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US101 NGSIM数据集-车道保持车辆分类数据集

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简介：
简介：US101 NGSIM数据集专注于分析加州US101高速公路特定路段内车道保持车辆的行为特征，提供了详细的车辆分类及动态信息。 根据车辆编号对US101中的数据进行整合，并筛选出车道保持的车辆信息。每个工作表包含一辆车道保持车辆的所有时刻的信息，适合用于轨迹规划、预测和分析决策。这些数据全面且价格低廉。

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  • US101 NGSIM数据集-车道保持车辆分类数据集
    优质
    简介：US101 NGSIM数据集专注于分析加州US101高速公路特定路段内车道保持车辆的行为特征，提供了详细的车辆分类及动态信息。 根据车辆编号对US101中的数据进行整合，并筛选出车道保持的车辆信息。每个工作表包含一辆车道保持车辆的所有时刻的信息，适合用于轨迹规划、预测和分析决策。这些数据全面且价格低廉。
     
  • US101 NGSIM数据集-换车道车辆划分数据集
    优质
    简介：本数据集基于US101 NGSIM原始数据，通过详细分析和分类，专门提取并整理了关于换车道行为的车辆数据，为交通流模型、自动驾驶算法研究提供精准的数据支持。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，并筛选出发生换道的车辆信息。每个sheet包含一个换道车辆的所有时刻的信息，非常适合用于轨迹规划、预测和分析决策的同学使用。这些信息全面且价格低廉。
     
  • US101 NGSIM数据集：车道保持车辆及周边车辆信息
    优质
    简介：该数据集基于US101高速公路场景，利用NGSIM技术收集了大量车辆在行驶过程中的行为数据，特别聚焦于车道保持情况及其周围环境影响。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，并筛选出车道保持的车辆及其周围（主要是目标车道及旁边车道前后方）的信息。每个车辆的数据整理成一个Excel文件，每一个Excel包含多个sheet，每个sheet代表某一时刻本车和周围所有相关车辆的详细信息。这些数据全面、价格合理，适用于无人驾驶相关的决策规划、轨迹分析预测等研究工作。
     
  • US101 NGSIM车辆划分数据集
    优质
    US101 NGSIM车辆划分数据集包含美国加州US101高速公路特定区域在高峰时段的详细交通流信息，记录了大量车辆的运动轨迹与行为模式。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，每个工作表包含一个车辆的信息，并且每辆车的数据都按照时间顺序排列。这样可以确保信息全面且成本低廉。
     
  • US101 NGSIM数据集-涉及换道车辆及周边车辆信息
    优质
    简介：US101 NGSIM数据集记录了美国加州US101高速公路上车辆行驶情况，特别关注于换道车辆及其周围环境的信息，为交通流分析与自动驾驶研究提供详实的数据支持。 依据车辆编号将US101中的数据进行整合，并筛选出发生换道行为的车辆及其周围（主要是目标车道及旁边车道前后的）车辆的信息。每个车辆的数据整理为一个Excel文件，每个Excel包含多个工作表，每一个工作表代表某一时刻本车和周围所有相关车辆的全部信息。这些信息全面详尽，价格经济实惠，非常适合用于无人驾驶相关的决策规划、轨迹分析预测等研究领域。
     
  • NGSIM数据集：车辆轨迹及支持数据
    优质
    NGSIM数据集提供了丰富的交通流信息，包括车辆在特定路段上的高精度轨迹数据及其他相关支持数据，是研究智能交通系统的重要资源。 国内下载存在问题，所以我直接从官网下载了文件。该文件大小为1.42G，更新时间为2020年6月23日。这是NGSIM数据集。
     
  • 车辆分类数据集
    优质
    本数据集包含各类车型的详细信息及图像，旨在支持车辆识别与分类研究。涵盖轿车、SUV等主要类型，适用于机器学习和AI视觉项目。 对奔驰G系列和C系列进行分类。
     
  • NGSIM-I-80车辆轨迹数据集
    优质
    NGSIM-I-80车辆轨迹数据集是由美国交通部收集的关于I-80高速公路路段内车辆行为和运动的详细轨迹数据，适用于智能交通系统研究。 1. 压缩包内包含NGSIM US-101公开数据集中的车辆轨迹数据。 2. 数据集中包括下午4点到4点15分、5点到5点15分以及5点15分到5点30分三个时间段的数据。 3. 数据格式为.txt。
     
  • VOC数据集中的各类车辆分类数据集
    优质
    本数据集包含VOC标准下丰富多样的车辆图像分类样本，涵盖多种车型与场景，旨在促进智能交通系统和自动驾驶技术的研发。 VOC数据集包含不同车辆类别的分类数据集。
     
  • NGSIM数据集中超车变道数据的筛选
    优质
    本研究专注于从NGSIM数据中提取并分析车辆超车及变道行为，旨在为交通流建模和智能驾驶系统提供高质量的数据支持。 通过编写Python代码来提取NGSIM数据集中进行超车变道的车辆数据，并在代码中设定两次变道之间的最小时间间隔。