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城市交通与车辆行为的数据集

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简介:
本数据集涵盖城市中各种交通工具及驾驶者的行为模式,旨在研究和优化城市交通系统。包含大量实时交通信息与历史记录。 关于城市交通与车辆行为的数据集包含了多种因素的相关数据。以下是各列的描述: 1. 城市:收集数据的城市名称。 2. 车辆类型:涉及交通中的各类车辆(如汽车、卡车、公交车、摩托车)。 3. 天气状况:数据采集时的主要天气情况(例如晴朗、下雨或下雪)。 4. 经济状态:城市整体的经济状况(比如繁荣时期、衰退期或稳定期)。 5. 星期几:记录数据的具体星期几,如周一至周日等。 6. 一天中的时间点:采集数据的时间,通常采用24小时制表示。 7. 车速:交通中车辆的速度,单位为英里每小时(mph)或公里每小时(km/h)。 8. 高峰时段标识:二进制指示符(0 或1),表明是否在高峰时间采集数据。 9. 是否发生随机事件:二进制指示符(0 或 1),表示是否有突发事件,如交通事故或道路封闭等。 10. 能源消耗量:车辆的能源使用情况,通常以燃料消耗或用电量来衡量。 该数据集可用于分析交通模式、研究天气和经济条件对交通的影响、评估能源消费趋势以及预测交通拥堵。研究人员与城市规划者可以利用此数据集更好地理解和改进城市的交通运输系统。

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    本数据集涵盖城市中各种交通工具及驾驶者的行为模式,旨在研究和优化城市交通系统。包含大量实时交通信息与历史记录。 关于城市交通与车辆行为的数据集包含了多种因素的相关数据。以下是各列的描述: 1. 城市:收集数据的城市名称。 2. 车辆类型:涉及交通中的各类车辆(如汽车、卡车、公交车、摩托车)。 3. 天气状况:数据采集时的主要天气情况(例如晴朗、下雨或下雪)。 4. 经济状态:城市整体的经济状况(比如繁荣时期、衰退期或稳定期)。 5. 星期几:记录数据的具体星期几,如周一至周日等。 6. 一天中的时间点:采集数据的时间,通常采用24小时制表示。 7. 车速:交通中车辆的速度,单位为英里每小时(mph)或公里每小时(km/h)。 8. 高峰时段标识:二进制指示符(0 或1),表明是否在高峰时间采集数据。 9. 是否发生随机事件:二进制指示符(0 或 1),表示是否有突发事件,如交通事故或道路封闭等。 10. 能源消耗量:车辆的能源使用情况,通常以燃料消耗或用电量来衡量。 该数据集可用于分析交通模式、研究天气和经济条件对交通的影响、评估能源消费趋势以及预测交通拥堵。研究人员与城市规划者可以利用此数据集更好地理解和改进城市的交通运输系统。
  • VeRi:大型监控下重识别图像
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    VeRi数据集是一个专为评估和推进城市交通监控系统中的车辆再识别技术而设计的大型图像数据库。 为了推动车辆重识别(Re-Id)的研究进展,我们构建了一个名为“VeRi”的大规模基准数据集,在现实世界的城市监控场景下进行测试。 VeRi的主要特点如下: 1. 数据规模:该数据集中包含超过50,000张图像,涉及776辆不同的车辆,并由20台摄像机在一天内的不同时间段内拍摄而成。 2. 真实性与多样性:所有图片均来自无约束的真实监控环境,在这些环境中标注了丰富的属性信息(如BBox、类型、颜色和品牌),这使得该数据集能够支持复杂模型的学习与评估。 3. 挑战场景模拟:每辆车的图像在不同的视角,光照条件以及分辨率下被1到18个摄像头捕捉。此外,考虑到实际监控环境中的遮挡问题,VeRi还为车辆重识别提供了高再现率的数据样本。 4. 详细信息标注:该数据集对车牌号码和时空坐标进行了详细的注解(如BBox、板条编号以及时间戳)并且记录了相邻摄像机之间的距离。这些属性有助于研究者们在实际应用中进行更精确的车辆追踪与识别工作。 综上所述,VeRi能够为研究人员提供一个全面而真实的测试平台,在此基础上可以进一步探索更多关于车辆重识别领域的创新性解决方案。
  • 公共
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    这个数据集包含了某城市全面而详尽的公共交通信息,包括公交、地铁等交通方式的路线和站点分布、运营时间及乘客流量等相关数据。 某城市的日出行数据量为900KB,包含一万条记录。这些数据可用于交通大数据分析练习,并能帮助了解城市当前的交通结构状态,在城市规划与交通管理等方面具有重要的参考价值。
  • 道路.zip
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    本数据集包含多个城市的交通流量、道路布局和车辆行驶信息等关键数据,旨在支持智能交通系统的研究与开发。 海口市道路数据;保定市道路数据;北京市道路数据;沧州市道路数据;成都市道路数据;福州市道路数据;广州市道路数据;贵阳市道路数据;哈尔滨市道路数据;杭州市道路数据;合肥市道路数据;呼和浩特市道路数据;济南市道路数据;昆明市道路数据;拉萨市道路数据;兰州市道路数据;廊坊市道路数据;南京市道路数据;南宁市道路数据;上海市道路数据;沈阳市道路数据;石家庄市道路数据;太原市道路数据;天津市道路数据;武汉市道路数据;西安市道路数据;西宁市道路数据;银川市道路数据;张家口市道路数据;长春市道路数据;长沙市道路数据;郑州市道路数据;珠海市道路数据。每组城市的数据集格式为: - 高速公路.cpg - 高速公路.dbf - 高速公路.prj - 高速公路.shp - 高速公路.shx 以及以下其他类型的文件: - 国道.cpg国道.dbf国道.prj国道.shp国道.shx - 九级路.cpg九级路.dbf九级路.prj九级路.shp九级路.shx - 其它道路.cpg其它道路.dbf其它道路.prj其它道路.shp其它道路.shx - 省道.cpg省道.dbf省道.prj省道.shp省道.shx - 铁路.cpg铁路.dbf铁路.prj铁路.shp铁路.shx - 县道.cpg县道.dbf县道.prj县道.shp县道.shx - 乡镇道路.cpg乡镇道路.dbf乡镇道路.prj乡镇道路.shp乡镇道路.shx - 行人道路.cpg行人道路.dbf行人道路.prj行人道路.shp行人道路.shx
  • METR-LA流量
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    METR-LA数据集是由大量洛杉矶地区车辆和交通传感器收集的时间序列信息构成,适用于交通预测与分析研究。 METR-LA是洛杉矶高速路数据集的一个实例文件metr-la.h5。原始数据的形状为(12,6850,207),表示每隔五分钟收集一次数据,目标预测未来一小时的数据变化,即从输入形式(12,207,2)转换到输出形式(12,207,1)。
  • 人及自
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    本数据集包含丰富多样的车辆、行人和自行车图像,适用于各类交通场景识别与分析研究。 该数据集包含汽车、行人及自行车的图像及其对应的标签文件。整个数据集分为两个主要部分:JPEGImages 和 Annotations。 在 JPEGImages 文件夹中包括了6000张不同场景下的高质量图片,涵盖了各种环境中的车辆、行人和自行车等元素;而Annotations 文件夹则有相应的 6000 张 XML 标注文件,这些标注数据是通过 labelimg 软件进行人工标记的。 此数据集具有广泛的代表性,并且经过精心挑选以确保其适用性。它不仅能够作为汽车、行人和自行车检测任务的基础模板使用,还可以根据特定应用场景的需求加入额外的数据来进一步优化模型性能。这大大节省了用户在收集图像资源以及手动标注工作上的时间和精力,使得研究人员可以直接进入工程化应用阶段进行深入研究或开发相关项目。
  • 4道高清视频AI视频监控
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    本数据集包含大量城市四车道高清视频片段,专为训练和评估AI在复杂交通环境下的实时监控与分析能力而设计。 人工智能与机器学习在城市交通中的应用涉及卡口监控视频及车辆监控视频的分析。其中一个重要方面是AI-视频监控数据集的应用,特别是在4车道高清视频的城市交通场景中。
  • YOLO人识别
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    YOLO车辆与行人识别数据集是一个大规模标注的数据集合,专为训练和测试物体检测算法设计,涵盖各种交通环境下的车辆及行人图像。 YOLO车辆行人识别数据集包含两个目标类别:person和car。该数据集中共有5000多张图片用于行人与车辆的检测任务,标签格式有txt和xml两种版本,并分别保存在不同的文件夹内。 关于数据集的具体内容及使用情况可以参考相关文章介绍。
  • VOC VOC_person_car-dataset.zip
    优质
    VOC行人与车辆数据集提供了丰富的标注图像,涵盖行人和车辆两类对象,适用于目标检测研究及竞赛,促进智能交通系统的发展。下载地址:VOC_person_car-dataset.zip VOC行人车辆数据集是从VOC数据集中提取出来的,可用于进行行人和车辆的检测。该数据集包含15454个样本,标签格式为txt和xml文件。类别包括person和car。