国内外交通数据集介绍（附参数说明）
國外數據集
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NGSIM數據集
????????NGSIM數據集采集自美國，數據集中包含兩條高速公路（US-101，I-80）及兩條城市道路（lankershim，peachtree）的數據，每條道路的采集時間為45min。數據集中包含包含車輛ID、時間、速度、加速度、坐標、車道等信息，數據采樣間隔為0.1s，速度單位為英尺/秒。數據集因其精度高、頻率高、質量高、覆蓋廣的特點，被廣泛用于模型標定、車輛行為決策等研究。數據集中部分參數說明如下：
| Vehicle_ID? | 車輛ID |
| Frame_ID | 幀時間 |
| Global_Time | 全局時間 |
| Local_X | 相對X坐標 |
| Local_Y | 相對Y坐標 |
| Global_X | 絕對X坐標 |
| Global_Y | 絕對Y坐標 |
| v_length | 車長，單位：英尺 |
| v_Width | 車寬，單位：英尺 |
| v_Class | 車輛類型，1：摩托車；2：小型車；3：大型車 |
| v_Vel | 車輛速度，單位：英尺/秒 |
| v_Acc | 車輛加速度，單位：英尺/二次方秒 |
| Lane_ID | 車輛所在車道ID |
| Preceding | 前車ID，若沒有前車，則該值為0 |
| Following | 后車ID，若沒有后車，則該值為0 |
| Space_Headway | 車頭間距，單位：英尺 |
| Time_Headway | 車頭時距，單位：秒 |
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highD數據集
????????highD數據集采集自德國科隆附近的六個不同地點，包含小型車和大型車兩種類型車輛的數據，數據集蹤跡采集時長為11.5小時，采集車輛數為110000輛，其中包含逾5000條完整的變道軌跡，需特別說明的是，highD數據集的坐標原點位于采集路段的左上方。數據集中車道類型包括2+2、3+3、3+3+1三種形式，其中2+2、3+3兩種車道類型中車道ID編號見下圖：
四車道車道ID編號示意 六車道車道ID編號示意????????3+3+1的車道類型與六車道編號規則大體一致，車道8下方還存在車道ID為9的一條車道。
? ? ? ? 數據集總結包含60個子數據集，每個字數據集包含采集路段的航拍圖、采集點數據、車輛軌跡數據。其中采集點數據給出了位置ID、時間、采集時長、車輛蹤跡行駛距離、車輛數等信息，車輛軌跡數據中主要包括車輛ID、車輛坐標、速度、加速度等信息，車輛軌跡數據中部分參數說明吳如下：
| frame | 幀時間 |
| id | 車輛ID |
| x | 車輛X坐標 |
| y | 車輛Y坐標 |
| xVelocity | 車輛X方向速度 |
| yVelocity | 車輛Y方向速度 |
| xAcceleration | 車輛X方向加速度 |
| yAcceleration | 車輛Y方向加速度 |
| dhw | 車頭間距 |
| thw | 車頭時距 |
| ttc | 碰撞時間 |
| precedingId | 前車ID，若沒有前車，則該值為0 |
| followingId | 后車ID，若沒有后車，則該值為0 |
| laneId | 車輛所在車道 |
國內數據集
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高速公路車輛匯入、匯出軌跡數據、城市快速路車輛匯入軌跡數據
????????高速公路匯入數據采集自某市高速公路匯入路口，采集時間為2020年，天氣陰天，道路東西走向，左側兩條主干道，匝道位于右側，路段限速80km/h，采集時長為30分鐘，合流軌跡數量62條；高速公路匯出數據采集自某市高速路匯出路口，采集時間為2020年，天氣多云，道路南北走向，右側兩條主干道，匝道位于左側，采集時長為30分鐘，分流軌跡數量290條；城市快速路車輛匯入數據采集自某市城市快速路匯入路口，采集時間為2019年，天氣多云，道路南北走向，左側三條主干道，兩條匯入匝道位于左側，采集時長為23.7分鐘，含合流軌跡數量175條。
? ? ? ? 三個數據集中數據構成相同，均包含說明文檔、道路及車道信息說明圖、軌跡數據、每條軌跡數據的統計信息、采集設備和該時間內車流統計信息。
????????軌跡數據中部分參數說明如下：
| trackId | 交通參與物編號 |
| frameId | 幀時間 |
| classId | 交通參與物類型，1：行人；2：自行車；3：小型車；4：摩托車；6：公交車；7：貨車 |
| localX | 交通參與物相對X坐標，單位：米 |
| localY | 交通參與物相對Y坐標，單位：米 |
| laneId | 所在車道ID |
| xVelocity | X方向速度，單位：米/秒 |
| yVelocity | Y方向速度，單位：米/秒 |
| xAcceleration | X方向加速度，單位：米/二次方秒 |
| yAcceleration | Y方向加速度，單位：米/二次方秒 |
????????軌跡統計信息中部分參數說明如下：
| trackId | 交通參與無編號 |
| InitialFrame | 出現幀數 |
| TotalFrame | 總出現幀數 |
| Distance | 行程距離，單位：米 |
| minVel | 最低速度，單位：米/秒 |
| maxVel | 最大速度，單位：米/秒 |
| meanVel | 平均速度，單位：米/秒 |
| VehicleClass | 交通參與物類型（person、bicycle、car、NonVehicle、bus、truck） |
| LaneChangeNum | 換道次數 |
| RampVehicle | 是否為匝道交通參與物 |
????????采集設備和該時間內車流統計信息部分參數說明如下：
| Date | 采集日期 |
| Time | 采集開始時間 |
| DurationTime | 采集時長，單位：分 |
| WeekDay | 是否為工作日 |
| TotalTrajectoryNumber | 追蹤的軌跡數量 |
| TotalDistance | 總行程距離，單位：米 |
| TotalDriveTime | 總行程時間，單位：秒 |
| TotalCarNumber | 小型車數量 |
| TotalTruckNumber | 貨車數量 |
| TotalPedestrianNumber | 行人數量 |
| TotalBusNumber | 公交車數量 |
| TotalNonVehicleNumber | 非機動車數量 |
| LaneChangeNumber | 交通參與物變道行為數量 |
| RampVehicleNumber | 交通參與物經過匝道數量 |
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交通之眼數據集
????????交通之眼數據集由無人機航拍獲得，車輛軌跡數據庫包括車輛編號、位置坐標、車道編號、車輛長度、車輛寬度、行駛速度、車頭時距、車頭間距、加減速度等參數，時間精度為0.1秒，位置精度為0.01米，覆蓋場景包括城市快速路航拍書局、城市交叉口航拍數據、城市快速路路側檢測數據、城市交叉口路側檢測數據等，包含六個子數據集（CKQ4/DATA SQM1/DATA SQM2/KZM5/KZM6/YTA3），交通狀況包括自由流、自由流向擁堵演變、雙向交織區。每個子數據集中均包括視頻數據和車輛軌跡數據，部分子數據集中包含路段線形數據。車輛軌跡數據集中部分參數說明如下：
| Vehicle ID | 車輛ID |
| Lane ID | 車輛所在車道 |
| Time(s) | 時間，單位：秒 |
| LongtitudePosition(meter) | 橫向坐標，單位：米 |
| LatitudePostion(meter) | 縱向位置，單位：米 |
| Speed(m/s) | 速度，單位：米/秒 |
| Acceleration(m/s^2) | 加速度，單位：米/二次方秒 |
| VehicleLength(pixel) | 車長，單位：像素 |
| VehicleWidth(pixel) | 車寬，單位：像素 |
????????車輛軌跡數據以CSV格式存儲，截圖如下：
????????數據集中視頻數據運行截圖如下：
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城市地下快速路車輛軌跡數據
????????數據采集自上海北橫通道，使用毫米波雷達和邊緣計算單元獲取車輛軌跡、交通事件、交通運行狀態等信息。北橫通道設備安裝范圍全長435米，單向三車道，設計速度為60公里/小時，路段包括3個車道，車道寬度為3.2米。數據集中包含數據說明、車輛軌跡數據、路段縱斷面圖、路段平面線形圖。車輛軌跡數據中部分參數說明如下：
| GlobalID | 車輛編號 |
| ObjectClass | 車輛類型，0：大貨車；1：小客車 |
| BornTime | 車輛進入觀測區域時間，單位：毫秒 |
| GoneTime | 車輛離開觀測區域時間，單位：毫秒 |
| Timestamp | 時間戳，單位：毫秒 |
| PositionX | 車輛縱向位置，即平行道路方向距離道路起點的長度 |
| PositionY | 車輛所在車道編號，-25：上行方向最外側車道；-15：上行方向中間車道；-5：上行方向最內側車道 |
| VelocityX | 縱向車速，單位：米/秒 |
| VelocityY | 橫向車速，單位：米/秒 |
| AbnormalState | 車輛狀態，0：正常；1：蛇形行駛；2：超速；4：低速；8：急加速急減速；16：跟車過近；32：路段沖突。其余數字表示疊狀態（如：5表示狀態1表示4的疊加）。 |
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成都滴滴數據
????????數據集中包含2016年11月的成都滴滴平臺的車輛軌跡數據和車輛訂單數據，字段使用中文字段，因此不再對其中的參數進行贅述，需要特別說明的是，數據類型為string，其中時間戳單位為秒，經緯度使用GCJ-02坐標系。車輛軌跡數據包含：司機ID、訂單ID、時間戳、精度、維度，訂單數據包含：訂單ID、開始計費時間、結束計費時間、上車位置經度、上車位置維度、下車位置經度、下車位置維度。數據以TXT格式保存，以訂單數據為例，數據截圖見下：
?????????需要注意的是，在對數據進行處理時，一般需要先轉化為CSV文件。
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濟南公交數據
????????數據集提供了2017年6月27日濟南56路公交的軌跡數據，數據采樣間隔為30秒，數據集中包含數據類型（3：GPS；4：到離站；55：違規；47：DSRC檢到離場；71：GPS到離場；53：開關門）、車載機編號、時間、經度、緯度、海拔、GPS速度、方向角、GPS里程等數據。數據集截圖見下：
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上海公交GPS數據
????????數據集中記錄了上海公交71路的GPS行車數據，數據中包含車牌號、公交線路代碼、時間、車輛上下行、經度、緯度、速度、行車方向數據，數據集中各參數說明見下表：
| FSTR_BUSID | 車牌 |
| FSTR_LINEID | 公交線路代碼 |
| FDT_TIME | 時間，格式：年月日 時：分：秒 |
| FINT_LINEDIR | 上下行 |
| FFLT_LONGITUDE | 經度 |
| FFLT_LATITUDE | 緯度 |
| FFLT_SPEED | 速度，單位：千米/小時 |
| FINT_BUSDIR | 行車方向，以正北為0度 |
????????數據集以CSV格式存儲，截圖如下：
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上海高架交通事故、流量速度數據
? ? ? ? 交通事故數據集中保存了上海延安高架在2018年8月和9月的車輛事件數據，包含事件開始時間、事件結束時間、事故所在高架發布段代碼、位置描述、高架道路名稱、事故描述，數據集中各參數說明見下表：
| FSTR_FINDTIME | 事件開始時間，格式：年/月/日 時：分 |
| FSTR_ACTUAL_ENDTIME | 事件結束時間，格式：年/月/日 時：分 |
| FSTR_EVENT_ISSUESECTID | 事故所在高架發布段代碼 |
| FSTR_ROADNUMBER | 位置描述 |
| FSTR_ROADNAME | 高架道路名稱 |
| FSTR_ROADASSET_DESC | 事故描述 |
????????數據集以CSV格式存儲，截圖如下：
????????流量速度數據集以以2分鐘為統計周期記錄延安高架發布段行程車速、流量等基礎交通流參數信息，包含時間、高架發布段代碼、平均速度、平均車道流量、平均斷面流量等數據，數據集中部分參數說明見下表：
| FDT_TIME | 時間 |
| FSTR_BMCODE | 高架發布段代碼 |
| SPEED | 平均速度 |
| FINT_LANEVOLUME | 平均車道流量 |
| FINT_SECTVOLUME | 平均斷面流量 |
????????數據集以CSV格式存儲，截圖如下：
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上海共享單車數據
????????數據集中包含上海2018年8月26日至2018年9月8日的共享單車數據，包括單車編號、時間、鎖狀態、經度、緯度信息，數據集中參數說明見下表：
| BIKE_ID | 單車代碼 |
| DATA_TIME | 時間，格式：年/月/日 時：分：秒 |
| LOCK_STATUS | 鎖狀態，0：開鎖；1：關鎖 |
| LONGITUDE | 經度 |
| LATITUDE | 緯度 |
????????數據集以CSV格式存儲，截圖如下：
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?上海交叉口線圈數據
????????記錄了2018年8月26日至2018年9月8日，上海市地面道路SCATS交叉口各線圈周期時長、流量、飽和度、小時流量等相位歷史數據信息，包括四個交叉口（470：延安西路-水城南路交叉口；471：延安西路-虹許路交叉口；472：延安西路-虹梅路交叉口；473：延安西路-劍河路-虹中路交叉口），每個交叉口含相位、相位開始時間、檢測器ID、相位號、相位時長、流量、飽和度、折算流量、空閑時間、統計的檢測器小時最大流量、當車流處于飽和流量時，每輛車通過檢測器所需的平均時間、綠燈時長等信息。數據集中參數說明見下表：
| FDT_STARTTIME | 相位開始時間，格式：年/月/日 時：分：秒 |
| FSTR_DETECTORID | 檢測器ID |
| FSTR_PHASIC | 相位號，采用一位英文字母表示 |
| FINT_PHASICLENGTH | 相位時長，單位：秒 |
| FINT_FLOW | 流量，單位：輛 |
| FFLT_SATURATION | 飽和度 |
| FINT_CONVERTFLOW | 折算流量，基于流量折算的標準車流量，單位：秒 |
| FINT_FREETIME | 空閑時間，單位：秒 |
| FINT_MAXFLOW | 統計的檢測器小時最大流量，單位：輛/小時 |
| FINT_KP | 當車流處于飽和流量時，每輛車通過檢測器所需的平均時間 |
| FINT_GREENTIME | 綠燈時長，單位：秒 |
????????數據集以CSV格式存儲，截圖如下：
????????以上是國內外部分交通數據集的基本介紹及參數說明，若有相關疑問及需求，歡迎留言、私信探討。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的国内外交通数据集介绍（附参数说明）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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