什么属于交通数据？

一、什么属于交通数据？

随着智慧交通系统的出现，交通大数据已经成为基础性资源，并应用在物流、保险、金融等多个行业中，交通大数据内容丰富，结构复杂，具备多源异构的特点，在数据资源中占有举足轻重的作用和地位。

交通大数据是所有服务于交通管理的数据的统称，种类丰富，包括车辆大数据、高速大数据、运政大数据、ETC大数据等

二、交通数据分类分级？

一是推动交通科技自立自强。强化交通运输领域关键核心技术研发，加快研发轴承、线控底盘、基础技术平台及软硬件系统等关键部件，推动实现自主可控和产业化。加强交通运输领域前瞻性、战略性技术研究储备，加强智能网联汽车、自动驾驶、车路协同、船舶自主航行、船岸协同等领域技术研发，开展高速磁悬浮技术研究论证。强化复杂环境条件下线路、大跨度桥梁、超长隧道等建造技术研发以及高性能工程材料研发。加强高升程、大吨位升船机关键技术研发。

二是培育交通科技创新生态圈。促进政产学研用在交通运输领域深度融合。鼓励优势企业整合交通科技产业链资源，通过开放数据、开放平台、开放场景，培育交通科技产业生态圈，建设交通科技产业孵化基地。强化行业重点科研平台建设，推进重点实验室、技术创新中心等建设，培育国家级科技创新基地。

三是强化数据开放共享。加强交通运输数据分级分类管理。进一步完善交通运输数据资源开放共享机制和交换渠道，制定数据资源开放制度规范，推动条件成熟的数据资源合规开放和共享利用。加强交通运输数据安全管控，完善数据分级分类安全保护制度，制定智能交通数据应用安全标准，规范数据源采集和处理使用等活动，加强重要数据和个人信息保护。

三、交通拥堵通过什么数据？

交通拥堵是通过汽车经过一个公路口的数量多少来计算的。比如一小时通过多少量汽车。

四、什么是交通大数据？

跟交通信息有关的所有数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章、记录信息、酒驾等等），形成一个数据链，这样的就是交通大数据。

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

五、交通大数据讲座心得？

听了他交通方面的书籍知识之后 我觉得安全问题在人类生活中非常重要

六、10086大数据是什么数据？

10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。

“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。

七、有哪些常用的交通数据平台？

谢邀~

交通是一个很大的学科类别，交叉学科众多，研究方向五花八门，但由于数据敏感、业内认可度不一等问题，目前只有少量专业数据集对外公布。我详细整理了一下交通人用得到的数据集，希望大家能继续补充！！全文请参考【数据集】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 的全称为 Next Generation Simulation，是由美国联邦公路局发起的一项数据采集项目，被交通界学者广泛用于车辆跟驰换道等驾驶行为研究，交通流分析，微观交通模型构建，车辆运动轨迹预测，驾驶员意图识别，自动驾驶决策规划等。所有数据均为在美国高速公路国道101上采集的实际运行轨迹数据。数据文件包含3个txt文档，三个文档对应三个不同的时段，每个时段为15分钟。

官方下载：https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj

公众号下载：公众号后台回复：NGSIM，获取下载链接。

2. HighD数据集

由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型自然车辆轨迹数据，搜集自德国科隆附近的六个不同地点， 位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。数据集包括来自六个地点的11.5小时测量值和110 000车辆，所测量的车辆总行驶里程为45 000 km，还包括了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。

官方下载：https://www.highd-dataset.com/ ，需要提交申请方可下载。

公众号下载：公众号后台回复“HighD-学校/单位-数据用途”，并发送转发本文的截图，24小时内提供下载链接。

3. Mirror-Traffic

由清华大学苏州汽车研究院和江苏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，运用图像识别与追踪技术对真实道路图像中的交通参与物进行识别与跟踪，并对提取后的轨迹进行过滤与筛选，最终得到各类车辆、行人等轨迹数据。该数据集覆盖多种道路类型（匝道、直道、弯道、十字路口等）和多种交通流状态（车流量小、适中、拥堵等），数据中包含多种车辆类型和行人等，交通参与物轨迹精度可以达到厘米级，非常适合驾驶场景提取、驾驶场景生成、驾驶行为、意图预测类模型研发、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、微观交通模型仿真等研究。

官方下载：http://www.scenarios.cn/html/dataset.html

公众号下载：转发本文，并在公众号后台回复“Mirror-Traffic”，即可获取下载链接。

4. 美国交通事故数据（2016-2019）

美国全国交通事故数据集，涵盖美国49个州。数据是从2016年2月到2019年3月使用几个数据提供程序收集的，包括两个提供流交通事件数据的API，由各种实体捕获的交通事件，例如美国和州交通运输部门，执法机构，交通摄像头和道路网络中的交通传感器。当前，该数据集中大约有225万起事故记录。

公众号下载：公众号后台回复“US-Accident”，并发送转发本文的截图，24小时内提供下载链接。

5. 英国高速公路交通流量数据集

有关英国高速公路上主干道和次干道路交通流量统计，有关过去18年收集的34,416个手动计数点的道路交通统计信息。用于分析各路口的拥挤情况。

公众号下载：公众号后台回复“UK-Volume”，即可获取下载网站。

6. 其他车辆行驶轨迹数据集

（1）上海出租车数据

1.数据集包括4千辆出租车24个小时（07年2月20日）的行驶数据

2.车辆行驶数据的采样时间间隔为1min

3.车辆轨迹数据包含：车辆ID-Time-经纬度-速度-是否载客

下载地址：https://www.cse.ust.hk/scrg/

（2）法国环形道路车辆数据

1.数据集为法国克雷泰伊的一个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.数据采样时间间隔为1s

3.车辆轨迹数据包含：车辆ID-时间-车辆类型-坐标-车辆速度

下载地址：https://vehicular-mobility-trace.github.io/

（3）美国加利福尼亚高速公路数据

1.数据集为加利福尼亚两条高速公路上不同交通密度的车辆行驶数据

2.数据采样时间间隔为1s

3.车辆轨迹数据包含：时间-车辆ID-经纬度-速度

下载地址：http://cs-people.bu.edu/nabeel/VANETs_Mobility_Dataset/

（4）纽约出租车数据

2009-2020年纽约黄色和绿色的出租车行程记录数据，包括接送日期/时间、接送地点、行程距离、分项票价、费率类型、付款类型和司机报告的乘客数量等。是一个非常经典、学术界常用的出租车数据集。

下载地址：https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page

（5）芝加哥Divvy共享自行车骑行数据

芝加哥市Divvy共享自行车2013至今的骑行使用数据，包括使用者性别、年龄、每次旅行的起点，目的地和时间戳。开始和结束时间、起点经纬度、重点经纬度等。

下载地址：https://www.divvybikes.com/system-data

（6）多伦多市共享自行车数据下载地址：https://open.toronto.ca/dataset/bike-share-toronto-ridership-data/

二、滴滴盖亚数据集

包括城市交通指数数据集、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。数据质量很高

下载地址：https://outreach.didichuxing.com/research/opendata/，需要国内高校的邮箱注册并提交申请，一般1-2周批复。

三、上海路网GIS数据（2016）

包括简略版和详细版，详细版将所有道路细分为高速、国道、省道、城市快速路、县道、村道和其他道路等，并有道路名称、高程等详细信息。

公众号下载：公众号后台回复“shanghai路网”，并发送转发本文的截图，24小时内提供下载链接。

四、深圳市政府数据开放平台

各类数据都有，交通相关的包括停车场数据、卡口过车数据、车流量数据、公交站点路线数据、营运车辆GPS数据、刷卡数据、街道实时数据、路段属性数据等等

下载地址：https://opendata.sz.gov.cn/

八、千川数据大屏看什么数据？

千川数据大屏可以看到公司内部的各项数据，包括销售额、客户数量、员工绩效、产品研发进度等等。因为这些数据对公司的经营和发展非常关键，通过数据大屏可以更直观、更全面地了解公司的运营情况。此外，数据大屏还可以将数据进行可视化处理，使得数据呈现更加生动、易于理解。

九、大数据交通 公司

大数据交通的发展及公司应用

近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，大数据交通已成为交通领域的重要发展方向。大数据交通通过收集和分析大量的交通数据，为交通管理部门提供更加准确、科学的决策支持，从而提高交通效率、减少拥堵和事故发生率。 在大数据交通领域，公司扮演着重要的角色。一些公司通过研发和推广大数据技术，为交通管理部门提供更加高效、智能的解决方案。这些解决方案可以帮助交通管理部门更好地了解交通状况、预测交通流量、优化交通资源配置等方面的问题。 首先，让我们来看看一些大数据交通公司在交通管理方面的应用。一些公司通过利用大数据技术，开发出智能交通管理系统，可以对道路交通状况进行实时监测和分析，从而为交通管理部门提供更加准确、科学的决策支持。这些系统可以帮助交通管理部门更好地掌握交通流量、车速、拥堵等情况，从而更好地安排警力、调配资源等方面的工作。 此外，一些公司还利用大数据技术开发出智能信号控制系统，可以对路口信号灯进行智能化控制，从而有效地提高路口通行效率，减少拥堵和事故发生率。这些系统可以根据实时交通流量和路况信息，自动调整信号灯的亮灯时间和间隔时间，从而更好地平衡路口的交通流量，提高道路通行效率。 除了交通管理方面的应用，一些大数据交通公司还在其他领域发挥着自己的作用。例如，一些公司通过分析大量的出行数据，为乘客提供更加精准、个性化的出行规划建议，帮助乘客更加便捷地出行。此外，一些公司还利用大数据技术对道路建设和改造进行科学规划，从而提高道路通行效率和安全性。 总的来说，大数据交通已经成为交通领域的重要发展方向，而公司在这方面发挥着至关重要的作用。通过研发和推广大数据技术，这些公司为交通管理部门提供了更加高效、智能的解决方案，为改善交通状况、提高道路通行效率做出了积极的贡献。未来，随着大数据技术的不断发展和应用，相信大数据交通将会在交通领域发挥越来越重要的作用。

十、交通大数据就业