运动检测数据集——适用于识别和监测锻炼活动

简介：
本数据集包含各类运动的详细记录，旨在通过穿戴设备精准捕捉、分析用户的锻炼动作与强度，助力开发高效的运动识别及监控系统。 该项目的重点是通过捕捉并处理关键身体关节的角度来分析常见运动中的人体动作。我们利用视频数据，在各种练习（如俯卧撑、开合跳、引体向上、深蹲和俄罗斯转体）中提取以下身体部位的逐帧角度。对于姿态估计，使用MediaPipe检测身体地标，并采用YOLOv6进行对象检测以提高准确性。 此数据集可用于多种应用： 形式校正：通过将这些角度与标准基准比较，可以提供反馈来改善锻炼姿势。 性能跟踪：用户可以通过分析关节角度随时间的变化来监测他们的进步。 姿势分类：可以训练机器学习模型区分正确和错误的姿势，从而开发智能健身助手。 实时反馈系统：结合姿态估计和实时视频，可开发出指导用户的实时锻炼系统。