步态分析数据集
该数据集是一个基于惯性测量单元（IMU）的步态分析数据集，包含从身体多个部位采集的加速度、角速度和方向等时序数据，数据模态为传感器时序信号。它主要用于步态识别、生物特征认证、活动识别、异常步态检测以及可穿戴医疗健康应用的研究，支持传统特征分析和深度学习方法，为开发实际场景中的步态分析系统提供重要资源。
资源简介
该数据集是一个为支持基于惯性测量单元（IMU）的步态识别研究而构建的自定义数据集。它通过部署在身体关键部位（如脚踝、腰部、手腕）的IMU传感器，采集加速度、角速度和方向数据。数据集包含多名参与者在不同条件下（如正常行走、快速行走、跨越障碍物等）执行多种行走任务的记录，提供了适用于传统基于特征的分析和深度学习方法的时序数据。该数据集旨在促进生物特征认证、活动识别、异常步态检测以及可穿戴医疗健康应用的研究，为开发实际场景中的步态识别系统提供灵活的资源。
提供机构：Hu, Fo
精度瓶颈？数据缺失？
当前公开数据无法满足您的算法精度？千方提供针对 步态异常 的高质量、多模态真实临床数据定制解决方案。