摘要：CCTV 跌倒检测数据集（合成）包含俯视 CCTV 图像，双重标注（边界框 + 17 关键点），两类（躺倒/站立），约 95% 为躺倒状态，兼容 YOLOv8-Pose，无隐私风险。
数据集简介
数据集概述
CCTV 跌倒与躺倒检测事件数据集（CCTV Incident Dataset – Fall & Lying Down Detection）是一个用于跌倒检测、姿态估计和事件监控的开源合成数据集（synthetic dataset），专为从俯视 CCTV 视角进行计算机视觉（CV）任务而设计。与标准目标检测数据集不同，该数据集包含关键点（姿态）标注（Keypoints/Pose annotations），使模型能够理解人体姿态并准确区分站立和跌倒个体。数据集专注于事件场景，约 95% 的主体为”躺倒/跌倒”状态，非常适合训练异常检测模型。完全合成，无真实个体，消除 GDPR/隐私风险，兼容 YOLOv8-Pose 和 YOLO11-Pose 模型。
(1) 双重标注：包含边界框（Bounding Boxes）和 17 个关键点骨架（COCO 标准布局）；
(2) 数据集结构（YOLO Pose 格式）：images/（高质量合成 .jpg/.png 文件）、labels/（.txt 文件，包含类别 ID、边界框和关键点）；
(3) 类别映射：0 = laying（躺倒/跌倒）、1 = standing（站立/行走）；
(4) 关键点形状：[17, 3]（17 个点，x/y/可见性）；
(5) 目标场景：约 95% 主体为”躺倒”状态，专注于事件检测；
(6) 完全合成：无真实个体，无隐私风险；
(7) YAML 配置：提供 data.yaml 用于 YOLO 训练。
数据集来源
开源合成数据集，YOLO Pose 格式，双重标注（边界框 + 17 关键点 COCO），两类（laying/standing），约 95% 躺倒，完全合成无隐私风险，兼容 YOLOv8-Pose/YOLO11-Pose。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-112
文件大小：162M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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