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T-Drive轨迹数据样本.rar

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简介：
T-Drive轨迹数据样本包含大量真实用户在城市中的移动路径数据，适用于交通模式分析、出行行为研究及智能驾驶技术开发。 在最近参加国赛的时候，我发现微软官网提供的出租车数据集的链接已经无法访问了。

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  • T-Drive轨迹数据样本.rar
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    T-Drive轨迹数据样本包含大量真实用户在城市中的移动路径数据，适用于交通模式分析、出行行为研究及智能驾驶技术开发。 在最近参加国赛的时候，我发现微软官网提供的出租车数据集的链接已经无法访问了。
     
  • T-Drive轨迹.zip
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    T-Drive轨迹是一款由腾讯团队开发的地图应用数据集，专注于提供精准高效的路线规划与导航服务，广泛应用于移动设备和互联网地图服务中。 在大数据时代背景下，地理信息系统（GIS）与交通数据分析的结合为城市规划及交通管理提供了强有力的工具。“T-Drive trajectory.zip”这一数据集包含了北京出租车司机轨迹的数据信息，本段落将深入探讨该压缩包文件中的内容及其潜在价值。 “T-Drive Trajectory”通常指的是基于出租车行驶记录所生成的数据集合。在本数据集中，我们预计会看到每辆出租车的详细行驶路径，涵盖起始位置、结束位置、行驶时间及速度等关键信息。这些数据对于研究城市交通流量模式、乘客出行习惯以及优化道路交通网络等方面具有重要意义。 北京作为中国的首都，其复杂的交通状况使得此类数据分析显得尤为宝贵。该数据集可能包含数以百万计的行程记录，每一条记录都由一系列经纬度坐标构成，代表了出租车从出发点到目的地的具体路径。通过对这些数据进行分析，我们可以描绘出城市交通的实时图景，并识别出行高峰、低谷及潜在的交通瓶颈。 该数据集中每个轨迹数据点可能包括以下字段： 1. **出租车ID**：用于唯一标识车辆的信息。 2. **时间戳**：记录行程开始和结束的具体时刻，有助于分析时间和频率分布规律。 3. **经纬度坐标**：精确表示车辆在地图上的位置信息，可用于绘制行驶路径并计算距离。 4. **速度与方向**：反映车辆的行驶状态及道路情况的信息。 5. **乘客上下车详情**：记录乘客上、下车的具体地点，有助于分析出行需求和流动趋势。 基于这些数据，我们可以进行以下几方面的研究： 1. **交通流分析**：统计不同时间段内各路段的流量情况，为城市交通规划提供依据； 2. **热力图生成**：根据出租车停留与行驶密度绘制热力图，揭示高人流量区域； 3. **路径优化建议**：寻找最优行车路线以减少拥堵并提高效率； 4. **出行模式分析**：研究乘客在工作日和节假日的出行习惯差异以及早晚高峰的影响等现象； 5. **交通事件预警**：通过检测异常轨迹或速度变化来预测交通事故或其他突发事件。 此外，该数据集的应用还延伸到了公共服务及商业决策领域。例如： - 商家可以通过这些数据分析消费者流动模式，并据此优化店铺布局； - 政府部门则可以利用此信息改善公共交通设施配置，从而提升城市交通服务质量。 “T-Drive trajectory.zip”提供的北京出租车司机轨迹数据集不仅是科研人员的研究资源库，也是城市管理及商业决策的重要参考。通过深入挖掘和智能分析这些大数据，我们可以从中提炼出有价值的信息，并为构建更智慧、高效的现代化城市交通系统贡献力量。
     
  • 轨迹数据
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    轨迹数据是指通过各种技术手段收集到的对象在特定时间内的移动路径和位置信息集合。这些数据通常用于分析个人或物体的行动模式、优化路线规划以及研究人群流动等场景。 所有数据集都可以在相关资料中查看。这里我仅展示一些示例数据。“Data”文件夹中的“POI.txt”包含了芝加哥市中心的商户列表。我已经为咖啡店 [200, 250]、餐馆 [600, 650]、快餐店 [50, 100]、酒吧 [500, 550] 和剧院 [900, 950] 设定了停留时间单位的数量。其他命名格式为“XXXvXXXt”的txt文件是通过随机交通模型生成的，“500v500t”表示了由500辆车在500个时间单位内产生的轨迹数据。 我使用 MNTG 生成轨迹，覆盖区域如下所示。然而，在处理超过500v1000t的数据时，MNTG 的性能变得不稳定。因此，为了获得更大规模的轨迹数据集，我将一些原始轨迹进行了合并。“merged_t.txt”是通过在时间维度上合并五个“500v500t”的文件得到的，“merged_v.txt”则是通过对两个“500v500t”文件从车辆数量的角度进行合并而来的。
     
  • T-Driver北京出租车行驶轨迹数据集
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    T-Driver北京出租车行驶轨迹数据集包含了北京市内大量出租车的实时位置与时间戳信息，为交通流分析和城市规划提供宝贵的数据支持。 该数据集涵盖了2008年2月2日至2月8日期间北京市出租车的GPS轨迹记录，共有10357辆出租车的数据被收录其中。每个文件包含一个特定车辆在上述时间段内的行驶路径信息，包括但不限于：车牌ID、时间戳（精确到秒）、经度和纬度等关键数据项。 整个数据集中大约有1500万条GPS轨迹记录，总行程距离超过了900万公里。通常情况下，连续两个坐标点之间的平均间隔约为177秒，并且两者的直线距离约在623米左右。每个文件按照出租车ID命名，详细地展示了该车辆在这段时间内的所有行驶路径。 以其中一个文件为例： ``` 1,2008-02-02 15:36:08,116.51172,39.92123 1,2008-02-02 15:46:08,116.51135,39.93883 ... ``` 这样的格式下，每行记录代表了某一时刻该车辆的位置信息。
     
  • Geolife轨迹数据集1.3.z01部分(GPS轨迹大数据)
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    简介：Geolife轨迹数据集1.3.z01部分包含来自全球各地用户的GPS轨迹数据，是研究位置感知应用和移动性模式的重要资源。 该GPS轨迹数据集由182位用户在微软亚洲研究院的Geolife项目中收集，历时超过五年（从2007年4月到2012年8月）。这个数据集中的GPS轨迹通过一系列带有时间戳的数据点表示，每个点包含纬度、经度和海拔高度信息。整个数据集中共有17,621条轨迹，总距离为1,292,951公里，总时长达到50,176小时。这些轨迹由不同的GPS记录设备（包括记录仪和手机）在多种采样率下收集而成。其中的91.5%以密集形式存储，例如每秒采集一次或每隔几米就采集一次数据。 该数据集涵盖了广泛的用户户外活动，不仅包含日常生活中的上下班出行等行为模式，还包括娱乐与体育活动如购物、观光、餐饮、远足和骑自行车等。这条轨迹数据集适用于多个研究领域，包括移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络分析、位置隐私保护及位置推荐服务。 尽管该数据集覆盖了中国30多个城市以及美国和欧洲的部分地区，但大部分的数据是在北京产生的。其中一张热图展示了这些GPS点在北京的具体分布情况：位于加热条右侧的数字表示某个地点生成的数据点数量。
     
  • DRIVE数据集RAR文件
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    DRIVE数据集RAR文件包含了用于眼底血管分割的研究图像和掩码。该数据集广泛应用于医学影像分析领域的科研与教学中。 DRIVE数据集.rar
     
  • 轨迹数据挖掘
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    轨迹数据挖掘是指从大量的位置跟踪信息中提取有意义模式和知识的过程，广泛应用于交通规划、市场营销和个人行为分析等领域。 基于大数据的轨迹数据挖掘研究 Trajectory Data Mining。
     
  • Python脚本用于绘制AIS数据轨迹
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    这段Python脚本旨在通过解析和处理AIS（自动识别系统）数据来绘制船舶航行轨迹图，适用于海洋交通监控与研究。 Python脚本可用于绘制AIS数据轨迹，实现AIS轨迹的可视化。
     
  • GPS轨迹数据集合
    优质
    GPS轨迹数据集合包含大量真实世界的地理位置信息，涵盖多种应用场景，为研究与开发提供宝贵的资源。 GPS轨迹数据集可用于深度学习模型的训练，其中包含有标签的GPS轨迹数据。
     
  • NGSIM轨迹数据集合
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    NGSIM轨迹数据集是由美国交通部NEXT GENERATION SIMULATION计划收集的车辆行驶轨迹数据，用于智能交通系统研究与开发。 美国高速公路车辆驾驶行为轨迹数据集包含US101的txt和全部csv文件，可供自行下载使用。该数据集适用于标定车辆驾驶行为参数、进行驾驶模拟分析统计等用途。