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
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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