Kinect v2模拟异常步态骨骼数据集

该数据集是一个基于Kinect v2传感器采集的骨骼运动数据集,包含正常步态以及六种模拟异常步态(如止痛步态、僵直腿步态等)的骨骼关节点坐标序列,数据模态为骨骼运动序列,主要用于步态分析、康复医学研究、运动障碍识别以及计算机视觉和机器学习在医疗辅助诊断领域的应用。

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步态分析骨骼跟踪

基本信息

创建/更新时间
2026-09-06

资源简介

该数据集是一个基于Kinect v2传感器采集的骨骼运动数据集,专门用于模拟和分析异常步态。数据集包含正常步态以及六种常见的模拟异常步态类型,包括止痛步态(Antalgic)、僵直腿步态(Stiff legged)、蹒跚步态(Lurching)、跨阈步态(Steppage)和特伦德伦堡步态(Trendelenburg)。数据以骨骼关节点坐标序列的形式提供,适用于步态分析、康复评估、运动障碍识别以及计算机视觉和机器学习在医疗辅助诊断中的研究与应用。

原始链接

https://ieee-dataport.org/documents/kinect-v2-skeleton-datasets-simulated-abnormal-gaits

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    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集是一个基于Kinect v2传感器采集的骨骼运动数据集,专门用于模拟和分析异常步态。数据集包含正常步态以及六种常见的模拟异常步态类型,包括止痛步态(Antalgic)、僵直腿步态(Stiff legged)、蹒跚步态(Lurching)、跨阈步态(Steppage)和特伦德伦堡步态(Trendelenburg)。数据以骨骼关节点坐标序列的形式提供,适用于步态分析、康复评估、运动障碍识别以及计算机视觉和机器学习在医疗辅助诊断中的研究与应用。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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