NGSIM 数据集是由研究人员通过一个叫做"Next Generation Simulation"的项目收集来的。该数据集覆盖了结构化道路的路口，高速上下闸道等车路协同研究的热点区域。该项目的研究人员对原始的视频信息做了后处理，生成了交通流中每辆车的行驶轨迹数据。数据集采集于美国的四个不同地区，分别是加州南向的US 101号公路，加...
init_df = pd.read_csv(conf['data_source'], usecols=conf['useCols'], nrows=1000000) # 获得us-101数据,并且按照GlobalTime排序 road_df = cutbyRoad(init_df, road=conf['road']) # 单位转成米(m)和秒(s) road_df = unitConversion(road_df) # 限定 坐标范围、时间范围 min_Global_Y, max_...
NGSIM(Next Generation Simulation)数据集是美国FHWA搜集的美国高速公路行车数据,它包括了US101、I-80等道路上的所有车辆在一个时间段的车辆行驶状况。数据是采用摄像头获取,然后加工成一条一条的轨迹点记录。我在项目中用到的是US101数据集,其他数据结构大同小异。一下着重介绍该路段数据集。
NGSIM 数据集是由研究人员通过一个叫做"Next Generation Simulation"的项目收集来的。该数据集覆盖了结构化道路的路口,高速上下闸道等车路协同研究的热点区域。该项目的研究人员对原始的视频信息做了后处理,生成了交通流中每辆车的行驶轨迹数据。数据集采集于美国的四个不同地区,分别是加州南向的US 101号公路,加州...
NGSIM 数据集是由研究人员通过一个叫做"Next Generation Simulation"的项目收集来的。该数据集覆盖了结构化道路的路口,高速上下闸道等车路协同研究的热点区域。该项目的研究人员对原始的视频信息做了后处理,生成了交通流中每辆车的行驶轨迹数据。数据集采集于美国的四个不同地区,分别是加州南向的US 101号公路,加州...
NGSIM US-101数据集的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面: 交通流分析:研究人员可以利用该数据集进行交通流模型的构建和验证,分析交通拥堵的原因,并提出相应的解决方案。自动驾驶研究:自动驾驶系统的开发需要大量的真实道路数据进行训练和测试。NGSIM US-101数据集提供了丰富的车辆轨迹信息,为自动驾驶算法的研究和优...
NGSIM(Next Generation Simulation)数据集是美国FHWA搜集的美国高速公路行车数据,包含US101、I-80等道路上的所有车辆在一个时间段的车辆行驶状况。以下是对NGSIM数据集处理的一些详细步骤和建议,包括了解数据集结构、确定处理目标、选择工具、编写代码以及验证结果等方面。 一、了解NGSIM数据集的基本结构和内容 NGSIM数据集...
NGSIM 数据集是由研究人员通过一个叫做"Next Generation Simulation"的项目收集来的。该数据集覆盖了结构化道路的路口,高速上下闸道等车路协同研究的热点区域。该项目的研究人员对原始的视频信息做了后处理,生成了交通流中每辆车的行驶轨迹数据。数据集采集于美国的四个不同地区,分别是加州南向的US 101号公路,加州...
NGSIM数据集解析及python处理 mask rcnn数据集,目录1.安装依赖2.从项目目录下运行安装程序3.下载预处理好的COCO权重模型,4.安装数据标记工具labelme5.数据集准备6.做数据标记 7. 转换标记数据8.整理数据文件9.创建训练文件10.运行训练文件 11.预测模型12.
此数据集在四个美国不同地区进行采集，包括加州南向的US 101号公路、洛杉矶的Lankershim Boulevard地图、加州埃默里维尔的东向的 I-80号公路，以及佐治亚州亚特拉大的Peachtree Street。数据集中的两个区域——Lankershim Boulevard和U.S. Highway 101交汇区域——尤其适合研究车路协同中涉及的路口通行与...