摘要：安全与威胁相关活动识别数据集是一个专门用于识别和分类安全关键和威胁相关人类活动的精选视频数据集，旨在为计算机视觉、活动识别和监控分析领域的研究人员和从业者提供强大的基准。
数据集简介
数据集概述
安全与威胁相关活动识别数据集是一个专门用于识别和分类安全关键和威胁相关人类活动的精选视频数据集，旨在为计算机视觉、活动识别和监控分析领域的研究人员和从业者提供强大的基准。数据集包含8个活动类别：设备控制（Device_control）、胸痛（Chest pain）、跌倒（Falling）、踢打（Kicking）、拳打/掌掴（Punching_slapping）、推搡（Pushing）、射击姿势（Shooting_pose）和投掷（Throw），涵盖健康紧急情况（胸痛、跌倒）、暴力行为（踢打、拳打、推搡）和潜在威胁（射击姿势、投掷）。数据集提供训练集、验证集和测试集的CSV标注文件，包含文件名和活动标签列，适用于训练和基准测试深度学习模型进行基于视频的活动识别、多类别分类和实时安全分析，应用场景包括安全监控与异常检测、公共场所自动化事件检测、健康与安全监测以及人类活动识别研究。
数据结构与关键特征
数据集采用训练-验证-测试划分结构，提供三个CSV标注文件（train.csv、validation.csv、test.csv），每个文件包含filename（视频/帧文件路径）和label（活动类别）两列。关键特征包括：多维度安全威胁覆盖（健康紧急+暴力行为+潜在武器威胁）、真实监控场景适配（类别设计反映实际安全监控需求）、标准CSV标注格式（便于快速加载和处理）、以及完整的数据划分（支持标准的训练-验证-测试流程）。数据集的8类活动在威胁等级上存在差异：健康相关（胸痛、跌倒）属于紧急医疗事件，暴力行为（踢打、拳打、推搡）属于中高威胁，射击姿势属于高威胁，设备控制和投掷的威胁性依赖上下文。这种多层次威胁分类使数据集适合训练能够区分不同安全风险级别的模型。数据集的视频聚焦特性（Video-focused）强调了时序信息的重要性，适合使用3D CNN、双流网络、LSTM等时序建模方法。
应用价值与研究方向
该数据集在智能监控、公共安全、紧急响应和行为分析领域具有重要应用价值，可用于开发安全监控系统、异常行为检测平台、暴力事件预警工具和紧急医疗响应系统。研究方向包括：基于深度学习的威胁行为识别算法、多类别活动分类、时序动作定位、实时安全分析系统、异常检测与预警、暴力行为早期识别、健康紧急情况自动检测、以及威胁等级评估。数据集的多维度威胁覆盖特别适合研究如何构建综合性安全监控系统、如何区分不同威胁级别并制定相应响应策略、以及如何在真实监控环境中降低误报率。此外，该数据集还可扩展至人群异常行为分析、公共场所安全管理、智能视频分析等应用场景，为推动AI技术在公共安全领域的应用、提升监控系统智能化水平、实现威胁早期预警、改善紧急响应效率提供重要的数据支撑和技术基础。
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-214
文件大小：9.2G
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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