室内定位步态特征数据集IndoorPositioningGaitFeatureDataset-nischaydnk
数据来源：互联网公开数据
标签：室内定位, 步态识别, 传感器数据, 行人导航, 机器学习, 步态特征, 轨迹预测, 移动计算
数据概述：
该数据集包含来自室内环境的行人步态和位置数据，记录了行人在特定路径中的移动轨迹和相关步态特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为静态数据集，用于特征分析和模型训练。
地理范围：数据来源于室内环境，具体位置未明确，但可用于模拟和研究室内定位场景。
数据维度：数据集包括以下关键数据项：
timestamp：时间戳，记录数据采集的时间。
acce_max, acce_min, acce_std：加速度最大值、最小值和标准差，反映步态的动态变化。
stride_length：步幅长度，衡量步行的步长。
step_heading：步进方向，表示步行的角度。
rel_pos_x, rel_pos_y：相对位置坐标，描述行人在二维平面上的位置。
floor：楼层信息，指示行人的所在楼层。
path：路径标识符，用于区分不同的行走轨迹。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和waypoints.csv三个文件，方便数据处理和分析。
数据来源：数据来源于传感器采集，并经过预处理，以提供结构化的步态和位置信息。
该数据集适合用于室内定位、步态识别、行人导航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：适用于步态识别、室内定位、轨迹预测等学术研究，如基于步态特征的行人位置估计、路径规划等。
行业应用：可为智能导航、室内定位服务提供数据支持，特别是在商场、机场、办公楼等室内环境下的应用。
决策支持：支持室内环境下的行为分析和安全监控，如人员活动模式分析、异常行为检测等。
教育和培训：作为移动计算、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解传感器数据处理、步态特征提取和模型构建。
此数据集特别适合用于探索步态特征与室内位置之间的关系，帮助用户构建和优化室内定位算法，提升定位精度和用户体验。
