國外數(shù)據(jù)集
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NGSIM數(shù)據(jù)集
????????NGSIM數(shù)據(jù)集采集自美國，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，每條道路的采集時間為45min。數(shù)據(jù)集中包含包含車輛ID、時間、速度、加速度、坐標、車道等信息，數(shù)據(jù)采樣間隔為0.1s，速度單位為英尺/秒。數(shù)據(jù)集因其精度高、頻率高、質(zhì)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(shù)據(jù)集中部分參數(shù)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 |
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highD數(shù)據(jù)集
????????highD數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集蹤跡采集時長為11.5小時，采集車輛數(shù)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(shù)據(jù)集的坐標原點位于采集路段的左上方。數(shù)據(jù)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：
????????3+3+1的車道類型與六車道編號規(guī)則大體一致，車道8下方還存在車道ID為9的一條車道。
? ? ? ? 數(shù)據(jù)集總結(jié)包含60個子數(shù)據(jù)集，每個字數(shù)據(jù)集包含采集路段的航拍圖、采集點數(shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)。其中采集點數(shù)據(jù)給出了位置ID、時間、采集時長、車輛蹤跡行駛距離、車輛數(shù)等信息，車輛軌跡數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中部分參數(shù)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(nèi)數(shù)據(jù)集
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高速公路車輛匯入、匯出軌跡數(shù)據(jù)、城市快速路車輛匯入軌跡數(shù)據(jù)
????????高速公路匯入數(shù)據(jù)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(cè)兩條主干道，匝道位于右側(cè)，路段限速80km/h，采集時長為30分鐘，合流軌跡數(shù)量62條；高速公路匯出數(shù)據(jù)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(cè)兩條主干道，匝道位于左側(cè)，采集時長為30分鐘，分流軌跡數(shù)量290條；城市快速路車輛匯入數(shù)據(jù)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(cè)三條主干道，兩條匯入匝道位于左側(cè)，采集時長為23.7分鐘，含合流軌跡數(shù)量175條。
? ? ? ? 三個數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)構(gòu)成相同，均包含說明文檔、道路及車道信息說明圖、軌跡數(shù)據(jù)、每條軌跡數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息、采集設(shè)備和該時間內(nèi)車流統(tǒng)計信息。
????????軌跡數(shù)據(jù)中部分參數(shù)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(tǒng)計信息中部分參數(shù)說明如下：
| trackId | 交通參與無編號 |
| InitialFrame | 出現(xiàn)幀數(shù) |
| TotalFrame | 總出現(xiàn)幀數(shù) |
| 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(shù) |
| RampVehicle | 是否為匝道交通參與物 |
????????采集設(shè)備和該時間內(nèi)車流統(tǒng)計信息部分參數(shù)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(shù)量 |
| TotalDistance | 總行程距離，單位：米 |
| TotalDriveTime | 總行程時間，單位：秒 |
| TotalCarNumber | 小型車數(shù)量 |
| TotalTruckNumber | 貨車數(shù)量 |
| TotalPedestrianNumber | 行人數(shù)量 |
| TotalBusNumber | 公交車數(shù)量 |
| TotalNonVehicleNumber | 非機動車數(shù)量 |
| LaneChangeNumber | 交通參與物變道行為數(shù)量 |
| RampVehicleNumber | 交通參與物經(jīng)過匝道數(shù)量 |
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交通之眼數(shù)據(jù)集
????????交通之眼數(shù)據(jù)集由無人機航拍獲得，車輛軌跡數(shù)據(jù)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(shù)，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(shù)據(jù)、城市快速路路側(cè)檢測數(shù)據(jù)、城市交叉口路側(cè)檢測數(shù)據(jù)等，包含六個子數(shù)據(jù)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(qū)。每個子數(shù)據(jù)集中均包括視頻數(shù)據(jù)和車輛軌跡數(shù)據(jù)，部分子數(shù)據(jù)集中包含路段線形數(shù)據(jù)。車輛軌跡數(shù)據(jù)集中部分參數(shù)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(shù)據(jù)以CSV格式存儲，截圖如下：
????????數(shù)據(jù)集中視頻數(shù)據(jù)運行截圖如下：
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城市地下快速路車輛軌跡數(shù)據(jù)
????????數(shù)據(jù)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(tài)等信息。北橫通道設(shè)備安裝范圍全長435米，單向三車道，設(shè)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(shù)據(jù)集中包含數(shù)據(jù)說明、車輛軌跡數(shù)據(jù)、路段縱斷面圖、路段平面線形圖。車輛軌跡數(shù)據(jù)中部分參數(shù)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(qū)域時間，單位：毫秒 |
| GoneTime |
車輛離開觀測區(qū)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(cè)車道；-15：上行方向中間車道；-5：上行方向最內(nèi)側(cè)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(tài)，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(shù)字表示疊狀態(tài)（如：5表示狀態(tài)1表示4的疊加）。 |
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成都滴滴數(shù)據(jù)
????????數(shù)據(jù)集中包含2016年11月的成都滴滴平臺的車輛軌跡數(shù)據(jù)和車輛訂單數(shù)據(jù)，字段使用中文字段，因此不再對其中的參數(shù)進行贅述，需要特別說明的是，數(shù)據(jù)類型為string，其中時間戳單位為秒，經(jīng)緯度使用GCJ-02坐標系。車輛軌跡數(shù)據(jù)包含：司機ID、訂單ID、時間戳、精度、維度，訂單數(shù)據(jù)包含：訂單ID、開始計費時間、結(jié)束計費時間、上車位置經(jīng)度、上車位置維度、下車位置經(jīng)度、下車位置維度。數(shù)據(jù)以TXT格式保存，以訂單數(shù)據(jù)為例，數(shù)據(jù)截圖見下：
?????????需要注意的是，在對數(shù)據(jù)進行處理時，一般需要先轉(zhuǎn)化為CSV文件。
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濟南公交數(shù)據(jù)
????????數(shù)據(jù)集提供了2017年6月27日濟南56路公交的軌跡數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采樣間隔為30秒，數(shù)據(jù)集中包含數(shù)據(jù)類型（3：GPS；4：到離站；55：違規(guī)；47：DSRC檢到離場；71：GPS到離場；53：開關(guān)門）、車載機編號、時間、經(jīng)度、緯度、海拔、GPS速度、方向角、GPS里程等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集截圖見下：
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上海公交GPS數(shù)據(jù)
????????數(shù)據(jù)集中記錄了上海公交71路的GPS行車數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含車牌號、公交線路代碼、時間、車輛上下行、經(jīng)度、緯度、速度、行車方向數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集中各參數(shù)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(jīng)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(shù)據(jù)集以CSV格式存儲，截圖如下：
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上海高架交通事故、流量速度數(shù)據(jù)
? ? ? ? 交通事故數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，包含事件開始時間、事件結(jié)束時間、事故所在高架發(fā)布段代碼、位置描述、高架道路名稱、事故描述，數(shù)據(jù)集中各參數(shù)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(jié)束時間，格式：年/月/日 時：分 |
| FSTR_EVENT_ISSUESECTID |
事故所在高架發(fā)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(shù)據(jù)集以CSV格式存儲，截圖如下：
????????流量速度數(shù)據(jù)集以以2分鐘為統(tǒng)計周期記錄延安高架發(fā)布段行程車速、流量等基礎(chǔ)交通流參數(shù)信息，包含時間、高架發(fā)布段代碼、平均速度、平均車道流量、平均斷面流量等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集中部分參數(shù)說明見下表：
| FDT_TIME |
時間 |
| FSTR_BMCODE |
高架發(fā)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(shù)據(jù)集以CSV格式存儲，截圖如下：
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上海共享單車數(shù)據(jù)
????????數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，包括單車編號、時間、鎖狀態(tài)、經(jīng)度、緯度信息，數(shù)據(jù)集中參數(shù)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(tài)，0：開鎖；1：關(guān)鎖 |
| LONGITUDE |
經(jīng)度 |
| LATITUDE |
緯度 |
????????數(shù)據(jù)集以CSV格式存儲，截圖如下：
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?上海交叉口線圈數(shù)據(jù)
????????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(shù)據(jù)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(tǒng)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(shù)據(jù)集中參數(shù)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(tǒng)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(shù)據(jù)集以CSV格式存儲，截圖如下：
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-409047.html
????????以上是國內(nèi)外部分交通數(shù)據(jù)集的基本介紹及參數(shù)說明，若有相關(guān)疑問及需求，歡迎留言、私信探討。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-409047.html
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