MultiSensor-Home|动作识别数据集|多模态数据数据集

MultiSensor-Home数据集是一个为多模态多视角动作识别设计的室内家庭环境实时多模态多视角数据集。该数据集使用五个同步摄像头在宽区域设置中捕获未剪辑的视频，包含高分辨率的RGB和音频模态数据。数据集在一天中的不同时间、不同的着装风格和活动设置下捕捉动作，提供了详细的多视角帧级注释，支持对空间和时间的精细分析。

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数据集介绍

构建方式

MultiSensor-Home数据集通过分布式传感器网络在家庭环境中采集未修剪的多视角视频数据，构建过程严格遵循多模态同步原则。研究团队部署了5个高分辨率RGB摄像头与音频采集设备，采用空间分布式布局覆盖厨房、阳台等生活区域，确保动作的全局视角捕捉。数据标注采用精细化的帧级标注策略，由专业标注团队对16类日常活动进行逐帧标记，并引入多轮交叉校验机制保障标注质量。数据集特别注重环境多样性，在不同时段、着装风格和光照条件下采集数据，以增强现实场景的泛化能力。

特点

该数据集的核心价值在于其多模态多视角的立体化表征能力，提供4000×3000超高分辨率RGB视频与高质量音频的时空对齐数据。相较于现有基准，其创新性体现在三方面：采用宽区域传感器布局模拟真实家居场景，突破传统窄视角数据集的局限；提供精确到帧级别的多视角动作标签，支持细粒度时空分析；包含丰富的环境变量，如昼夜光照变化和服饰差异，增强了数据的现实复杂性。特别值得注意的是，数据集中的未修剪视频平均时长达到80秒，更符合持续行为识别的实际需求。

使用方法

使用该数据集时建议采用端到端的多模态融合框架，首先通过Vision Transformer和音频频谱Transformer分别提取视觉与听觉特征。针对多视角特性，可采用基于注意力机制的传感器融合策略动态加权不同视角的重要性。研究者可利用帧级标注进行强监督训练，或通过视频序列级标签开发弱监督学习方法。为处理长时序数据，推荐采用分段采样策略，结合时间编码器捕捉动作动态。数据集的宽区域特性特别适合开发跨视角目标关联算法，而丰富的环境变量可作为模型鲁棒性测试的天然基准。

背景与挑战

背景概述

MultiSensor-Home数据集由日本名古屋大学和RIKEN的研究团队于2025年提出，旨在解决多模态多视角动作识别领域的核心挑战。该数据集通过分布式传感器采集家庭环境中未修剪的长视频，提供高分辨率RGB和音频数据，并配备精细的多视角帧级动作标注。相较于传统窄区域数据集如NTU RGB+D，MultiSensor-Home创新性地采用广域覆盖的传感器布局，捕捉不同时间段、服装变化等真实场景变量，为智能监控和家庭机器人等应用提供了更贴近现实的基准数据。其首创的帧级标注体系显著提升了数据粒度，弥补了MM-Office等现有数据集仅提供视频级标注的局限性。

当前挑战

该数据集主要应对两大挑战：在领域问题层面，传统单视角系统存在遮挡误判问题，而现有多视角方法难以处理广域环境中目标跨视角移动、异步数据流融合等复杂场景；在构建层面，需解决分布式传感器时空同步校准、多模态数据对齐，以及大规模帧级标注的标注一致性等工程难题。特别地，音频与视觉模态的跨模态关联建模、不同视角间冗余信息的有效过滤，以及长视频序列中动作边界的精确标定，均是构建过程中面临的关键技术瓶颈。

常用场景

经典使用场景

MultiSensor-Home数据集在计算机视觉领域被广泛应用于多模态多视角动作识别研究。该数据集通过分布式传感器捕获未修剪视频，提供高分辨率RGB和音频数据，并附带详细的多视角帧级动作标签。其经典使用场景包括家庭环境中的复杂动作识别，如调整空调、清洁、开关灯等日常活动。研究人员利用该数据集的多模态特性，探索音频与视觉信息的融合策略，以及跨视角的动态关系建模。

实际应用

在实际应用层面，MultiSensor-Home数据集为智能家居监控、老年人看护系统和家庭服务机器人开发提供了重要支持。其多传感器配置能够全面覆盖家庭环境中的活动区域，通过融合音频和视觉信息，系统可以准确识别跌倒、异常行为等关键事件。数据集中的宽区域设置特别适合模拟真实家庭布局，为商业化应用的算法优化提供了真实场景测试平台。

衍生相关工作

基于MultiSensor-Home数据集已衍生出多项创新性研究。最具代表性的是论文中提出的MultiTSF方法，该方法采用基于Transformer的传感器融合机制动态建模视角间关系。此外，该数据集还启发了跨模态对比学习、时空注意力网络等方向的研究。部分工作专注于解决数据异步性问题，提出了新型的时间对齐算法。这些衍生研究共同推动了多模态动作识别领域的技术进步。