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坠落检测数据集

fall_detection

坠落 计算机视觉 动作检测 动作捕捉

数据来自论文《Fall Detection》

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数据集市
2020年08月14日

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数据介绍

实验场景

本文的实验数据来自德克萨斯大学阿灵顿分校的 Heracleia人类中心计算实验室的实验。

在这个实验室中,已经设置了一个模拟公寓。在公寓的两个角落设置了两个 Kinect,并设置了监控公寓。设置两个 Kinect 的原因是深度传感器的范围为 0:5m 到 4m,这意味着一个 Kinect不足以覆盖整个公寓。

左侧为深度图,右侧为彩色地图。

imgimg

imgimg

实验数据

六个主题分别在两个场景中执行多个动作。从以下链接下载数据集。

Alexis view1

Alexis view2

Pat view1

Pat view2

Rommel view1

Rommel view2

Soheil view1

Soheil view2

Weihua view1

Weihua view2

Zhong view1

Zhong view2http://vlm1.uta.edu/~zhangzhong/fall_detection_data_set/Zhong/view2/depth.rar)

至于如何阅读深度图,请使用以下matlab 文件。

读取深度地图文件

这些动作包括真正的跌倒和其他像跌倒一样的行为,如从地板上捡起一枚硬币,坐在地板上,系鞋带等。场景 1 有 10400 帧和 12 个真实下降,而场景 2 中有 21214 帧和 14 个真实下降。下表显示了实验中的坠落操作。

Pf Ts Sb Sif Pd Jb Sf
23 10 9 12 5 1 1

在上表中,pf的意思是从地板上捡东西,ts的意思是系鞋带,sb意味着睡在床上,sif的意思是坐在地板上,pd的意思是打开离地板很近的下抽屉,jb 意味着跳到地板上,sf 意味着睡在地板上。

以下图显示了下降过程。

imgimgimg

imgimgimg

坠落过程

我们还对每个秋季流程的开始和结束框架进行注释。

开始帧和结束帧文件。

In the annotation file, the format is like: Alexis view1 202 215.
Alexis is the user name. view1 means scene 1. 202 is the start frame and 215 is the end frame. 

下图显示了一个典型的跌倒般的动作,它坐在地板上。

imgimgimg

imgimgimg

坐在地板上

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