国内外交通数据集介绍及百度智能云一念智能创作平台推荐

在交通领域的研究中，高质量的数据集是不可或缺的，而如何高效地处理和分析这些数据，同样至关重要。在这方面，百度智能云一念智能创作平台（https://yinian.cloud.baidu.com/home）提供了强大的支持，助力研究者深入探索交通领域的奥秘。接下来，本文将介绍几个国内外知名的交通数据集，并详细解析其关键参数。

一、国外交通数据集

1. NGSIM数据集

采集背景：NGSIM数据集由美国联邦公路管理局（FHWA）的下一代仿真（NGSIM）项目收集，包含加利福尼亚州洛杉矶的US-101和Lankershim大道、加利福尼亚州埃默里维尔的I-80东行以及佐治亚州亚特兰大的桃树街的车辆轨迹数据。

涵盖内容：数据集包括车辆ID、时间、速度、加速度、坐标、车道等信息，数据采样间隔为0.1秒，速度单位为英尺/秒。

关键参数：

• 数据采样间隔：0.1秒
• 速度单位：英尺/秒
• 数据类型：车辆轨迹数据、支持数据

应用场景：模型标定、车辆行为决策等

2. highD数据集

采集背景：highD数据集由德国科隆大学采集，数据来源于科隆附近的六个不同地点，包含小型车和大型车两种类型车辆的数据。

涵盖内容：数据集踪迹采集时长为11.5小时，采集车辆数为110,000辆，包含逾5,000条完整的变道轨迹。数据集总结包含60个子数据集，每个子数据集包含采集路段的航拍图、采集点数据、车辆轨迹数据。

关键参数：

• 采集时长：11.5小时
• 采集车辆数：110,000辆
• 变道轨迹数：逾5,000条

应用场景：车辆行为分析、交通流建模等

二、国内交通数据集

1. 高速公路车辆汇入、汇出轨迹数据

采集背景：数据集分别采集自某市的高速公路汇入路口和汇出路口，记录了车辆的汇入和汇出轨迹。

涵盖内容：数据集中包含说明文档、道路及车道信息说明图、轨迹数据、每条轨迹数据的统计信息、采集设备和该时间内车流统计信息。

关键参数：

• 采集时长：30分钟（汇入）、30分钟（汇出）
• 合流/分流轨迹数量：62条（汇入）、290条（汇出）

应用场景：高速公路交通流分析、车辆路径规划等

2. 城市快速路车辆汇入轨迹数据

采集背景：数据集采集自某市的城市快速路汇入路口，记录了车辆的汇入轨迹。

涵盖内容：与高速公路数据集类似，包含轨迹数据、道路及车道信息、统计信息等。

关键参数：

• 采集时长：23.7分钟
• 合流轨迹数量：175条

应用场景：城市快速路交通管理、车辆行为分析等

3. 交通之眼数据集

采集背景：交通之眼数据集由无人机航拍获得，覆盖了城市快速路航拍、城市交叉口航拍等多个场景。

涵盖内容：车辆轨迹数据库包括车辆编号、位置坐标、车道编号、车辆长度、车辆宽度、行驶速度、车头时距、车头间距、加减速度等参数，时间精度为0.1秒，位置精度为0.01米。

关键参数：

• 时间精度：0.1秒
• 位置精度：0.01米
• 数据类型：车辆轨迹数据、视频数据

应用场景：交通状态监测、交通事件检测等

结语

上述数据集为交通领域的研究提供了丰富的实验素材和数据支持。通过合理利用这些数据集，并结合百度智能云一念智能创作平台的数据分析和创作功能，研究者可以更加深入地探索交通系统的内在规律，为交通管理和规划提供科学依据。同时，随着技术的不断发展，新的数据集不断涌现，为交通领域的研究注入了新的活力。