摘要该数据集面向智能舞蹈编排与表演质量分析共包含15,000条舞蹈时序观测记录并关联223个舞蹈视频及音频文件。数据集概述该数据集面向智能舞蹈编排与表演质量分析共包含15,000条舞蹈时序观测记录并关联223个舞蹈视频及音频文件。数据覆盖不同舞蹈风格、表演者、动作序列、拍摄视角和编舞片段综合记录人体动作、音乐节奏、可穿戴传感器、空间协调、环境状态及物联网通信等信息。每条记录对应舞蹈视频中特定时间位置的表演状态目标变量为编舞质量可分为优秀、良好、中等和较差四个等级。数据结构与关键特征数据以CSV格式存储包含15,000行和58列并通过视频编号、视频文件名及时间戳与223个MP4媒体文件建立关联。关键特征包括三轴加速度、三轴角速度、滚转角、俯仰角和偏航角等传感器数据关节速度、关节加速度、关节角度变化、身体位移和动作强度等运动特征空间平衡、身体对称、关节协调和姿态稳定等协调指标音乐速度、节拍强度、节奏一致性、音频能量及频谱特征等声学信息同时还包含传感器延迟、数据包传输率、信号强度、温度、湿度、光照、动作转换、编舞复杂度和同步性等特征。分类标签choreography_quality包含Excellent、Good、Moderate和Poor四个类别。应用价值与研究方向该数据集可用于舞蹈编排质量自动评估、舞蹈动作识别、人体运动模式分析、音乐与动作同步检测、时空协调关系建模以及表演质量预测。结合机器学习、深度学习和多模态融合方法可以研究可穿戴传感器数据与视频、音频信息之间的关联构建智能舞蹈教学、动作纠正、实时表演监测和个性化编舞系统。此外数据集还适用于物联网通信质量对动作监测效果的影响分析、复杂环境下的自适应编舞、人机交互式表演及舞蹈动作连续性与转换流畅度评价等研究。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-614文件大小2.4G原创声明本数据集为整理作品