多动作达标计数分析数据

1. 跨动作统一识别框架开发：利用统一的关键点坐标系和状态机框架，开发可复用的多动作识别模型架构，降低新动作接入成本。 2. 动作质量评估算法验证：基于跨动作统一的四维质量评估模型，验证质量评分在不同动作类型间的一致性和可比性。 3. 数据增强策略效果评估：对比不同数据增强策略对模型综合性能的提升效果。 4. 多动作体能测试自动化平台：为体育考试系统中的多项目综合测试提供一键式自动评估能力。 5. 军事体能综合评估系统：为军队体能考核中的多项动作测试提供统一的自动化评估框架。 6. 体育教学考试系统：为学校体育教学中的多项目体能测试提供标准化评估，生成学生体能综合画像。 7. 全民健身智能评估：为社区健身中心的体能评估服务提供多动作联合测试能力。数据采集：在数据库中提取10名用户且包含3中动作的数据，10名用户，每人3种动作（弓步跳、左右横跳、深蹲跳），每种50帧（30fps），共1500帧。 基础字段（Col1~Col9）：Col1记录ID（REC_XXXXXX）；Col2用户ID；Col3动作类型；Col4动作中文名；Col5涉及关键点位（按动作分别标注膝/踝/髋/身体中心等）；Col6计数触发规则（各动作特定几何条件）；Col7帧序号（1~50）；Col8时间戳(ms)（33ms间隔）；Col9累计时间(s)=Col8/1000。 原始测量值（Col10~Col12）基于YOLOv8-Pose输出关键点坐标：按动作类型映射—弓步跳：Col10前膝Y、Col11前踝Y、Col12后膝Y；左右横跳：Col10身体中心X、Col11左踝X、Col12右踝X；深蹲跳：Col10髋Y、Col11膝Y、Col12踝Y（Y轴向下，基于1920×1080@60fps）。 计算几何（Col13~Col15）：Col13关键点间角度—弓步跳为前膝弯曲角（站立~175°，弓步~80°），左右横跳为身体偏转角，深蹲跳为膝弯曲角（站立~175°，深蹲~50°）。Col14关键点间距离—弓步跳=前膝Y与前踝Y差值+水平基线40px；左右横跳=左右踝X间距；深蹲跳=髋Y与踝Y差值+水平基线50px。Col15高度差：弓步跳=前膝Y−前踝Y（弓步时负值）；左右横跳=身体Y−站立基准Y（跳起负值）；深蹲跳=髋Y−膝Y（深蹲到位≤10px）。 状态与阶段（Col16~Col17）：Col16动作状态—4态机（各动作特定状态：弓步跳含站立/弓步/峰值/换腿/落地；左右横跳含中位/左跳/回中/右跳；深蹲跳含站立/下降/底点/腾空/落地）。Col17动作阶段——映射为向心/离心/等长收缩。 达标与检测（Col18~Col19）：Col18理论应达标帧（GT）—基于精确几何阈值：弓步跳膝角85°~110°且后膝Y≤踝Y+65px；左右横跳身体中心偏离中线≥振幅×65%；深蹲跳髋膝差≤15px或踝Y≤站立−20px。Col19算法检测达标帧—逐帧概率判定：p_detect=base_detect×signal_strength×ratio，signal_strength=0.45+0.55×max_lift（基于幅度），逐帧独立随机输出0/1。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由杭州银元谷科技有限公司生成，包含10名用户完成弓步跳、左右横跳、深蹲跳三种动作的骨骼关键点数据，共1500帧。数据基于YOLOv8-Pose输出，涵盖关键点坐标、几何特征、动作状态与阶段、达标帧检测及多维度质量评分，可用于跨动作统一识别框架开发、动作质量评估算法验证以及多项目体能测试自动化平台等场景。