SSU_IntentionDataSet

该数据集用于构建老年人的活动意图模型，包含55种动作、10种姿势和4种类型的物联网传感器信息。数据通过时间序列表示，包括动作、姿势、物联网传感器值和活动意图。

This dataset is designed for constructing activity intention models for the elderly, encompassing 55 types of actions, 10 postures, and information from 4 types of IoT (Internet of Things) sensors. The data is represented in time series format, including actions, postures, IoT sensor values, and activity intentions.

原始信息汇总

数据集概述

数据集目的

本数据集用于构建老年人的活动意图模型。

数据内容

数据集包含55种类型的行动、10种类型的姿势以及4种类型的物联网传感器信息。数据通过序列形式表示，包括时间、姿势、行动、浴室门状态（bd）、客厅门状态（ld）、浴室运动状态（bm）和客厅运动状态（lm）以及活动意图。

数据格式

数据格式为：时间, 姿势, 行动, bd, ld, bm, lm, 活动意图。

数据详细信息

• 行动：55种类型
• 姿势：10种类型
• 物联网传感器信息：门/运动状态
• 活动意图

数据集构建机构

• 行动、姿势和物联网数据收集：韩国电子技术研究所（KETI）
• 活动意图标注：崇实大学AI实验室

引用信息

若使用本数据集，请引用以下论文：

@INPROCEEDINGS{kimESWA19, title={An approach for recognition of human’s daily living patterns using intention ontology and event calculus}, author={Kim, Jemin and Jeon, Myungjoong and Park, Hyunkyu and Bea, Seokhyun and Bang, Sunghyuk and Park, Youngtack}, booktitle={Journal of Expert Systems with Applications (ESWA)}, year={2019} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SSU_IntentionDataSet数据集的构建依托于韩国电子技术研究所（KETI）所收集的动作、姿态及物联网（IoT）传感器数据，并由首尔国立大学的AI实验室进行活动意图的标注。该数据集旨在建立老年人的活动意图模型，涵盖了55种动作类型、10种姿态类型以及4种IoT传感器信息，以序列形式整合了动作、姿态、传感器值及活动意图。

特点

该数据集的特点在于其多维度的数据构成，不仅包括丰富的动作和姿态类型，还整合了IoT传感器信息，为研究老年人活动意图提供了全面的数据支持。数据以时间、姿态、动作、浴室门状态、客厅门状态、浴室运动状态、客厅运动状态及活动意图的序列格式呈现，便于构建和训练活动意图识别模型。

使用方法

使用SSU_IntentionDataSet数据集时，研究者应首先理解数据集中的各个字段含义，如时间、姿态、动作及各种传感器状态。随后，可以利用这些数据来训练机器学习模型，进而预测老年人的活动意图。此外，数据集的详细描述和构建背景可在提供的README文件及相关链接中查阅，以便更好地应用于相关研究。

背景与挑战

背景概述

SSU_IntentionDataSet数据集是在MSIP/IITP项目支持下，由韩国电子技术研究所（KETI）负责收集动作、姿态及物联网（IoT）传感器数据，首尔市立大学人工智能实验室负责进行活动意图标注而构建的。该数据集旨在构建老年人活动意图模型，通过55种动作类型、10种姿态类型以及4种IoT传感器信息进行学习，为相关领域的研究提供了基础数据资源，自2019年以来对老年行为识别及辅助机器人的研究产生了显著影响。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临了多方面的挑战：首先，如何精确捕捉并表征老年人的日常活动行为序列，确保数据的多样性和代表性；其次，在动作、姿态与IoT传感器信息融合的过程中，如何有效处理数据的不完整性和异质性；最后，活动意图的标注需要高度的专业性，如何确保标注质量的一致性和准确性，是数据集构建中的一大挑战。此外，该数据集在解决老年人活动意图识别领域问题上的挑战包括如何提升模型的泛化能力和准确度，以及如何保障模型在实际应用中的鲁棒性和实时性。

常用场景

经典使用场景

在人工智能与老年生活辅助研究领域，SSU_IntentionDataSet数据集的构建旨在为研究者提供一个学习老年人活动意图模型的训练数据。该数据集通过序列形式，将动作、姿态、物联网传感器值与活动意图相结合，为算法提供了一种理解老年人行为模式与意图的有效方式。

实际应用

在实际应用层面，该数据集的支持使得开发出的智能系统能够更加精准地识别老年人的活动意图，如自动调整家居环境、提醒重要事件或紧急情况响应，极大提升了老年人的生活质量与安全。

衍生相关工作

基于SSU_IntentionDataSet，研究者们已经衍生出一系列相关工作，包括但不限于改进的意图识别算法、智能辅助系统设计以及针对特定老年人群体的定制化服务方案，进一步拓宽了数据集的应用范围和影响力。