行为识别视频标注数据集BehaviorRecognitionVideoAnnotation-ks2019
数据来源：互联网公开数据
标签：行为识别, 视频分析, 标注数据, 计算机视觉, 深度学习, 帧级标注, 数据集, 动作识别
数据概述：
该数据集包含来自视频数据的帧级标注信息，记录了视频中特定行为的发生时间、起止帧以及对应的事件类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据帧数推测为视频片段。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用行为识别研究。
数据维度：包括视频ID、时间戳、事件类型、起止帧等关键信息。具体字段如下：
Unnamed: 0：索引列。
start_ts：事件起始时间戳。
end_ts：事件结束时间戳。
events：事件描述，如“challenge”（挑战）。
n_events：事件数量。
video_id：视频的唯一标识符。
ts_diff：时间差。
interval_id：时间间隔ID。
start_frame：事件起始帧。
end_frame：事件结束帧。
events_frames：事件对应的帧。
数据格式：数据集主要包含CSV格式的标注文件（train_labels.csv）和JSON格式的元数据文件（meta.json），以及JPG格式的视频帧图像。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于分析和模型训练。
该数据集适合用于行为识别、动作检测、事件识别等计算机视觉和深度学习领域的研究。
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：适用于行为识别、动作分析等相关领域的学术研究，如视频事件检测、行为分类等。
行业应用：可以为智能视频监控、安防系统、智能交通等行业提供数据支持，特别是在异常行为检测、行为分析方面。
决策支持：支持基于视频分析的决策制定，如安全预警、行为分析报告等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解行为识别模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索视频中行为的规律与特征，构建行为识别模型，提高视频分析的准确性和效率。
