人物交互行为数据集

本数据集面向城市交通场景中行人典型交互行为的数据需求，采用穿戴式惯性动作捕捉系统NOITOM Perception Neuron Studio，在实验室环境下系统采集了涵盖30类城市交通场景常见行人交互动作的全身动作捕捉数据。数据集涉及通讯交流、交通通行、人群活动、日常行为、基础运动、手势指示、姿态转换及应急反应等多种行为类别，每类动作采集了1至8个不等的变体，共计65条动作序列。所有动作数据均以BVH格式存储，采样帧率为60帧/秒，骨骼拓扑结构包含全身关节及手指关节，可精细表达手部交互细节。原始采集数据经设备配套软件预处理后，进行了人工质量检查、低质量数据重新采集、骨骼重定向与尺度归一化等处理步骤，最终形成标准化的动作数据文件。数据集总数据量约99MB，附有交互动作描述文本文件，记录各类动作的分类编号、动作描述及对应数据文件名。本数据集可为城市交通仿真中行人行为建模、人群动画生成、虚拟现实交互场景构建等研究提供基础数据支撑，同时也可用于动作识别、行为分析等领域的研究参考。