真实深蹲动作识别数据集TrueSquatActionRecognitionDataset-anhtran1710
数据来源：互联网公开数据
标签：体育科学，动作识别，数据集，生物力学，人工智能，运动分析，深度学习，人体工程学
数据概述： 该数据集包含真实的深蹲动作视频及对应的动作标签，记录了不同人群完成深蹲动作时的关键帧和姿态数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的健身房和运动实验室，主要集中在中国，美国和欧洲。
数据维度：数据集包括深蹲动作的2D和3D姿态数据，视频片段，动作标签（如标准深蹲，错误深蹲），动作持续时间，参与者的基本信息（如年龄，性别，健身经验）等。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，以及对应的视频文件（MP4格式），便于进行动作分析和姿态识别。
来源信息：数据来源于多个运动科学研究和健身房合作项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于运动科学，动作识别，人工智能及深度学习等领域，特别是在深蹲动作分析，错误动作检测及运动指导系统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：适用于生物力学，运动科学及人机交互等学术研究，如深蹲动作的生物力学分析，错误动作的原因研究等。
行业应用：可以为健身行业，运动康复和体育教育提供数据支持，特别是在动作纠正，个性化训练计划制定等方面。
决策支持：支持健身教练和康复专家对深蹲动作的评估和指导，帮助用户优化运动姿势和提升训练效果。
教育和培训：作为运动科学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动作识别，姿态分析和运动指导技术。
此数据集特别适合用于探索深蹲动作的规范性和错误模式，帮助用户实现动作识别，错误纠正和个性化训练指导，促进运动科学和健身技术的发展。
