国内外交通数据集介绍(附参数说明)
國外數據集
-
NGSIM數據集
????????NGSIM數據集采集自美國,數據集中包含兩條高速公路(US-101,I-80)及兩條城市道路(lankershim,peachtree)的數據,每條道路的采集時間為45min。數據集中包含包含車輛ID、時間、速度、加速度、坐標、車道等信息,數據采樣間隔為0.1s,速度單位為英尺/秒。數據集因其精度高、頻率高、質量高、覆蓋廣的特點,被廣泛用于模型標定、車輛行為決策等研究。數據集中部分參數說明如下:
| Vehicle_ID? | 車輛ID |
| Frame_ID | 幀時間 |
| Global_Time | 全局時間 |
| Local_X | 相對X坐標 |
| Local_Y | 相對Y坐標 |
| Global_X | 絕對X坐標 |
| Global_Y | 絕對Y坐標 |
| v_length | 車長,單位:英尺 |
| v_Width | 車寬,單位:英尺 |
| v_Class | 車輛類型,1:摩托車;2:小型車;3:大型車 |
| v_Vel | 車輛速度,單位:英尺/秒 |
| v_Acc | 車輛加速度,單位:英尺/二次方秒 |
| Lane_ID | 車輛所在車道ID |
| Preceding | 前車ID,若沒有前車,則該值為0 |
| Following | 后車ID,若沒有后車,則該值為0 |
| Space_Headway | 車頭間距,單位:英尺 |
| Time_Headway | 車頭時距,單位:秒 |
-
highD數據集
????????highD數據集采集自德國科隆附近的六個不同地點,包含小型車和大型車兩種類型車輛的數據,數據集蹤跡采集時長為11.5小時,采集車輛數為110000輛,其中包含逾5000條完整的變道軌跡,需特別說明的是,highD數據集的坐標原點位于采集路段的左上方。數據集中車道類型包括2+2、3+3、3+3+1三種形式,其中2+2、3+3兩種車道類型中車道ID編號見下圖:
四車道車道ID編號示意 六車道車道ID編號示意????????3+3+1的車道類型與六車道編號規則大體一致,車道8下方還存在車道ID為9的一條車道。
? ? ? ? 數據集總結包含60個子數據集,每個字數據集包含采集路段的航拍圖、采集點數據、車輛軌跡數據。其中采集點數據給出了位置ID、時間、采集時長、車輛蹤跡行駛距離、車輛數等信息,車輛軌跡數據中主要包括車輛ID、車輛坐標、速度、加速度等信息,車輛軌跡數據中部分參數說明吳如下:
| frame | 幀時間 |
| id | 車輛ID |
| x | 車輛X坐標 |
| y | 車輛Y坐標 |
| xVelocity | 車輛X方向速度 |
| yVelocity | 車輛Y方向速度 |
| xAcceleration | 車輛X方向加速度 |
| yAcceleration | 車輛Y方向加速度 |
| dhw | 車頭間距 |
| thw | 車頭時距 |
| ttc | 碰撞時間 |
| precedingId | 前車ID,若沒有前車,則該值為0 |
| followingId | 后車ID,若沒有后車,則該值為0 |
| laneId | 車輛所在車道 |
國內數據集
-
高速公路車輛匯入、匯出軌跡數據、城市快速路車輛匯入軌跡數據
????????高速公路匯入數據采集自某市高速公路匯入路口,采集時間為2020年,天氣陰天,道路東西走向,左側兩條主干道,匝道位于右側,路段限速80km/h,采集時長為30分鐘,合流軌跡數量62條;高速公路匯出數據采集自某市高速路匯出路口,采集時間為2020年,天氣多云,道路南北走向,右側兩條主干道,匝道位于左側,采集時長為30分鐘,分流軌跡數量290條;城市快速路車輛匯入數據采集自某市城市快速路匯入路口,采集時間為2019年,天氣多云,道路南北走向,左側三條主干道,兩條匯入匝道位于左側,采集時長為23.7分鐘,含合流軌跡數量175條。
? ? ? ? 三個數據集中數據構成相同,均包含說明文檔、道路及車道信息說明圖、軌跡數據、每條軌跡數據的統計信息、采集設備和該時間內車流統計信息。
????????軌跡數據中部分參數說明如下:
| trackId | 交通參與物編號 |
| frameId | 幀時間 |
| classId | 交通參與物類型,1:行人;2:自行車;3:小型車;4:摩托車;6:公交車;7:貨車 |
| localX | 交通參與物相對X坐標,單位:米 |
| localY | 交通參與物相對Y坐標,單位:米 |
| laneId | 所在車道ID |
| xVelocity | X方向速度,單位:米/秒 |
| yVelocity | Y方向速度,單位:米/秒 |
| xAcceleration | X方向加速度,單位:米/二次方秒 |
| yAcceleration | Y方向加速度,單位:米/二次方秒 |
????????軌跡統計信息中部分參數說明如下:
| trackId | 交通參與無編號 |
| InitialFrame | 出現幀數 |
| TotalFrame | 總出現幀數 |
| Distance | 行程距離,單位:米 |
| minVel | 最低速度,單位:米/秒 |
| maxVel | 最大速度,單位:米/秒 |
| meanVel | 平均速度,單位:米/秒 |
| VehicleClass | 交通參與物類型(person、bicycle、car、NonVehicle、bus、truck) |
| LaneChangeNum | 換道次數 |
| RampVehicle | 是否為匝道交通參與物 |
????????采集設備和該時間內車流統計信息部分參數說明如下:
| Date | 采集日期 |
| Time | 采集開始時間 |
| DurationTime | 采集時長,單位:分 |
| WeekDay | 是否為工作日 |
| TotalTrajectoryNumber | 追蹤的軌跡數量 |
| TotalDistance | 總行程距離,單位:米 |
| TotalDriveTime | 總行程時間,單位:秒 |
| TotalCarNumber | 小型車數量 |
| TotalTruckNumber | 貨車數量 |
| TotalPedestrianNumber | 行人數量 |
| TotalBusNumber | 公交車數量 |
| TotalNonVehicleNumber | 非機動車數量 |
| LaneChangeNumber | 交通參與物變道行為數量 |
| RampVehicleNumber | 交通參與物經過匝道數量 |
-
交通之眼數據集
????????交通之眼數據集由無人機航拍獲得,車輛軌跡數據庫包括車輛編號、位置坐標、車道編號、車輛長度、車輛寬度、行駛速度、車頭時距、車頭間距、加減速度等參數,時間精度為0.1秒,位置精度為0.01米,覆蓋場景包括城市快速路航拍書局、城市交叉口航拍數據、城市快速路路側檢測數據、城市交叉口路側檢測數據等,包含六個子數據集(CKQ4/DATA SQM1/DATA SQM2/KZM5/KZM6/YTA3),交通狀況包括自由流、自由流向擁堵演變、雙向交織區。每個子數據集中均包括視頻數據和車輛軌跡數據,部分子數據集中包含路段線形數據。車輛軌跡數據集中部分參數說明如下:
| Vehicle ID | 車輛ID |
| Lane ID | 車輛所在車道 |
| Time(s) | 時間,單位:秒 |
| LongtitudePosition(meter) | 橫向坐標,單位:米 |
| LatitudePostion(meter) | 縱向位置,單位:米 |
| Speed(m/s) | 速度,單位:米/秒 |
| Acceleration(m/s^2) | 加速度,單位:米/二次方秒 |
| VehicleLength(pixel) | 車長,單位:像素 |
| VehicleWidth(pixel) | 車寬,單位:像素 |
????????車輛軌跡數據以CSV格式存儲,截圖如下:
????????數據集中視頻數據運行截圖如下:
-
城市地下快速路車輛軌跡數據
????????數據采集自上海北橫通道,使用毫米波雷達和邊緣計算單元獲取車輛軌跡、交通事件、交通運行狀態等信息。北橫通道設備安裝范圍全長435米,單向三車道,設計速度為60公里/小時,路段包括3個車道,車道寬度為3.2米。數據集中包含數據說明、車輛軌跡數據、路段縱斷面圖、路段平面線形圖。車輛軌跡數據中部分參數說明如下:
| GlobalID | 車輛編號 |
| ObjectClass | 車輛類型,0:大貨車;1:小客車 |
| BornTime | 車輛進入觀測區域時間,單位:毫秒 |
| GoneTime | 車輛離開觀測區域時間,單位:毫秒 |
| Timestamp | 時間戳,單位:毫秒 |
| PositionX | 車輛縱向位置,即平行道路方向距離道路起點的長度 |
| PositionY | 車輛所在車道編號,-25:上行方向最外側車道;-15:上行方向中間車道;-5:上行方向最內側車道 |
| VelocityX | 縱向車速,單位:米/秒 |
| VelocityY | 橫向車速,單位:米/秒 |
| AbnormalState | 車輛狀態,0:正常;1:蛇形行駛;2:超速;4:低速;8:急加速急減速;16:跟車過近;32:路段沖突。其余數字表示疊狀態(如:5表示狀態1表示4的疊加)。 |
-
成都滴滴數據
????????數據集中包含2016年11月的成都滴滴平臺的車輛軌跡數據和車輛訂單數據,字段使用中文字段,因此不再對其中的參數進行贅述,需要特別說明的是,數據類型為string,其中時間戳單位為秒,經緯度使用GCJ-02坐標系。車輛軌跡數據包含:司機ID、訂單ID、時間戳、精度、維度,訂單數據包含:訂單ID、開始計費時間、結束計費時間、上車位置經度、上車位置維度、下車位置經度、下車位置維度。數據以TXT格式保存,以訂單數據為例,數據截圖見下:
?????????需要注意的是,在對數據進行處理時,一般需要先轉化為CSV文件。
-
濟南公交數據
????????數據集提供了2017年6月27日濟南56路公交的軌跡數據,數據采樣間隔為30秒,數據集中包含數據類型(3:GPS;4:到離站;55:違規;47:DSRC檢到離場;71:GPS到離場;53:開關門)、車載機編號、時間、經度、緯度、海拔、GPS速度、方向角、GPS里程等數據。數據集截圖見下:
-
上海公交GPS數據
????????數據集中記錄了上海公交71路的GPS行車數據,數據中包含車牌號、公交線路代碼、時間、車輛上下行、經度、緯度、速度、行車方向數據,數據集中各參數說明見下表:
| FSTR_BUSID | 車牌 |
| FSTR_LINEID | 公交線路代碼 |
| FDT_TIME | 時間,格式:年月日 時:分:秒 |
| FINT_LINEDIR | 上下行 |
| FFLT_LONGITUDE | 經度 |
| FFLT_LATITUDE | 緯度 |
| FFLT_SPEED | 速度,單位:千米/小時 |
| FINT_BUSDIR | 行車方向,以正北為0度 |
????????數據集以CSV格式存儲,截圖如下:
-
上海高架交通事故、流量速度數據
? ? ? ? 交通事故數據集中保存了上海延安高架在2018年8月和9月的車輛事件數據,包含事件開始時間、事件結束時間、事故所在高架發布段代碼、位置描述、高架道路名稱、事故描述,數據集中各參數說明見下表:
| FSTR_FINDTIME | 事件開始時間,格式:年/月/日 時:分 |
| FSTR_ACTUAL_ENDTIME | 事件結束時間,格式:年/月/日 時:分 |
| FSTR_EVENT_ISSUESECTID | 事故所在高架發布段代碼 |
| FSTR_ROADNUMBER | 位置描述 |
| FSTR_ROADNAME | 高架道路名稱 |
| FSTR_ROADASSET_DESC | 事故描述 |
????????數據集以CSV格式存儲,截圖如下:
????????流量速度數據集以以2分鐘為統計周期記錄延安高架發布段行程車速、流量等基礎交通流參數信息,包含時間、高架發布段代碼、平均速度、平均車道流量、平均斷面流量等數據,數據集中部分參數說明見下表:
| FDT_TIME | 時間 |
| FSTR_BMCODE | 高架發布段代碼 |
| SPEED | 平均速度 |
| FINT_LANEVOLUME | 平均車道流量 |
| FINT_SECTVOLUME | 平均斷面流量 |
????????數據集以CSV格式存儲,截圖如下:
-
上海共享單車數據
????????數據集中包含上海2018年8月26日至2018年9月8日的共享單車數據,包括單車編號、時間、鎖狀態、經度、緯度信息,數據集中參數說明見下表:
| BIKE_ID | 單車代碼 |
| DATA_TIME | 時間,格式:年/月/日 時:分:秒 |
| LOCK_STATUS | 鎖狀態,0:開鎖;1:關鎖 |
| LONGITUDE | 經度 |
| LATITUDE | 緯度 |
????????數據集以CSV格式存儲,截圖如下:
-
?上海交叉口線圈數據
????????記錄了2018年8月26日至2018年9月8日,上海市地面道路SCATS交叉口各線圈周期時長、流量、飽和度、小時流量等相位歷史數據信息,包括四個交叉口(470:延安西路-水城南路交叉口;471:延安西路-虹許路交叉口;472:延安西路-虹梅路交叉口;473:延安西路-劍河路-虹中路交叉口),每個交叉口含相位、相位開始時間、檢測器ID、相位號、相位時長、流量、飽和度、折算流量、空閑時間、統計的檢測器小時最大流量、當車流處于飽和流量時,每輛車通過檢測器所需的平均時間、綠燈時長等信息。數據集中參數說明見下表:
| FDT_STARTTIME | 相位開始時間,格式:年/月/日 時:分:秒 |
| FSTR_DETECTORID | 檢測器ID |
| FSTR_PHASIC | 相位號,采用一位英文字母表示 |
| FINT_PHASICLENGTH | 相位時長,單位:秒 |
| FINT_FLOW | 流量,單位:輛 |
| FFLT_SATURATION | 飽和度 |
| FINT_CONVERTFLOW | 折算流量,基于流量折算的標準車流量,單位:秒 |
| FINT_FREETIME | 空閑時間,單位:秒 |
| FINT_MAXFLOW | 統計的檢測器小時最大流量,單位:輛/小時 |
| FINT_KP | 當車流處于飽和流量時,每輛車通過檢測器所需的平均時間 |
| FINT_GREENTIME | 綠燈時長,單位:秒 |
????????數據集以CSV格式存儲,截圖如下:
????????以上是國內外部分交通數據集的基本介紹及參數說明,若有相關疑問及需求,歡迎留言、私信探討。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的国内外交通数据集介绍(附参数说明)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: HTML生日快乐代码 HTML5七夕情人
- 下一篇: 现场观察法(转载)