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城市公交数据集-涵盖南京、上海、深圳、天津、武汉、西安、重庆等地

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简介:
本数据集包含了多个中国主要城市的公共交通信息,包括南京、上海、深圳、天津、武汉、西安和重庆等,为交通研究与规划提供详实的数据支持。 城市公交数据源可以在城市数据派平台下载,涵盖南京、上海、深圳、天津、武汉、西安、重庆等多个城市的公交线路数据。

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  • -西
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    本数据集包含了多个中国主要城市的公共交通信息,包括南京、上海、深圳、天津、武汉、西安和重庆等,为交通研究与规划提供详实的数据支持。 城市公交数据源可以在城市数据派平台下载,涵盖南京、上海、深圳、天津、武汉、西安、重庆等多个城市的公交线路数据。
  • 2025年
    优质
    该数据集包含了深圳市至2025年的公交系统详细信息,包括线路规划、站点分布、班次频率及乘客流量等,为城市交通规划者和研究者提供宝贵资源。 2025年深圳市公交数据集包含了该年度深圳公共交通系统的详细信息,为研究者提供了丰富的数据分析资源。
  • 、广州、的建筑轮廓与高度
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    本资料汇集了中国五大城市——北京、上海、广州、天津和重庆的核心区域内的主要建筑物的轮廓及高度信息,为建筑设计者、城市规划师及相关研究人员提供详实的数据支持。 北京、上海、广州、天津和重庆的建筑物轮廓及楼层矢量数据以shp格式提供。
  • SQL 2012库包含多个POI,包括北、广州、浦东、和杭州
    优质
    本数据库集成了丰富详尽的城市兴趣点(POI)信息,涵盖北京、广州、浦东、深圳、天津及杭州等多个重要城市区域,基于SQL 2012平台构建。 数据库SQL 2012包含北京、广州、浦东、深圳、天津、杭州等城市的POI数据。
  • 的POI
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    本数据集包含北京市、上海市及天津市内的各类兴趣点(如餐厅、酒店、景点等)信息,涵盖位置坐标与分类标签。适合城市研究、旅游分析等领域使用。 北京、上海和天津的POI数据总量超过150万条,其中包含65万条来自北京市的数据、60万条来自上海市的数据以及23万条来自天津市的数据。每一条记录都包含了名称、省市区信息、地址及经纬度等详细内容。
  • 一带一路沿线
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    一带一路倡议覆盖了众多关键城市,包括西安、乌鲁木齐等陆上丝绸之路经济带节点,及上海、广州、宁波等海上丝绸之路的重要港口,促进区域互联互通与经贸合作。 一带一路沿途主要城市涵盖了陆路与海路的重要节点城市。
  • 优质
    《武汉市城区地图》全面展示了武汉市区各主要行政区划、交通网络及重要地标信息,是市民出行与旅游的理想指南。 武汉市城区地图涵盖了铁路线、工厂、公司、学校以及政府部门等多种建筑设施。
  • 铁站点POI
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    本数据集涵盖了天津市内各公交站及地铁站的位置信息(POI),为城市交通研究与应用提供精准的数据支持。 标题中的“天津市公交地铁站点POI数据”指的是地理信息系统(GIS)中的兴趣点(Point of Interest, POI)数据。这种类型的数据通常包含了特定地理位置上的重要设施信息,如公共服务设施、商业场所及交通站点等。在这个案例中,重点是天津地区的公交和地铁站点,这些站点被视为对公众具有重要意义的地点。 描述中的数据集涵盖了天津公交与地铁站详细的地理信息,并以Excel表格形式存储。关键元素包括: 1. 公交站点名称:每个车站的独特标识符,用于区分不同的站点。 2. 去程返程:这可能指的是公交车行进的方向,去程表示从起点到终点的行驶方向,而返程则相反。 3. 经纬度坐标:这是定位的关键信息,利用经度和纬度来精确地在地球表面确定一个点的位置。这些坐标可用于GIS系统中的地图可视化与空间分析功能。 4. 可转矢量:这表示数据可以转换成矢量格式(如Shapefile或GeoJSON),允许保存几何形状及其属性,并适合于地理空间分析及制图。 结合“poi”标签,我们可以推测该数据集的主要用途包括: 1. 地图服务:用于开发在线地图应用,帮助用户通过搜索公交地铁站名称来确定其地理位置。 2. 交通规划:城市规划者可以利用这些信息进行公共交通网络的分析与优化工作。 3. 导航支持:提供给导航软件以协助用户制定公交或地铁出行路线。 4. 市场研究:商家或研究人员可以通过分析公交和地铁站的人流量来决定店铺位置或者评估潜在市场机会。 5. 学术研究:学者可以利用这些数据探讨公共交通系统的覆盖范围、使用情况及其与城市发展之间的关系。 该数据集对于理解天津的交通状况,提升城市服务效率以及优化出行方案等方面具有重要的参考价值。同时,由于其能够转化为矢量格式,在GIS领域的应用潜力也非常大。
  • 建筑模型与
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    本项目聚焦于利用先进技术构建精准的武汉市城市建筑模型及地理信息系统,旨在为城市规划、管理提供科学依据。 城市建筑模型地理数据:武汉市建筑数据。
  • UrbanNavDataset:UrbanNav——和香港亚洲峡谷的开源定位
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    UrbanNavDataset是一个包含东京、香港等多个亚洲城市的开源定位数据集,专注于城市峡谷环境下的导航研究。 《都市导航数据集UrbanNavDataset:深度探讨城市峡谷中的定位技术》 UrbanNavDataset是一个专为研究城市峡谷环境中导航和定位问题而设计的开源数据集。该数据集聚焦于东京和香港这两个繁华的亚洲大都市,旨在提供一个复杂的、具有挑战性的测试平台,以推动自动驾驶、机器人导航及相关领域的技术发展。 一、数据集概述 UrbanNavDataset包含了大量从实际环境收集的数据,包括相机图像、惯性测量单元(IMU)数据、激光雷达(Lidar)扫描和全球导航卫星系统(GNSS)信号。这些多元化的数据使研究人员能够验证和优化各种定位技术,如视觉定位、传感器融合、同时定位与建图(SLAM)、以及城市环境下的精确定位。 二、数据类型与用途 1. 相机图像:提供连续的高分辨率图像流,可用于开发和测试视觉定位算法,例如特征匹配和结构光重建。 2. IMU数据:包含连续的加速度和角速度信息,对于实时运动估计和姿态解算至关重要。 3. Lidar扫描:Lidar数据提供了环境的三维点云图,用于构建高精度地图并实现基于点云的定位方法。 4. GNSS信号:尽管在城市峡谷中可能受到干扰,但依然为全局定位提供参考,并是SLAM算法的重要输入。 三、城市峡谷挑战 城市峡谷环境中高楼遮挡导致GPS信号衰减和复杂的城市纹理造成的视觉混淆等问题对定位技术提出了独特挑战。UrbanNavDataset通过捕捉这些真实情况,为研究人员提供了模拟实际复杂条件的理想平台。 四、应用领域 该数据集不仅适用于自动驾驶汽车的研究,还具有广泛的潜在用途于无人机导航、智能机器人以及增强现实(AR)等领域。利用UrbanNavDataset可以帮助开发者测试并改进其算法在密集城市环境中的性能,从而提高系统的鲁棒性和可靠性。 五、SLAM与定位技术 UrbanNavDataset为开发SLAM算法提供了丰富的素材。通过对相机图像、IMU和Lidar数据的融合,可以实现连续且实时的环境建图及自我定位。此外,通过对比不同定位策略在数据集上的表现来评估并优化现有的定位技术。 总结来说,UrbanNavDataset是一个专为解决城市峡谷中复杂定位问题而设计的重要资源。它促进了科研人员对视觉定位、传感器融合、SLAM以及城市定位等关键技术的深入理解和创新,并对于推动自动驾驶及相关领域的进步具有重要意义。通过这个数据集,我们可以期待未来在城市环境中更安全且准确的自主导航系统的发展。