道路环境监测图像数据特征数据集RoadEnvironmentMonitoringImageDataFeature-shiyuanwang0929
数据来源：互联网公开数据
标签：道路环境, 图像分析, 传感器数据, 气象数据, 车辆检测, 图像特征, 机器学习, 数据融合
数据概述：
该数据集包含道路环境监测相关的图像数据及其对应的环境参数，记录了特定时间段内道路环境的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从文件名推测可能来源于2020年8月。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含了与道路环境相关的多种指标，如风速、距离等。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖图像特征和环境参数：
Temp(C): 温度（摄氏度）
Pressure(kPa): 气压（千帕）
Rel Humidity: 相对湿度
Errors: 错误状态
Alarm Triggered: 报警触发状态
Dilution Factor: 稀释因子
Dead Time: 延时
Image_file: 图像文件名
Wind_Speed: 风速
Distance_to_Road: 与道路的距离
Camera_Angle: 摄像头角度
Elevation: 海拔高度
Total: 总计数值
Image_day: 图像日期
Contrast_minmax: 对比度极差
Contrast_RMS: 对比度均方根
Red: 红色通道
Green: 绿色通道
Blue: 蓝色通道
Luminance: 亮度
Entropy: 熵
Haze_removed: 去雾处理结果
Transmission: 透射率
number_of_car: 车辆数量
数据格式：CSV格式，文件名为Train_imageinfo_new (6).csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的道路环境监测项目，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于道路环境分析、图像特征提取、传感器数据融合以及车辆检测等相关研究。
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：适用于道路环境监测、图像识别、气象数据分析等相关领域的学术研究，如道路环境状态评估、图像质量分析等。
行业应用：可以为交通管理部门、自动驾驶技术研发企业提供数据支持，例如用于改进交通流量预测、优化自动驾驶算法等。
决策支持：支持环境监测部门进行道路环境评估和预警，辅助制定交通管理策略。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、数据分析等课程的实践素材，帮助学生理解图像处理和数据分析在实际场景中的应用。
此数据集特别适合用于研究图像特征与环境参数之间的关系，探索不同环境因素对图像质量和车辆检测的影响，从而提升相关模型的性能和应用效果。
