CityTrek-14K城市驾驶轨迹数据集-2017至2019年-sobhanmoosavi
数据来源：互联网公开数据
标签：城市交通,驾驶轨迹,大数据,时间序列,车辆速度,GPS,匿名化,风险预测,交通建模,路径优化
数据概述：
CityTrek-14K 数据集包含 14,000 条来自 280 名驾驶员的轨迹数据，每位驾驶员贡献了 50 条轨迹，涵盖了美国三大主要城市：费城（宾夕法尼亚州）、亚特兰大（佐治亚州）和孟菲斯（田纳西州）。数据集记录了详细的行驶时间序列信息，包括时间戳、车辆速度和 GPS 坐标，采样频率为每秒一次（1Hz）。尽管数据集中包含位置信息，但严格遵守了匿名化原则，确保了个人信息（如家庭或工作地址）的保密性。CityTrek-14K 数据集提供了全面的驾驶模式视图，涵盖了超过 4,800 小时的驾驶数据和超过 189,000 英里的行驶里程，数据采集时间为 2017 年 7 月至 2019 年 3 月。数据集由两个主要文件组成：一个是行程摘要，另一个是包含每秒详细记录的轨迹数据文件。
数据用途概述：
CityTrek-14K 数据集适用于多种应用场景，包括交通建模和预计到达时间（ETA）预测、路线优化、驾驶员行为建模和分析等。该数据集包含详细的路线信息和旅行时间，非常适合进行大规模交通建模和 ETA 技术的研究；其详细的轨迹数据使得开发和测试路线优化技术成为可能，提供了关于高效路径查找方法的深入见解；由于每个驾驶员在数据集中都有 50 条轨迹记录，这为全面分析驾驶员行为提供了独特的机会，对于研究和建模驾驶模式和习惯具有重要意义。
引用说明：
如您使用此数据集，请引用以下论文：
Moosavi, Sobhan, and Rajiv Ramnath. "Context-aware driver risk prediction with telematics data." Accident Analysis & Prevention 192 (2023): 107269.
数据收集方法：
CityTrek-14K 数据集通过安装在车辆中的专门设计的设备进行收集。这些设备被配置为频繁记录和传输数据。更多关于数据收集过程的详情请参阅上述论文。
使用政策与法律免责声明：
本数据集仅用于研究目的，遵循 Creative Commons Attribution-Noncommercial-ShareAlike 许可证 (CC BY-NC-SA 4.0)。下载数据集即表示您同意仅将其用于非商业、研究或学术用途。如果您使用此数据集，必须引用上述论文。
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