工业人体动作识别数据集(InHARD-DT)

本文探讨了使用真实工业工作站的数字孪生，涉及与虚拟现实（VR）接口的机械臂的组装任务，以提取数字人模型

This paper examines the use of digital twins of real industrial workstations for assembly tasks involving robotic arms interfaced with virtual reality (VR), with the aim of extracting digital human models.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

工业人体动作识别数据集(InHARD-DT)是一个包含13个工业行动类别和4800多个样本的RGB+S数据集，用于验证数字孪生技术在工业人体动作识别中的应用。数据集由12名受试者在虚拟现实环境中执行组装任务生成，适用于训练时空图卷积神经网络。