: 支持稀疏3D点云及多普勒速度数据的机器学习算法开发与优化
- 跨环境物体分类泛化性分析: 基于2种环境采集数据，研究模型在不同室内场景下的泛化能力
- 志愿者特征与雷达数据关联性研究: 结合metadata.txt的人体测量数据，分析志愿者个体特征对雷达数据采集结果的影响
