摘要：多模态田径运动员短跑起跑数据集是一个专为精英短跑运动员起跑阶段生物力学分析设计的综合性数据集，收录了三位世界级短跑运动员（David Gain、Trayvon Bromell 和 Usain Bolt）的起跑姿态数据。该数据集融合了惯性测量单元（IMU）传感器、表面肌电图（sEMG）和高速视频三种数据模态，提供了对短跑起跑这一关键运动阶段的全方位观测视角。数据采集采用严格的同步机制，确保不同模态间的时间对齐，为运动生物力学、运动表现分析和智能体育科学研究提供了高质量的实验数据基础。
数据集简介
数据集概述
数据集包含三类核心数据模态，每位运动员均配备完整的多模态记录。IMU 数据以 CSV 格式存储，包含六轴运动信息：三轴加速度（Accel_X/Y/Z）反映运动员身体在空间中的加速特性，三轴陀螺仪数据（Gyro_X/Y/Z）捕捉旋转角速度，共同描绘起跑瞬间的动力学轨迹。sEMG 数据记录四个主要肌肉群（Muscle_1 至 Muscle_4）的电活动水平，揭示肌肉激活模式和发力时序。视频数据以 240 帧每秒的高速率采集，提供高分辨率影像用于姿态估计、关节角度计算和视觉特征提取。所有传感器数据均经过滤波处理，保证信号清晰度和分析可靠性。
该数据集为多个前沿研究领域提供支撑，包括运动生物力学建模、起跑技术优化、运动员表现评估、多模态人体运动识别以及智能训练系统开发。研究人员可以利用 IMU 和 sEMG 数据分析加速模式与肌肉协同关系，通过视频数据验证传感器信号并提取视觉运动学特征，或构建融合多模态信息的起跑动作质量评估模型。数据集采用 CC0 公共领域许可证，支持运动科学、人工智能和可穿戴传感技术的交叉创新研究，为运动表现提升和伤病预防提供数据驱动的科学依据，同时也为开发面向运动员的智能辅助训练系统奠定了实证基础。
数据集来源
该数据集通过在三位精英短跑运动员（David Gain、Trayvon Bromell 和 Usain Bolt）起跑阶段同步采集 IMU 传感器、sEMG 肌电信号和 240fps 高速视频数据获得。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-46
文件大小：5.3M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
评论(0)