人体姿态[站着、摔倒、坐、深蹲、跑]检测数据集（6000张图片已划分、已标注）

人体姿态站着、摔倒、坐、深蹲、跑检测数据集（6000张图片已划分、已标注）| AI训练适用于目标检测本数据集覆盖五种常见人体姿态：站着、摔倒、坐、深蹲、跑，可以为目标检测任务提供可靠的训练基础。

前言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人体姿态识别在安防监控、智能健身、医疗康复等领域的重要性日益凸显。准确识别人体的动作状态，不仅能够辅助智能系统做出响应，还能在安全监控和健康管理中发挥关键作用。

然而，高质量的标注数据集是训练精确模型的基础。为了满足研究和工程需求，我们整理了一个 人体姿态识别数据集，包含 6000张已标注图片，覆盖五种常见姿态：站着、摔倒、坐、深蹲、跑。该数据集已按训练集与验证集划分，并提供清晰的目录结构和标注格式，可直接用于目标检测模型训练，为 AI 应用开发提供了可靠的数据支撑。

数据集获取链接:https://pan.baidu.com/s/1O65lltYyS4BhFg9a5JTtFQ?pwd=vmfj 提取码:vmfj 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

数据集说明

样本分类输出（中文）：站着，摔倒，坐，深蹲，跑

样本分类输出（英文）：stand, fall, sit, squat, run

样本分类输出数量：5

训练集train： 4518个样本

验证集valid： 904个样本

训练集和验证集样本比例：约5:1

数据集使用说明

下载并解压数据集后，确保目录结构完整。可直接用于项目训练

将数据集中的 yaml文件 中的路径替换为你的实际目录，即可训练模型完成检测。

数据集概述随着人工智能技术的发展，人体姿态识别在安防监控、智能健身、老年人跌倒检测等场景中得到了广泛应用。为了训练高精度的姿态识别模型，需要大量标注完善的数据集。本数据集共包含 6000张图片，覆盖五种常见人体姿态：站着、摔倒、坐、深蹲、跑，可以为目标检测任务提供可靠的训练基础。

数据集按照 训练集（train） 和 验证集（valid） 进行划分：

训练集：4518 张验证集：904 张样本比例约为 5:1，有利于模型训练和验证效果评估。每个样本都经过人工精确标注，确保模型训练时能够获取高质量的姿态特征。

在这里插入图片描述数据集详情样本分类信息中文标签

英文标签

样本数量

站着

stand

各类别均衡

摔倒

fall

各类别均衡

坐

sit

各类别均衡

深蹲

squat

各类别均衡

跑

run

各类别均衡

数据集结构下载并解压数据集后，目录结构示例：

代码语言：bash复制human_pose_dataset/

├─ images/

│ ├─ train/

│ └─ valid/

├─ labels/

│ ├─ train/

│ └─ valid/

├─ dataset.yaml使用说明：

确保 images 和 labels 文件夹完整。修改 dataset.yaml 中的路径，指向你本地的训练数据目录。可直接用于常见的目标检测框架（如 YOLOv8、Detectron2）进行模型训练。数据标注格式每张图片对应一个标注文件，包含每个人体的边界框及类别信息，格式为 YOLO 风格（class x_center y_center width height）或 COCO JSON 格式，可根据训练框架自由选择。

在这里插入图片描述适用场景该数据集可广泛应用于以下场景：

跌倒监测：通过识别摔倒姿态，实现老人或运动者的安全防护。健身动作分析：检测深蹲、跑步、坐姿等动作，为智能健身应用提供数据支持。行为识别：辅助安防监控系统，区分站立、跑动等状态，提高安全管理效率。机器人与人机交互：帮助机器人理解人体动作，实现更自然的交互反馈。在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述数据集使用说明该数据集支持主流检测框架，可直接用于目标检测模型训练。以 YOLOv8 为例，训练步骤如下：

1️⃣ 安装环境代码语言：bash复制pip install ultralytics2️⃣ 启动训练代码语言：bash复制yolo detect train data=dataset.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=6403️⃣ 验证模型代码语言：bash复制yolo detect val model=runs/detect/train/weights/best.pt data=dataset.yaml4️⃣ 推理示例代码语言：bash复制yolo detect predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source='test_image.jpg'💡 小贴士：

如果需要更高精度，可使用 yolov8m.pt 或 yolov8x.pt 作为预训练权重。

如果你想进行人群密度估计，可将检测结果结合计数逻辑实现区域人数统计。

目标检测应用领域人体姿态识别作为目标检测的一类典型应用，在多个实际场景中具有广泛的价值和应用前景：

智能安防

通过实时监控人体姿态，识别异常行为（如摔倒、奔跑、打斗等），可辅助安防系统及时预警，提高公共场所的安全管理水平。健康与养老监护

对老年人和行动不便人群进行姿态检测，实时识别摔倒或异常动作，为家庭和医疗机构提供安全保障和快速响应能力。智能健身与运动分析

通过检测深蹲、跑步、坐姿等动作，评估运动姿态与动作标准性，为健身指导和运动康复提供数据支持。人机交互与机器人控制

机器人和智能设备可以根据人体动作识别结果，实现自然交互和动作响应，提升人机协作的智能化水平。行为分析与研究

在心理学、体育科学和行为学研究中，姿态识别可用于分析人体行为模式和运动习惯，辅助科研和数据分析。视频监控与交通管理

利用人体姿态识别技术，监控道路或公共交通中的人员行为，提高交通安全管理效率。通过这些应用，人体姿态识别数据集不仅支持科研实验，也为工业和商业落地提供了实际价值。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述结语高质量的数据集是 AI 模型成功的关键。本人体姿态识别数据集经过精心标注，覆盖多种常见姿态，既可以用于目标检测模型训练，也可用于行为分析研究。无论你是科研开发者还是工程应用者，这个数据集都能帮助你快速搭建人体姿态识别系统。

本篇文章介绍了 人体姿态识别数据集（6000张图片） 的构成与使用方法。数据集覆盖五种常见姿态：站着、摔倒、坐、深蹲、跑，并按照 训练集与验证集（约5:1） 划分，保证了模型训练的效果与泛化能力。

数据集结构清晰，标注精确，可直接用于目标检测任务和行为识别场景，如跌倒监测、健身动作分析、安防行为识别等。通过简单修改 yaml 文件路径，即可快速开始模型训练，为 AI 项目的快速落地提供了可靠的基础。

简而言之，这个数据集为人体姿态识别模型训练提供了高质量、实用且易上手的样本支持，是科研和工程应用的理想选择。