国外数据集
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NGSIM数据集
NGSIM数据集采集自美国,数据集中包含两条高速公路(US-101,I-80)及两条城市道路(lankershim,peachtree)的数据,每条道路的采集时间为45min。数据集中包含包含车辆ID、时间、速度、加速度、坐标、车道等信息,数据采样间隔为0.1s,速度单位为英尺/秒。数据集因其精度高、频率高、质量高、覆盖广的特点,被广泛用于模型标定、车辆行为决策等研究。数据集中部分参数说明如下:
NGSIM数据集部分参数说明 Vehicle_ID 车辆ID Frame_ID 帧时间 Global_Time 全局时间 Local_X 相对X坐标 Local_Y 相对Y坐标 Global_X 绝对X坐标 Global_Y 绝对Y坐标 v_length 车长,单位:英尺 v_Width 车宽,单位:英尺 v_Class 车辆类型,1:摩托车;2:小型车;3:大型车 v_Vel 车辆速度,单位:英尺/秒 v_Acc 车辆加速度,单位:英尺/二次方秒 Lane_ID 车辆所在车道ID Preceding 前车ID,若没有前车,则该值为0 Following 后车ID,若没有后车,则该值为0 Space_Headway 车头间距,单位:英尺 Time_Headway 车头时距,单位:秒 -
highD数据集
highD数据集采集自德国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,数据集踪迹采集时长为11.5小时,采集车辆数为110000辆,其中包含逾5000条完整的变道轨迹,需特别说明的是,highD数据集的坐标原点位于采集路段的左上方。数据集中车道类型包括2+2、3+3、3+3+1三种形式,其中2+2、3+3两种车道类型中车道ID编号见下图:
3+3+1的车道类型与六车道编号规则大体一致,车道8下方还存在车道ID为9的一条车道。
数据集总结包含60个子数据集,每个字数据集包含采集路段的航拍图、采集点数据、车辆轨迹数据。其中采集点数据给出了位置ID、时间、采集时长、车辆踪迹行驶距离、车辆数等信息,车辆轨迹数据中主要包括车辆ID、车辆坐标、速度、加速度等信息,车辆轨迹数据中部分参数说明吴如下:
highD数据集车辆轨迹数据部分参数说明 frame 帧时间 id 车辆ID x 车辆X坐标 y 车辆Y坐标 xVelocity 车辆X方向速度 yVelocity 车辆Y方向速度 xAcceleration 车辆X方向加速度 yAcceleration 车辆Y方向加速度 dhw 车头间距 thw 车头时距 ttc 碰撞时间 precedingId 前车ID,若没有前车,则该值为0 followingId 后车ID,若没有后车,则该值为0 laneId 车辆所在车道 国内数据集
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高速公路车辆汇入、汇出轨迹数据、城市快速路车辆汇入轨迹数据
高速公路汇入数据采集自某市高速公路汇入路口,采集时间为2020年,天气阴天,道路东西走向,左侧两条主干道,匝道位于右侧,路段限速80km/h,采集时长为30分钟,合流轨迹数量62条;高速公路汇出数据采集自某市高速路汇出路口,采集时间为2020年,天气多云,道路南北走向,右侧两条主干道,匝道位于左侧,采集时长为30分钟,分流轨迹数量290条;城市快速路车辆汇入数据采集自某市城市快速路汇入路口,采集时间为2019年,天气多云,道路南北走向,左侧三条主干道,两条汇入匝道位于左侧,采集时长为23.7分钟,含合流轨迹数量175条。
三个数据集中数据构成相同,均包含说明文档、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。
轨迹数据中部分参数说明如下:
轨迹数据中部分参数说明 trackId 交通参与物编号 frameId 帧时间 classId 交通参与物类型,1:行人;2:自行车;3:小型车;4:摩托车;6:公交车;7:货车 localX 交通参与物相对X坐标,单位:米 localY 交通参与物相对Y坐标,单位:米 laneId 所在车道ID xVelocity X方向速度,单位:米/秒 yVelocity Y方向速度,单位:米/秒 xAcceleration X方向加速度,单位:米/二次方秒 yAcceleration Y方向加速度,单位:米/二次方秒 轨迹统计信息中部分参数说明如下:
轨迹统计信息中部分参数说明 trackId 交通参与无编号 InitialFrame 出现帧数 TotalFrame 总出现帧数 Distance 行程距离,单位:米 minVel 最低速度,单位:米/秒 maxVel 最大速度,单位:米/秒 meanVel 平均速度,单位:米/秒 VehicleClass 交通参与物类型(person、bicycle、car、NonVehicle、bus、truck) LaneChangeNum 换道次数 RampVehicle 是否为匝道交通参与物 采集设备和该时间内车流统计信息部分参数说明如下:
采集设备与改时间内车流统计信息部分参数说明 Date 采集日期 Time 采集开始时间 DurationTime 采集时长,单位:分 WeekDay 是否为工作日 TotalTrajectoryNumber 追踪的轨迹数量 TotalDistance 总行程距离,单位:米 TotalDriveTime 总行程时间,单位:秒 TotalCarNumber 小型车数量 TotalTruckNumber 货车数量 TotalPedestrianNumber 行人数量 TotalBusNumber 公交车数量 TotalNonVehicleNumber 非机动车数量 LaneChangeNumber 交通参与物变道行为数量 RampVehicleNumber 交通参与物经过匝道数量 -
交通之眼数据集
交通之眼数据集由无人机航拍获得,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,覆盖场景包括城市快速路航拍书局、城市交叉口航拍数据、城市快速路路侧检测数据、城市交叉口路侧检测数据等,包含六个子数据集(CKQ4/DATA SQM1/DATA SQM2/KZM5/KZM6/YTA3),交通状况包括自由流、自由流向拥堵演变、双向交织区。每个子数据集中均包括视频数据和车辆轨迹数据,部分子数据集中包含路段线形数据。车辆轨迹数据集中部分参数说明如下:
交通之眼数据集车辆轨迹部分参数说明 Vehicle ID 车辆ID Lane ID 车辆所在车道 Time(s) 时间,单位:秒 LongtitudePosition(meter) 横向坐标,单位:米 LatitudePostion(meter) 纵向位置,单位:米 Speed(m/s) 速度,单位:米/秒 Acceleration(m/s^2) 加速度,单位:米/二次方秒 VehicleLength(pixel) 车长,单位:像素 VehicleWidth(pixel) 车宽,单位:像素 车辆轨迹数据以CSV格式存储,截图如下:
数据集中视频数据运行截图如下:
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城市地下快速路车辆轨迹数据
数据采集自上海北横通道,使用毫米波雷达和边缘计算单元获取车辆轨迹、交通事件、交通运行状态等信息。北横通道设备安装范围全长435米,单向三车道,设计速度为60公里/小时,路段包括3个车道,车道宽度为3.2米。数据集中包含数据说明、车辆轨迹数据、路段纵断面图、路段平面线形图。车辆轨迹数据中部分参数说明如下:
车辆轨迹数据部分参数说明 GlobalID
车辆编号 ObjectClass
车辆类型,0:大货车;1:小客车 BornTime
车辆进入观测区域时间,单位:毫秒 GoneTime
车辆离开观测区域时间,单位:毫秒 Timestamp
时间戳,单位:毫秒 PositionX
车辆纵向位置,即平行道路方向距离道路起点的长度
PositionY
车辆所在车道编号,-25:上行方向最外侧车道;-15:上行方向中间车道;-5:上行方向最内侧车道 VelocityX
纵向车速,单位:米/秒 VelocityY
横向车速,单位:米/秒 AbnormalState
车辆状态,0:正常;1:蛇形行驶;2:超速;4:低速;8:急加速急减速;16:跟车过近;32:路段冲突。其余数字表示叠状态(如:5表示状态1表示4的叠加)。 -
成都滴滴数据
数据集中包含2016年11月的成都滴滴平台的车辆轨迹数据和车辆订单数据,字段使用中文字段,因此不再对其中的参数进行赘述,需要特别说明的是,数据类型为string,其中时间戳单位为秒,经纬度使用GCJ-02坐标系。车辆轨迹数据包含:司机ID、订单ID、时间戳、精度、维度,订单数据包含:订单ID、开始计费时间、结束计费时间、上车位置经度、上车位置维度、下车位置经度、下车位置维度。数据以TXT格式保存,以订单数据为例,数据截图见下:
需要注意的是,在对数据进行处理时,一般需要先转化为CSV文件。
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济南公交数据
数据集提供了2017年6月27日济南56路公交的轨迹数据,数据采样间隔为30秒,数据集中包含数据类型(3:GPS;4:到离站;55:违规;47:DSRC检到离场;71:GPS到离场;53:开关门)、车载机编号、时间、经度、纬度、海拔、GPS速度、方向角、GPS里程等数据。数据集截图见下:
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上海公交GPS数据
数据集中记录了上海公交71路的GPS行车数据,数据中包含车牌号、公交线路代码、时间、车辆上下行、经度、纬度、速度、行车方向数据,数据集中各参数说明见下表:
上海公交GPS数据参数说明 FSTR_BUSID
车牌
FSTR_LINEID
公交线路代码
FDT_TIME
时间,格式:年月日 时:分:秒 FINT_LINEDIR
上下行 FFLT_LONGITUDE
经度 FFLT_LATITUDE
纬度 FFLT_SPEED
速度,单位:千米/小时 FINT_BUSDIR
行车方向,以正北为0度 数据集以CSV格式存储,截图如下:
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上海高架交通事故、流量速度数据
交通事故数据集中保存了上海延安高架在2018年8月和9月的车辆事件数据,包含事件开始时间、事件结束时间、事故所在高架发布段代码、位置描述、高架道路名称、事故描述,数据集中各参数说明见下表:
上海高架交通事故数据 FSTR_FINDTIME
事件开始时间,格式:年/月/日 时:分 FSTR_ACTUAL_ENDTIME
事件结束时间,格式:年/月/日 时:分 FSTR_EVENT_ISSUESECTID
事故所在高架发布段代码
FSTR_ROADNUMBER
位置描述
FSTR_ROADNAME
高架道路名称
FSTR_ROADASSET_DESC
事故描述 数据集以CSV格式存储,截图如下:
流量速度数据集以以2分钟为统计周期记录延安高架发布段行程车速、流量等基础交通流参数信息,包含时间、高架发布段代码、平均速度、平均车道流量、平均断面流量等数据,数据集中部分参数说明见下表:
上海高架流量速度参数说明 FDT_TIME
时间 FSTR_BMCODE
高架发布段代码 SPEED
平均速度 FINT_LANEVOLUME
平均车道流量 FINT_SECTVOLUME
平均断面流量 数据集以CSV格式存储,截图如下:
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上海共享单车数据
数据集中包含上海2018年8月26日至2018年9月8日的共享单车数据,包括单车编号、时间、锁状态、经度、纬度信息,数据集中参数说明见下表:
上海共享单车数据参数说明 BIKE_ID
单车代码 DATA_TIME
时间,格式:年/月/日 时:分:秒 LOCK_STATUS
锁状态,0:开锁;1:关锁 LONGITUDE
经度 LATITUDE
纬度 数据集以CSV格式存储,截图如下:
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上海交叉口线圈数据
记录了2018年8月26日至2018年9月8日,上海市地面道路SCATS交叉口各线圈周期时长、流量、饱和度、小时流量等相位历史数据信息,包括四个交叉口(470:延安西路-水城南路交叉口;471:延安西路-虹许路交叉口;472:延安西路-虹梅路交叉口;473:延安西路-剑河路-虹中路交叉口),每个交叉口含相位、相位开始时间、检测器ID、相位号、相位时长、流量、饱和度、折算流量、空闲时间、统计的检测器小时最大流量、当车流处于饱和流量时,每辆车通过检测器所需的平均时间、绿灯时长等信息。数据集中参数说明见下表:
上海交叉口线圈数据集参数说明 FDT_STARTTIME
相位开始时间,格式:年/月/日 时:分:秒
FSTR_DETECTORID
检测器ID
FSTR_PHASIC
相位号,采用一位英文字母表示
FINT_PHASICLENGTH
相位时长,单位:秒
FINT_FLOW
流量,单位:辆
FFLT_SATURATION
饱和度
FINT_CONVERTFLOW
折算流量,基于流量折算的标准车流量,单位:秒
FINT_FREETIME
空闲时间,单位:秒
FINT_MAXFLOW
统计的检测器小时最大流量,单位:辆/小时
FINT_KP
当车流处于饱和流量时,每辆车通过检测器所需的平均时间
FINT_GREENTIME
绿灯时长,单位:秒
数据集以CSV格式存储,截图如下:
以上是国内外部分交通数据集的基本介绍及参数说明,若有相关疑问及需求,欢迎留言、私信探讨。
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