摘要Le2i Fall Detection DatasetLe2i 跌倒检测数据集。该数据集由法国 Le2i Dijon UMR6306 实验室构建主要用于基于视频的人体跌倒检测与行为识别研究包含 Coffee Room、Home、Lecture Room 和 Office 等多种典型室内监控场景。数据集概述Le2i Fall Detection Dataset 面向真实室内环境下的跌倒行为检测任务视频分辨率为 320×240帧率为 25 FPS。数据集覆盖家庭、办公室、咖啡室和教室等不同背景环境包含人体正常活动与跌倒行为可用于验证跌倒检测算法在不同场景、姿态变化和运动状态下的识别性能与泛化能力。数据结构与关键特征数据集按照不同场景划分为 Coffee_room_01、Coffee_room_02、Home_01、Home_02、Lecture_room 和 Office 等子集每个子集中包含视频文件以及对应的 Annotation_files 标注文件。标注信息主要包括每段视频中跌倒开始帧、跌倒结束帧以及人体目标在各帧中的边界框高度、宽度和中心点坐标因此既具备跌倒事件的时序标签又包含人体空间位置标注可支持帧级与事件级联合分析。应用价值与研究方向该数据集可广泛应用于人体跌倒检测、异常行为识别、人体目标跟踪、姿态分析和视频时序行为理解等研究方向。对于基于 YOLO 姿态估计、多信号融合和时序状态机的跌倒检测系统可利用其跌倒起止帧验证事件识别准确率、召回率、误报率和响应延迟并利用边界框信息分析人体姿态变化及目标跟踪稳定性同时还可以开展不同场景下的对比实验、消融实验和算法泛化能力评估。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-855文件大小9.3G原创声明本数据集为整理作品