室内环境人体活动状态估计数据集IndoorEnvironmentHumanActivityEstimation-betulbny

数据来源：互联网公开数据

标签：环境感知, 室内环境, 传感器数据, 人体活动, 机器学习, 状态估计, 数据分析, 智能家居

数据概述：该数据集包含来自室内环境的传感器数据，记录了不同时间段内房间内的环境参数和人体活动状态。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2017年12月22日至2018年2月28日。地理范围：数据采集于特定室内环境，未明确具体地理位置。数据维度：数据集包括日期（Date）、时间（Time），以及多个传感器数据，如温度（S1_Temp, S2_Temp, S3_Temp, S4_Temp）、光照强度（S1_Light, S2_Light, S3_Light, S4_Light）、声音强度（S1_Sound, S2_Sound, S3_Sound, S4_Sound）、二氧化碳浓度（S5_CO2, S5_CO2_Slope）、红外传感器数据（S6_PIR, S7_PIR）和房间内人数（Room_Occupancy_Count）。数据格式：CSV格式，文件名为Occupancy_Estimation.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于开放数据集，用于学术研究和算法验证。该数据集适合用于环境感知、人体活动识别、室内环境状态估计等研究。

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：适用于智能家居、环境监测、行为识别等领域的研究，如基于传感器数据的房间占用率预测、环境参数与人体活动关联性分析等。行业应用：可以为智能家居系统、环境控制系统、安防系统等提供数据支持，尤其是在优化能源管理、提升室内环境舒适度等方面。决策支持：支持建筑设计、室内环境优化等方面的决策制定，如根据环境数据调整空调、照明等设备。教育和培训：作为人工智能、物联网、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据分析和应用。此数据集特别适合用于探索室内环境参数与人体活动之间的关系，帮助用户实现对房间占用状态的准确预测和对环境的智能化管理。