永久免费的网站空间,wordpress编辑插件,网站设计及开发,网站建设个人信息英文翻译尽管交通数据获取日益丰富#xff0c;但在交通流量估计与优化的研究中#xff0c;仍面临“细节性”与“完整性”难以兼得的困境。如果能够获得一个具备最精细分辨率和全局完整性的城市级车辆连续轨迹数据集#xff0c;也即“全息交通数据”#xff08;holographic traffic …
尽管交通数据获取日益丰富但在交通流量估计与优化的研究中仍面临“细节性”与“完整性”难以兼得的困境。如果能够获得一个具备最精细分辨率和全局完整性的城市级车辆连续轨迹数据集也即“全息交通数据”holographic traffic data将成为该领域的重大突破。这类数据可完整重现交通流演化的每一个细节并揭示城市中个体的出行行为模式。
由于宣城市的自动车辆识别AVI设备覆盖率极高我们构建了一个为期一个月、涵盖每日约 8 万辆车的连续轨迹数据集。该数据记录了车辆准确的路口通过时间并完全避免了路径估计误差。在这样的全息交通数据支持下交通流的演化过程可以被精确复现。
本数据集是中国宣城市的城市级交通流数据集包含以下三类数据 1. 为期一个月的重采样交通流数据包括定点环形检测器数据和动态浮动车数据FCD
Resampled Traffic Flow Data of Xuancheng City loop_data.csv环形检测器的位置设在道路段中间提供以 5 分钟为间隔的速度与流量数据。 fcd_data.csv浮动车数据提供了 500 辆商业车辆每 10 秒的轨迹。 road_network_segment_level.csv道路段级别的网络描述信息。 2. 一个月加密的轨迹数据与命令行工具
Command Line Tool for Virtual Traffic Flow Detection of Xuancheng City
该命令行工具允许用户自定义环形检测器和浮动车的位置及其他参数并生成个性化检测结果同时确保个体轨迹数据不被滥用。 fullTraj.zip宣城市所有车辆的一个月全息轨迹数据。 command_line_tool.csv虚拟交通流检测的命令行工具内含用户说明文档及一日轨迹的演示数据。该工具支持 Windows、Linux 和 macOS 系统。 3. 一小时原始车牌识别LPR数据用于复现轨迹重建方法
Trajecory Reconstruction Related Data of Xuancheng City lpr.csv工作日早高峰8:00–9:00期间的原始 LPR 数据。 signal.csv与 LPR 同时间段的交通信号灯数据是轨迹重建算法的辅助输入。 road_network_stream_level.csv面向流级别轨迹重建的道路网络结构信息。
