人体活动姿态识别传感器数据训练集HumanActivityRecognitionSensorDataTrainingSet-shayanroychoudhury

数据来源：互联网公开数据

标签：人体姿态识别, 传感器数据, 动作识别, 机器学习, 惯性传感器, 加速度计, 陀螺仪, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自移动设备传感器的数据，记录了人体活动姿态信息，用于训练和评估人体活动识别模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态训练集。地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用人体活动识别研究。数据维度：数据集包括“time”（时间戳）、“acc_x”、“acc_y”、“acc_z”（加速度计在x、y、z轴上的加速度）、“gyr_x”、“gyr_y”、“gyr_z”（陀螺仪在x、y、z轴上的角速度）、“mag_x”、“mag_y”、“mag_z”（磁力计在x、y、z轴上的磁场强度）和“label”（活动标签）等多个维度。数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一种活动或一个受试者的实验数据，文件名如D2_train.csv等，方便数据读取和处理。来源信息：数据来源于移动设备传感器，已进行初步的数据采集和整理，适用于直接进行模型训练。该数据集适合用于人体活动识别、动作分类、行为分析等领域的研究和应用。

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：适用于人体活动识别、动作分类、行为分析等学术研究，如基于传感器数据的机器学习模型、深度学习模型等。行业应用：可以为可穿戴设备、智能健康、运动追踪等行业提供数据支持，尤其是在活动识别、运动状态监测、步态分析等领域。决策支持：支持智能健康应用中的活动自动识别、运动处方推荐、健康风险评估等决策制定。教育和培训：作为机器学习、信号处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据分析和人体活动识别。此数据集特别适合用于构建和评估人体活动识别模型，探索不同活动模式下的传感器数据特征，帮助用户实现活动状态的自动检测和分类。