出租车驾驶行为安全数据集_Taxi_Driving_Behavior_Safety_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶行为, 安全检测, 传感器数据, 机器学习, 数据挖掘, 时序分析, 交通安全, 自动驾驶
数据概述：
该数据集包含来自出租车驾驶行为的传感器数据，用于评估驾驶安全性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可推测为一段时间内收集的驾驶行为记录。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为特定区域的出租车驾驶行为数据。
数据维度：数据集包含两类核心数据：特征数据和标签数据。特征数据包括：Accuracy（GPS精度），Bearing（航向），acceleration_x/y/z（加速度三轴），gyro_x/y/z（角速度三轴），second（秒），Speed（速度）。标签数据包括：bookingID（行程ID），label（安全标签，用于指示驾驶行为是否安全）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含特征文件和标签文件，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，如按行程ID进行组织。
该数据集适合用于驾驶行为分析、安全风险评估、驾驶员行为识别以及自动驾驶安全系统开发等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通安全、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如驾驶行为模式识别、危险驾驶行为预测等。
行业应用：为交通运输行业、自动驾驶技术公司和保险公司提供数据支持，特别是在驾驶风险评估、驾驶员培训和自动驾驶系统安全测试方面。
决策支持：支持交通管理部门进行交通安全政策制定、交通流量分析和事故预防。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和交通工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解驾驶行为分析。
此数据集特别适合用于探索驾驶行为与安全风险之间的关系，帮助用户构建驾驶行为预测模型、优化安全驾驶策略和提升自动驾驶系统的安全性。
