数据集介绍

当前医疗行业在助行器的研发与应用中面临着步态分析精度不足的问题，尤其是在老年人群体中，步态识别对于康复治疗至关重要。现有的解决方案往往缺乏足够的标注数据，导致训练模型效果不理想。我们的数据集旨在提供高质量的步态姿势数据，以解决目标检测和姿态识别的需求。数据集的构建过程包括使用专业设备在多种环境下采集数据，并采取严格的质量控制措施，如多轮标注及专家审核，以确保数据的准确性和一致性。数据以JPEG格式存储，并按照图像ID进行组织。由于数据集涵盖了5000张高质量图像，整体文件大小约为1.5GB，能够满足机器学习模型的训练需求。