AHAR-I

基于TI AWR1243BOOST毫米波雷达，我们完成了首个水下人体活动识别（AHAR-I）数据集的版本，其中毫米波雷达参数如上表所示。在AHAR-I数据集中，我们收集了九类水下人体活动，包括挣扎、溺水、带环漂浮、带环游泳、拉环、仰泳、蛙泳、自由泳和求助挥手，每个活动的数据文件数量和总时长如下表所示。为了更好地推动水下人体活动识别领域的研究和开发，我们现在公开了相关的毫米波雷达原始数据集。Based on the TI AWR1243BOOST millimeter-wave radar, we have completed the first version of the underwater human activity recognition (AHAR-I) dataset, with the millimeter-wave radar parameters as shown in the table above. In the AHAR-I dataset, we collected nine categories of underwater human activities, including struggling, drowning, floating with a ring, swimming with a ring, pulling a ring, backstroke, breaststroke, freestyle, and waving for help. The number of data files and the total duration for each activity are shown in the table below. To better promote research and development in the field of underwater human activity recognition, we are now making the related millimeter-wave radar raw dataset publicly available.

原始信息汇总

数据集概述

AHAR-I 数据集

设备与配置：

• 使用 TI AWR1243BOOST 毫米波雷达。
• 雷达参数配置如下：
  • 起始频率：77 GHz
  • 频率斜率：46.397 MHz/μs
  • 空闲时间：30 μs
  • 斜坡结束时间：80 μs
  • 采样率：6847 ksps
  • 帧周期：100 ms
  • ADC 点数每 Chirp：256
  • Chirp 循环数：128
  • 有效方位视场：-60°~60°

数据收集：

• 收集了九类水下人类活动数据，包括挣扎、溺水、带环漂浮、带环游泳、拉环、仰泳、蛙泳、自由泳和求助挥手。
• 数据文件数量和总持续时间如下：
  • 挣扎：32个文件，600秒
  • 溺水：40个文件，799秒
  • 带环漂浮：30个文件，600秒
  • 带环游泳：30个文件，501秒
  • 拉环：13个文件，516秒
  • 仰泳：20个文件，655秒
  • 蛙泳：18个文件，639秒
  • 自由泳：18个文件，635秒
  • 求助挥手：30个文件，600秒

下载链接：

• 链接：https://pan.baidu.com/s/1r1EoYE4SxeX-yP5mz0Co-A
• 密码：2l34

AHAR-II 数据集

新增活动：

• 在 AHAR-I 基础上增加了“嬉戏”活动。

环境与用户变量：

• 研究了不同背景环境（深水、浅水）、不同用户（用户1、用户2）和不同视角（径向和非径向）对水下人类活动识别的影响。
• 将雷达数据分为六个不同的变量域，每个域对应不同的活动和环境设置。

数据收集：

• 对于不同的活动和变量域，收集了300连续帧（30秒）的数据文件。
• 具体数据文件数量如下表所示：

  变量域	活动1	活动2	活动3	活动4	活动5	活动6	活动7	活动8	活动9	活动10	总计
  D1	10	10	10	11	11	12	13	13	10	10	110
  D2	12	11	11	10	12	10	10	11	10	11	108
  D3	7	6	8	8	8	6	8	8	11	7	77
  D4	7	6	8	8	8	6	7	8	10	7	75
  D5	7	7	8	8	8	7	10	8	6	6	75
  D6	7	7	9	8	7	7	7	8	7	7	74

下载链接：

• 链接：https://pan.baidu.com/s/15lGhAptfPDBbK4AutnyZ_w
• 密码：zju1

数据集应用

• 提供了一个两阶段融合网络（TSFNet），该网络已在国际计算机会议 ICARCV 2022 上发表，用于水下人类活动识别。
• 还提供了部分双人水下人类活动识别数据集和单人连续不同水下人类活动流数据集，用于测试算法性能。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AHAR-I数据集的构建基于TI AWR1243BOOST毫米波雷达，通过配置雷达参数，采集了九类水上人类活动数据，包括挣扎、溺水、使用救生圈漂浮、使用救生圈游泳、拉救生圈、仰泳、蛙泳、自由泳和挥手求救。数据采集过程中，部分活动采用连续400帧采集模式，其余活动则采用连续200帧采集模式，确保了数据的多样性和完整性。

使用方法

使用AHAR-I数据集时，研究者可通过提供的下载链接获取原始雷达数据。数据集适用于水上人类活动识别算法的开发与验证，研究者可以利用数据集中的多类活动数据进行模型训练和测试。此外，数据集还提供了相关的MATLAB脚本和Lua脚本，便于研究者进行数据采集和实时信号处理。使用该数据集时，建议引用相关文献以尊重数据提供者的工作。

背景与挑战

背景概述

AHAR-I数据集是由浙江大学的研究团队于2022年创建的，旨在通过毫米波雷达技术实现水上人类活动的识别与分类。该数据集基于TI AWR1243BOOST毫米波雷达设备，采集了九种不同的水上活动数据，包括挣扎、溺水、漂浮、游泳等。研究团队通过该数据集开发了多种算法模型，并在国际会议上发表了相关研究成果，如ICARCV2022和IEEE GRSL等。该数据集的发布为水上活动识别领域的研究提供了重要的数据支持，推动了毫米波雷达在人类活动监测中的应用。

当前挑战

AHAR-I数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，水上活动的多样性和复杂性使得数据采集和标注变得困难，尤其是溺水等紧急情况的模拟与识别。其次，毫米波雷达数据的噪声干扰和环境因素（如水面反射）对数据质量产生了显著影响，增加了数据处理的难度。此外，数据集的规模相对有限，尤其是在多人和连续活动场景下的数据不足，限制了模型的泛化能力。最后，如何在实时系统中高效处理和分析毫米波雷达数据，仍是一个亟待解决的技术难题。

常用场景

经典使用场景

AHAR-I数据集主要用于水环境中的人类活动识别研究，特别是在毫米波雷达技术的支持下，能够捕捉到九种不同的水上活动，如溺水、游泳、呼救等。该数据集通过高精度的雷达参数配置，提供了丰富的原始数据，为研究者提供了一个标准化的实验平台，用于开发和测试基于雷达信号的活动识别算法。

解决学术问题

AHAR-I数据集解决了水环境中人类活动识别的关键问题，尤其是在复杂的水体背景下，如何准确识别和分类不同的水上活动。通过该数据集，研究者能够深入分析毫米波雷达信号的特征，开发出高效的识别算法，从而提升水上安全监控系统的性能。此外，该数据集还为多域融合网络等先进算法的研究提供了数据支持，推动了相关领域的技术进步。

实际应用

AHAR-I数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在水上安全监控和救援系统中。通过该数据集训练的算法可以实时检测溺水、呼救等紧急情况，显著提升水上活动的安全性。此外，该数据集还可用于智能泳池管理系统，帮助识别游泳者的活动状态，优化泳池资源的使用效率。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，基于毫米波雷达的水上人类活动识别（AHAR）数据集AHAR-I在智能监控和救援领域引起了广泛关注。该数据集通过TI AWR1243BOOST毫米波雷达采集了九类水上人类活动数据，包括溺水、游泳、呼救等，为水上安全监测提供了重要的数据支持。当前的研究方向主要集中在多域融合网络的开发，以提高活动识别的准确性和鲁棒性。例如，基于样本互相关的多域融合网络（Sample Intercorrelation-Based Multidomain Fusion Network）在IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters上发表的研究中展示了其在复杂环境下的优异性能。此外，AHAR-I数据集还被用于开发多目标活动识别算法，特别是在多人活动场景中的应用，进一步推动了毫米波雷达在水上救援和监控中的实际应用。这些研究不仅提升了水上活动识别的技术水平，也为未来的智能救援系统奠定了坚实的基础。