BUT步态原始数据集
该数据集是一个百人规模的步态原始数据集，包含连续两天采集的惯性运动传感器数据，数据模态包括加速度计、陀螺仪数值及肢体方向信息，通过17个传感器同步记录人体行走时的运动特征，主要用于步态生物特征识别方法的跨日验证研究，并支持移动健康监测中基于手机传感器的步态分析应用。
基本信息
资源简介
BUT步态原始数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《BUT Gait raw dataset》。源站首次发布：2026-02-04。
【数据内容】
源站原始描述："BUT Gait raw dataset" is a hundred-person dataset on human gait, containing recordings from two motion tracking sessions conducted over two days. The creation of the dataset was necessitated by a specific domain gap that presented a challenge in the validation of biometric methods of human gait collected using inertial sensors for cross-day configurations. The acquisition process utilised the Perception Neuron v32 inertial motion tracking system, which possesses the capability to measure accele…
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 5.80 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.18486930。
【主题与分类】
主题标签：IMU。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/18486930
使用许可：cc-by-4.0。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.18486929
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
BUT步态原始数据集是一个包含百人规模的人体步态数据集，收录了连续两天内两次运动追踪会话的记录。该数据集的构建旨在解决特定领域差距，为基于惯性传感器的步态生物特征识别方法在跨日配置下的验证提供支持。数据采集使用Perception Neuron v32惯性运动追踪系统，以120Hz频率同步测量加速度计和陀螺仪数值，并估计肢体与传感器方向信息。采集过程中受试者穿戴配备17个运动传感器的专用服装，并进行校准程序。实验要求参与者在坚硬平整表面上自然行走3米距离，且两次采集期间穿着的鞋类保持一致。数据集重点关注右大腿区域数据，因其与置于裤袋中的手机内置MEMS传感器测量结果高度相似，适用于步态生物特征识别、跨日验证及移动健康监测等研究方向。
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