论文数据集 2022年第2期

数据主编: 何密

K波段超宽带雷达跌倒检测图谱数据集1.0(K-UWB-MSHA-1.0),发布两个场景下36名受试者共3240例UWB雷达行为测量数据。该数据集通过K波段UWB雷达探测系统获得,雷达工作频段为22.8~24.8 GHz,信号体制为调频连续波信号。

该数据集包含了36名志愿者日常行为动作和跌倒动作的雷达数据,动作类型有行走、坐下、躺下、起立、慢速上下楼梯、拄拐行走、慢跑、爬行等20种常见日常行为动作和晕倒、跌倒、滑倒、上下楼梯绊倒等10种跌倒动作。数据采集的两个房间尺寸和场景布置均不一样,具体描述见论文。数据对应的实验方案通过了陆军军医大学伦理委员会批准(批准号:AF/sc-03/1.0,2021年)。场景一中30人的数据作为训练集,场景二中6人的数据作为测试集。雷达图谱数据段的持续时间均为4秒,对应的数据预处理方法见论文。

详细的数据标注信息和动作类型信息见“K波段超宽带雷达跌倒检测图谱数据集1.0使用说明”。

本期数据引用格式如下

何密, 平钦文, 戴然深度学习融合超宽带雷达图谱的跌倒检测研究[J]. 雷达学报, 待出版. doi: 10.12000/JR22169

HE Mi, PING Qinwen, DAI Ran. Research on Fall Detection Based on Deep Learning Fusing Ultrawideband Radar Spectrograms[J]. Journal of Radars, in press. doi: 10.12000/JR21193


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