坐姿标准好坏姿态数据集（图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

前言

在人工智能与计算机视觉快速发展的今天，人体姿态识别已成为研究和应用的热门领域。无论是在智慧教室、办公室健康管理、康复训练，还是在驾驶员疲劳检测、青少年脊柱侧弯防控等场景中，人体坐姿的标准性与否直接影响着健康、安全和效率。为了推动这一领域的研究与应用，本文将详细介绍一个经过精心整理和标注的 坐姿标准好坏姿态数据集。该数据集已经完成 train、test、val 的科学划分，并附有完整标注文件，可直接用于深度学习模型的训练与测试。

源码下载

链接:https://pan.baidu.com/s/17AkHdFB-vIIiopfEM_z0Ow?pwd=pxn2
提取码:pxn2 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

数据集概述

人体姿态识别最早多应用于体育训练和动作捕捉，而随着人机交互、办公场景健康管理的需求上升，坐姿检测成为一个细分但极具价值的研究方向。良好的坐姿不仅关乎形体美观，更是影响脊柱健康的重要因素。长期的不良坐姿可能导致腰椎间盘突出、颈椎病、肩周炎、青少年驼背等问题。因此，借助计算机视觉构建一个自动化的坐姿识别系统显得尤为重要。

本数据集正是基于这一背景构建。它涵盖了 “标准坐姿”与“非标准坐姿” 两大类，其中非标准坐姿进一步细化为多种典型错误姿态，例如：

• 驼背/弯腰坐姿
• 身体倾斜坐姿（左倾、右倾）
• 跷二郎腿坐姿
• 趴桌坐姿
• 含胸低头坐姿

在数据采集过程中，考虑到不同性别、身材、年龄段的个体差异，数据集涵盖了多种人群和场景，从而提升了模型的泛化能力。

此外，为了更好地支持深度学习模型的训练，数据集对图片进行了 高质量标注。标注不仅包括 类别标签（好姿态 / 坏姿态），还提供了 关键点位置（人体骨架点） 与 边界框信息，从而兼顾分类、检测与关键点回归等多种任务需求。

数据集详情

该数据集按照标准的深度学习流程，分为 训练集（train）、验证集（val）、测试集（test） 三部分，保证了科学的实验设计和模型评估。

1. 数据划分比例

• 训练集（train）：约 70%，用于模型学习。
• 验证集（val）：约 15%，用于参数调优。
• 测试集（test）：约 15%，用于最终性能评估。

这种划分方式既保证了足够的训练样本量，又确保了模型在未见过的数据上能够得到公正的评价。

2. 数据规模与类别分布

这种不均衡的数据分布符合真实世界情况，即错误姿态在日常生活中更为常见，也为后续的不平衡分类问题提供了研究价值。

3. 数据格式与标注方式

• 图片格式：JPEG/PNG，分辨率在 640×480 至 1280×720 之间。
• 标注文件格式：YOLO 格式 / COCO JSON 格式。
• 标注内容：
  • 类别标签（0=好坐姿，1=坏坐姿，各子类分别编号）。
  • 关键点标注（如肩膀、颈部、腰椎、膝盖、脚踝等 17 个关键点）。
  • 边界框（Bounding Box，用于检测任务）。

标注文件示例（YOLO 格式）：

1 0.45 0.52 0.30 0.50

含义：类别 ID=1（坏姿态），边界框中心点在 (0.45, 0.52)，宽度 0.30，高度 0.50（相对比例坐标）。

COCO JSON 示例片段：

{
   
  "images": [{
   "id": 1, "file_name": "bad_pose_001.jpg", "height": 720, "width": 1280}],
  "annotations": [
    {
   
      "id": 1,
      "image_id": 1,
      "category_id": 2,
      "bbox": [320, 180, 400, 600],
      "keypoints": [350, 200, 2, 360, 250, 2, 400, 500, 2],
      "num_keypoints": 17
    }
  ],
  "categories": [
    {
   "id": 0, "name": "good_posture"},
    {
   "id": 1, "name": "bad_posture"}
  ]
}

适用场景

该数据集具有极高的实用价值，主要应用场景如下：

1. 教育与青少年脊柱健康监测

青少年正处于脊柱发育的关键阶段，长期不良坐姿容易导致驼背和脊柱侧弯。通过深度学习模型训练，本数据集可帮助开发 智能教室坐姿检测系统，在课堂中实时监控学生坐姿，提醒纠正，从而预防长期损伤。

2. 办公室健康管理

长时间伏案工作容易造成“职场病”，如颈椎病和腰椎问题。本数据集可用于开发 办公室坐姿提醒应用，结合摄像头和 AI 模型，实时检测上班族是否保持良好坐姿，必要时发出提醒。

3. 驾驶员疲劳与安全监测

在汽车驾驶场景中，驾驶员如果出现含胸、身体倾斜甚至趴靠方向盘等不良姿态，往往是疲劳的信号。基于本数据集训练的模型可用于 驾驶员状态监控系统，提高行车安全。

4. 医疗康复与物理治疗

康复训练和理疗过程中，保持标准的姿态尤为重要。本数据集可用于开发 康复姿态纠正系统，帮助医生与患者进行康复训练的科学指导。

5. 人机交互与智能家居

未来的智能家居中，坐姿检测可以与智能桌椅、可调节显示屏联动，自动优化用户的使用体验。例如，当系统检测到用户趴桌子时，可自动调整桌面高度或提醒用户。

结语

坐姿标准好坏姿态数据集的发布，填补了计算机视觉领域在“细分健康行为识别”上的空白。它不仅具有研究价值，更在实际应用层面具备广阔前景。从青少年的健康教育，到办公室的智能提醒，再到驾驶员的安全监控和康复训练，本数据集都能发挥巨大的作用。

未来，我们还计划在以下方向进行扩展：

• 多模态融合：结合 RGB 图像与深度图（Depth）提升识别精度。
• 实时检测优化：结合轻量化模型（如 YOLOv8n、MobileNetV3）实现边缘设备实时部署。
• 数据增强：进一步增加光照变化、遮挡情况的样本，提升模型鲁棒性。
• 跨场景适配：扩展至不同文化、场景下的坐姿数据，提升全球适用性。

我们相信，借助这一数据集，研究者与开发者能够更快构建高精度的姿态检测系统，推动人类健康与人工智能的深度结合。