交通领域开源数据集详细汇总
一、交通领域开源数据集 1、NGSIM数据集 NGSIM的全称是Next Generation Simulation，是美国联邦公路管理局发起的一个数据采集项目。 、交通流分析、微观交通模型构建、车辆轨迹预测、驾驶员意图识别、自动驾驶决策规划等。所有数据都是在美国101号高速公路上采集的实际运营轨迹数据。数据文件包含3个txt文档，三个文档对应三个不同的时间段，每个时间段为15分钟。
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2. 高维数据集
德国亚琛工业大学汽车工程研究所发布的HighD数据集是德国高速公路的大规模自然车辆轨迹数据。 它是从德国科隆附近的六个不同地点收集的。 这些位置根据车道数量和速度限制而有所不同。 记录的数据包括汽车和卡车。 该数据集包括六个地点、110 000 辆车辆的 11.5 小时测量，总测量里程为 45 000 公里，以及 5600 条完整的变道记录。 通过使用最先进的计算机视觉算法，定位误差通常小于十厘米。 适用于驾驶员模型参数化、自动驾驶、交通模式分析等任务。
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3. 镜像交通
清华大学苏州汽车研究院与江苏省智能网联汽车创新中心联合发布，从中国真实道路交通数据中，利用图像识别与跟踪技术对真实道路图像中的交通参与者进行识别和跟踪，并对提取的交通参与者进行过滤和筛选。轨迹，最终获得各类车辆、行人等轨迹数据。数据集涵盖多种道路类型（匝道、直道、弯道、路口等）和多种交通流状态（小路、中路、拥堵） ， ETC。）。 物体轨迹精度可达到厘米级，非常适合驾驶场景提取、驾驶场景生成、驾驶行为、意图预测模型开发、自然驾驶行为的模仿学习、自动驾驶预测和规划算法的开发和验证，交通流（速度、密度）分析、微观交通模型模拟等研究。
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4.美国交通事故数据（2016-2019）
美国国家交通事故数据集覆盖美国49个州。 数据是从 2016 年 2 月至 2019 年 3 月使用多个数据提供商收集的，包括两个提供流式交通事件数据的 API、美国和州交通部门、执法机构、交通摄像头和道路交通传感器等各个实体捕获的交通事件。网络。 目前，该数据集中大约有225万条事故记录。
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5.英国高速公路交通流量数据集
英国高速公路主干道和次要道路的道路交通统计数据，基于过去 18 年收集的 34,416 个手动统计点。 用于分析每个路口的拥堵情况。
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6.其他车辆行驶轨迹数据集
(1)上海出租车数据
1、数据集包含4000辆出租车24小时行驶数据（2007年2月20日）
2、车辆行驶数据采样时间间隔为1分钟。
3、车辆轨迹数据包括：车辆ID-时间-经纬度-速度-是否载客
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(2) 法国环路车辆数据
1、数据集为法国克雷泰伊环形道路上早上两小时（7.00-9.00）和晚上两小时（17.00-19.00）的车辆行驶数据
2、数据采样间隔为1s。
3、车辆轨迹数据包括：车辆ID-时间-车辆类型-坐标-车辆速度
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(3) 加州高速公路数据
1、数据集为加州两条高速公路不同交通密度的车辆行驶数据
2、数据采样间隔为1s。
3、车辆轨迹数据包括：时间-车辆ID-经纬度-速度
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(4) 纽约出租车数据
2009-2020年纽约黄绿出租车出行记录数据，包括接载日期/时间、接载地点、行程距离、明细票价、费率类型、支付类型以及司机报告的乘客人数等。是学术界非常经典且常用的出租车数据集。
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（5）Chicago Divvy 分享自行车骑行数据
2013年至今芝加哥Divvy共享单车的骑行使用数据包括用户性别、年龄、每次出行的起点、目的地和时间戳。 起止时间、起点经纬度、重要点经纬度等。
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（6）多伦多共享单车数据
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2. 滴滴盖亚数据集
包括城市交通指标数据集、驾驶行为数据集、POI检索数据集、网约车轨迹数据集、驾驶场景视频数据集等，数据质量高
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，需要用国内大学的邮箱地址注册并提交申请，一般会在1-2周内获得批准。
3. 上海市路网GIS数据（2016年）
它包括简化版和详细版。 详细版本将所有道路细分为高速公路、国道、省道、城市快速路、县道、村道及其他道路等，并有道路名称、标高等详细信息。
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4.深圳市政务数据开放平台
提供各类数据，包括交通相关数据，包括停车场数据、检查站通行数据、交通流量数据、公交站点路线数据、运营车辆GPS数据、信用卡数据、实时街道数据、路段属性数据， ETC。
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