NGSIM 数据是什么
时间: 2023-12-15 21:04:48 浏览: 47
NGSIM(Next Generation Simulation)数据是交通流量数据集,由美国联邦公路管理局(FHWA)和加利福尼亚州交通局(Caltrans)共同开发,用于研究交通流量特征和驾驶行为。该数据集采用视频捕捉技术记录了在高速公路、城市道路和停车场等不同环境下的车辆行驶轨迹和行驶速度,涵盖了多种车型和驾驶行为。NGSIM数据集已成为交通仿真和智能交通系统的重要数据来源,广泛用于交通流量预测、交通安全分析、驾驶行为研究等领域。
相关问题
NGSIM数据集介绍
NGSIM数据集包含了四个不同场景下的数据集:US101,I-80,Lankershim Boulevard和Peachtree Street。前两个数据集记录了车辆在高速公路上的行驶轨迹,后两个数据集记录了车辆在城市道路上的行驶轨迹。US101是一个高速公路数据集,其中摄像头的视野覆盖了长度为640米的路段,包含了5条高速公路车道。I-80也是一个高速公路数据集,路段长度为500米,包含了六条高速公路车道(其中一条为高承载车道)和一条汇入的斜坡弯道。
ngsim数据集筛选出101
为什么要对ngsim数据集进行筛选?因为ngsim数据集是一个真实交通场景的视频数据集,其中包含了大量的车辆行驶数据,这些数据能够为交通规划和智能交通系统的研究和开发提供有价值的参考。但是,ngsim数据集中的数据有些过于复杂和庞杂,需要对其进行筛选,精细化处理,才能够更好地提取有效信息。
如何进行ngsim数据集的筛选?在ngsim数据集中,我们希望挑选出一些代表性的交通场景和车辆行驶数据来进行研究和分析。因此,我们可以通过以下几个步骤来筛选ngsim数据集:
1.数据预处理:对ngsim数据集中的数据进行清理和预处理,包括:去除异常数据,统一格式,转换单位等。
2.数据标注:对ngsim数据集中的每一帧视频标注车道、车型、车速、加速度、位置信息等字段,以便于后续数据分析和挖掘。
3.场景选择:根据研究需求和分析目的,选取和筛选出一些代表性的交通场景,如交叉口、公路、高速公路等。
4.车辆选择:从选定的交通场景中,根据车型、车速、加速度等指标,筛选出一些代表性的车辆进行分析和研究。
通过以上的筛选和精细化处理,我们可以得到101组代表性的ngsim数据集,这些数据集能够为交通规划和智能交通系统的研究和开发提供有价值的参考。
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