GOTOV

该数据集是近期收集的，特别关注老年人群体的活动数据，涵盖了16种日常活动，共有35名参与者贡献了数据。该数据集以每秒83次的采样率记录了9个维度的数据，并采用了留出法进行评估。其研究任务是人体活动识别。This dataset was recently collected with a specific focus on activity data from elderly populations. It covers 16 types of daily activities, with a total of 35 participants contributing data. The dataset records 9-dimensional data at a sampling rate of 83 times per second, and the hold-out method was adopted for evaluation. The core research task of this dataset is human activity recognition.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

GOTOV数据集是一个专注于老年个体（60岁以上）的人类身体活动和能量消耗的数据集，包含35名健康参与者的可穿戴传感器数据，采集自多个身体位置和设备。数据覆盖16种日常生活活动，涉及不同强度水平，适用于老龄化、活动识别和健康监测研究，具有较高的学术和实用价值。