WayenVan/rnb-radar-v2.0

Radar and Depth Dataset

这是一个面向人体活动识别的多模态 Hugging Face Dataset 仓库，包含 depth 和 radar 两种模态。data/ 目录提供同一个 dataset 的四个 subset（不同 view）。

Parquet 文件只保存文件相对路径和从文件名解析出的 metadata，不保存原始 .npy 或 .mat 文件内容。

Subsets

Subset	文件	说明
depth_frames	data/depth_frames/depthdata_index.parquet	以单个 depth frame 为单位的索引视图
radar_frames	data/radar_frames/radardata_index.parquet	以单个 radar frame 为单位的索引视图
radar_depth_joined	data/radar_depth_joined/radar_depth_joined.parquet	以 radar frame 为主表、关联两个 depth frames 的帧级视图
radar_video_grouped	data/radar_video_grouped/radar_video_grouped.parquet	以 radar video 为单位、包含关联 depth frames 的视频级视图

旧的 depth-first depth_radar_joined view 已删除；radar-first radar_depth_joined 是公开 subset。

Usage

from datasets import load_dataset

repo_id = "YOUR_NAMESPACE/YOUR_DATASET"

depth_frames = load_dataset(repo_id, "depth_frames")
radar_frames = load_dataset(repo_id, "radar_frames")
radar_depth = load_dataset(repo_id, "radar_depth_joined")
radar_videos = load_dataset(repo_id, "radar_video_grouped")

每个 subset 当前提供一个 train split：

video = radar_videos["train"][0]
print(video)

Depth–radar relationship

Radar frame 和 depth frame 使用以下联合键建立关系：

recording_id + subject + activity + frame_index

每个 radar frame 必须精确对应两个具有不同 local_frame_index 的 depth frames，并且所有 depth frames 都必须有对应的 radar frame。

Schema overview

depth_frames

Column	Description
relative_path	文件相对于 features/ 的路径
recording_id	记录 ID
sequence_name	Depth 序列名称
activity	活动类别
subject	被试 ID
frame_index	全局 depth frame 序号
local_frame_index	同一 frame 内的局部 depth frame 序号

文件名末尾的 5 位组合索引会拆分为前 4 位 frame_index 和最后 1 位 local_frame_index。例如，00082 解析为 frame_index=8、local_frame_index=2。

radar_frames

Column	Description
relative_path	文件相对于 features/ 的路径
recording_id	记录 ID
sequence_name	Radar 序列名称
activity	活动类别
subject	被试 ID
snaplength	Radar snap length
format	Radar 数据格式
win_size	Window size
win_stride	Window stride
frame_index	Radar frame 序号
range_bin_index	Range-bin 序号
entrophy	文件名提供的 entrophy 数值

radar_depth_joined

每一行对应一个 radar frame，并通过 recording_id + subject + activity + frame_index 精确关联两个 depth frames。

Column	Description
recording_id	记录 ID
subject	被试 ID
activity	活动类别
frame_index	Radar 与 depth 共用的 frame 序号
radar_path	Radar 文件相对路径
radar_sequence_name	Radar 序列名称
radar_snaplength	Radar snap length
radar_format	Radar 数据格式
radar_win_size	Window size
radar_win_stride	Window stride
radar_range_bin_index	Range-bin 序号
radar_entrophy	Entrophy 数值
depth_paths	对应的两个 depth 文件路径
depth_sequence_names	对应的两个 depth 序列名称
depth_local_frame_indexes	对应的两个局部 depth frame 序号

每个 radar row 的三个 depth list 都必须包含恰好两个对齐元素。所有 radar frames 必须匹配两个 depth frames，所有 depth frames 也必须存在对应 radar frame。

radar_video_grouped

每一行对应一个 radar video。视频使用以下字段分组：

recording_id + subject + activity + range_bin_index

组内 radar frames 按 frame_index 升序排列。

Column	Description
recording_id	记录 ID
subject	被试 ID
activity	活动类别
range_bin_index	Range-bin 序号
radar_sequence_name	Radar 序列名称
radar_snaplength	Radar snap length
radar_format	Radar 数据格式
radar_win_size	Window size
radar_win_stride	Window stride
frame_count	视频中的 radar frame 数量
frame_indexes	按时间排序的 radar frame 序号列表
radar_paths	按时间排序的 radar 文件路径列表
radar_entrophies	按时间排序的 entrophy 列表
depth_paths	二维 depth 路径列表，形状为 [radar_frame][depth_local_frame]
depth_sequence_names	二维 depth 序列名称列表
depth_local_frame_indexes	二维局部 depth frame 序号列表

depth_paths[N]、depth_sequence_names[N] 和 depth_local_frame_indexes[N] 对应 frame_indexes[N] 指向的 radar frame。每个内层 depth list 必须包含两条数据。

Repository layout

data/
├── depth_frames/
│   └── depthdata_index.parquet
├── radar_frames/
│   └── radardata_index.parquet
├── radar_depth_joined/
│   └── radar_depth_joined.parquet
└── radar_video_grouped/
    └── radar_video_grouped.parquet

scripts/
├── npy_list_to_parquet.py
├── radar_list_to_parquet.py
├── join_radar_depth_parquet.py
└── group_radar_frames_to_videos.py

Rebuilding the subsets

./scripts/build_depthdata_index.sh
./scripts/build_radardata_index.sh
./scripts/build_radar_depth_joined.sh
./scripts/build_radar_video_grouped.sh

radar_depth_joined 既是公开 subset，也是生成 radar_video_grouped 的输入。运行前可以在各 shell 脚本中设置 HOME_PATH；默认值为当前目录 ./。