人体跌倒视频数据集

摘要该数据集面向基于计算机视觉的人体跌倒检测研究由多个公开跌倒检测数据源整合构建包含跌倒与非跌倒两类视频样本并配套人体姿态关键点数据可用于视频行为识别、人体姿态分析和智能监控等研究任务。数据集概述Fall Video Dataset整合了Fall Vision基准视频数据集、29名受试者2017个活动样本的视频跌倒检测数据以及多摄像头跌倒数据集覆盖跌倒行为、正常活动和多种容易与跌倒混淆的动作场景。其中多摄像头数据包含24个场景并由8台IP摄像机进行记录。数据集同时保留原始视频和由姿态估计算法提取的人体关键点信息为跌倒检测模型的训练、验证和性能评估提供了较为丰富的数据基础。数据结构与关键特征数据集按照Fall和No_Fall两类进行组织每一类均包含Raw_Video原始视频目录和Keypoints_CSV人体关键点目录。对于每个视频文件数据集生成对应的关键点CSV文件逐帧记录17个人体关键点的二维坐标及检测置信度主要字段包括Frame、Keypoint、X、Y和Confidence。其关键特征在于同时包含视频视觉信息和结构化姿态数据能够支持基于单帧姿态、连续动作变化、人体骨架几何关系及时间序列特征的多种跌倒检测方法。应用价值与研究方向该数据集可应用于人体跌倒检测、行为识别、姿态估计、老年人安全监护、居家养老监控和公共场所异常行为分析等领域。研究方向可进一步扩展到基于YOLO-Pose、MediaPipe等姿态模型的骨架特征提取结合LSTM、Transformer、时序卷积网络或状态机进行连续动作判定也可研究多摄像头融合、误报抑制、复杂背景适应、实时检测以及边缘设备部署等问题为非接触式智能跌倒预警系统的设计与实现提供数据支持。。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-858文件大小14.9G原创声明本数据集为整理作品