一个包含真实3D关节轨迹的合成数据集，用于验证关节级别的行人轨迹提取算法

《Scientific Data》：A synthetic dataset with ground-truth 3D joint trajectories for validating joint-level pedestrian trajectory extraction

　　

摘要

本研究构建了一个合成数据集，旨在支持行人运动测量中关节级轨迹提取方法的验证。现有的行人数据集通常提供行人级别的轨迹数据，但较少包含可用于评估关节级轨迹提取和微步测量的逐帧3D身体关节坐标。为填补这一空白，本研究开发了一个包含147个渲染视频序列的数据集，总计18,669帧视频，这些视频展示了同一名行人以三种不同的行走速度沿直线路径行走的情景。相同的行走动作是从49个虚拟摄像机拍摄的，这些摄像机位于不同的距离、高度和视角下，从而能够研究摄像机配置对数据采集的影响。对于每个视频，数据集提供了世界坐标系和摄像机坐标系下的逐帧真实3D身体关节坐标，以及摄像机的内参和外参信息。通过结合渲染视频、已知的摄像机参数以及逐帧身体关节坐标，该数据集为开发和完善基于视觉的行人3D关节级轨迹提取方法以及从视频中导出步态测量数据提供了可控的基准。摄像机配置的这种可控变化可以为现实世界中的行人实验中的摄像机布置提供参考。