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。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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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
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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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