引体向上动作智能识别数据

1. 引体向上识别算法训练：作为专用识别模型的训练数据，覆盖10名用户、150帧/人、4个能力等级的上拉中→顶点保持→落下中→悬垂完整动作周期数据，用于训练AI模型对不同体型和力量水平用户的引体向上动作识别能力。 2. 达标判定阈值调优：基于1500帧标注数据统计分析下巴-单杠高度差分布特征，优化"下巴过杠"的判定阈值参数（当前为下巴估算Y坐标−单杠参考Y坐标≤−5px即判定达标），通过ROC曲线分析确定最优阈值。 3. 动作规范度评估模型开发：基于肘角变化、身体摆动幅度、头部方向、身体轴线倾角等多维指标，开发引体向上标准度量化评估模型，支持对动作规范性进行逐帧打分和阶段性评估。 4. 国家学生体质健康测试：为国家学生体质健康标准中的引体向上测试项目提供自动化、标准化的智能评估系统，替代人工计数和主观判定，适用于全国中小学及高校体质测试场景。 5. 军事体能考核系统：为军队、武警和公安系统的引体向上考核提供精确自动计数和动作规范判定，通过AI视觉技术实现无人值守的标准化考核。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含引体向上动作的智能识别数据，覆盖多用户、多能力等级的上拉完整动作周期，可用于训练AI模型识别动作规范性，并支持达标判定与动作评估等应用。