视频动作识别与目标检测数据集Trimed-Modified-SSBD-YOLO7Dataset-amit005
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析，动作识别，目标检测，数据集，计算机视觉，深度学习，行为分析，人工智能
数据概述： 该数据集基于SSBD（SBU室内行为数据集）进行修剪和修改，并采用YOLO7（You Only Look Once version 7）模型进行标注，记录了视频中的行为动作和目标对象。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但数据集内容涵盖多种行为动作的样本。
地理范围：数据覆盖了多种室内和室外场景，包括家庭、办公室、公共场所等。
数据维度：数据集包括视频片段及其对应的标注信息，涵盖动作类别、目标对象、时间戳、行为描述等变量。还包含YOLO7格式的边界框标注。
数据格式：数据提供为视频文件及对应的标注文件（如TXT格式），便于进行视频处理和目标检测任务。
来源信息：数据来源于SSBD数据集的修剪和修改，并结合YOLO7模型进行标注，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于视频分析、动作识别及目标检测等领域，特别是在行为分析、智能监控及人体姿态估计等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于行为识别、动作分类等计算机视觉研究，如行为模式的识别、异常检测等。
行业应用：可以为安防监控、智能家居、人机交互等行业提供数据支持，特别是在行为识别与目标检测方面。
决策支持：支持视频内容的智能分析与管理，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解视频分析、动作识别及相关算法。
此数据集特别适合用于探索视频中的行为动作与目标对象的识别规律，帮助用户实现准确的行为分类、目标检测及场景理解，为智能监控和行为分析技术提供数据支持。
