Dataset:数据集名称及参考文献编号。Year:数据集发布的年份。Agents:数据集中涉及的代理对象,包括行人(pedestrians)、骑行者(cyclists)和车辆(vehicles)。Sensors:数据集中使用的传感器类型,包括激光…
highD 数据集可以在以下网站获取：https://levelxdata.com/highd-dataset/highD 数据集是在德国高速公路上通过无人机从空中视角记录的自然主义车辆轨迹新数据集。它克服了传统交通数据收集方法（如遮挡问题）的局限性。该数据集在六个不同的地点收集了交通数据，涵盖了超过110500辆汽车。每辆车的轨迹都会自动提取，...
现有快速路公开的车辆轨迹主要有如下几个,最常被分析的是NGSIM和HighD轨迹集。当然也有学者自己去采集汇入区域的轨迹,但出于项目或是个人原因,这些私人的数据集并没有公开出来。exiD数据集采集于2021年,也是HighD和InD那个团队所贡献的,其提供了7个汇入区域的轨迹,该数据集还首次提供了Opendrive与lanelet2两种格式的...
每个数据框都经过人工检查/矫正，以确保数据精度。◾ 最系统：行业内唯一个集 Sumo-Carla仿真地图与车辆轨迹与一身的数据集。CitySim数据集提供航拍地点的高精度3D仿真地图以支持数字孪生相关研究。地图基于GIS信息制作，支持Carla、Sumo和Unity等平台的仿真。此外，数据集还提供与轨迹对应的信号灯配时数据。图1. 数据...
研究团队利用时空稀疏的个体车辆标签检测信息,重构得到了首个城市级车辆出行连续轨迹数据集。该数据集包括市内所有路段连续30天内的流量与平均车速数据(统计间隔5分钟),以及500辆运营车辆的浮动车轨迹数据(采样间隔10秒)。为了方便数据的定制化获取,团队还开发了基于该全息数据的虚拟测量平台Vsensor。用户可以通过OpenITS...
本期为数据集系列第四篇,介绍高质量的车辆轨迹数据集。 1. NGSIM数据集 NGSIM的全称为Next Generation Simulation,是由美国联邦公路局发起的一项数据采集项目,被交 通界学者广泛用于车辆跟驰换道等驾驶行为研究,交通流分析,微观交通模型构建,车辆运动轨迹预测,驾驶员意图识别,自动驾驶决策规划等。所有数据均为在美国...
在这个问题中,我们需要使用Python来计算两个数据集的车辆轨迹相似度,并进行数据集的车辆匹配。为了实现这一目标,我们可以使用轨迹相似度计算的方法,比如动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法来比较两个轨迹的相似度。同时,我们需要使用数据处理和匹配算法来对两个数据集的车辆信息进行匹配。
摘 要：本文试图将差分隐私模型应用于车辆时空轨迹数据集，提出一种分而治之的差分隐私处理方法。用评价平均密度别用前缀树模型处理路网车辆轨迹数据集，用K-means 聚类模型处理非路网车辆轨迹数据集。从而，达到发布净化数据集的目的。关键词：车辆轨迹数据；数据预处理；差分隐私保护；数据发布中图分类号：TP39 ...
摄像头采集数据区域长度约为2100英尺(约640米),包含五条车道(1~5号车道)。6号车道两端连接7号和8号车道,分别为匝道汇入车道和汇出车道。同样地,车辆轨迹点的保存周期为100ms (10Hz)。 图3 NGSIM 车辆轨迹数据类型 NGSIM数据集可导出为csv格式表单。该表单第一行字段含义如下表所示。需要注意的是,笔者并没有...
数据是交通工程科学研究的基础。车辆轨迹数据中包含几乎全部宏微观交通流信息,对于揭示交通现象背后机理有重要支撑。美国NGSIM轨迹数据基于路侧建筑物多个摄像机拼接而成,数据存在精度问题,覆盖路段长度、时间范围、道路环境、交通状态、车辆组成等均有限。我国道路交通规律及驾驶特性与国外存在较大差异,高精度交通流数据缺乏...