面向异构区域型城市交通的 UAV 采集视频微观车辆轨迹数据集
计算机视觉与模式识别
2025-12-16 v1
摘要
本文提供了利用无人机（UAV）在异构、区域型城市交通条件下采集的开放式微观车辆轨迹（MVT）数据集。传统的路边视频采集在密集混合交通中常因遮挡、视角受限和不规则车辆运动而失效。无人机拍摄提供了俯瞰视角，减少了这些问题并捕捉了丰富的时空动态。此处描述的数据集使用 Data from Sky（DFS）平台提取，并在先前工作中通过人工计数、平均速度和探测轨迹进行了验证。每个数据集包含带时间戳的车辆位置、速度、纵向和横向加速度，以及每秒 30 帧分辨率下的车辆分类。数据在印度国家首都地区的六个路段位置采集，覆盖了多样的交通组成和密度水平。探索性分析突出了关键行为模式，包括车道保持偏好、速度分布以及异构和区域型交通场景下典型的横向机动。这些数据集旨在作为全球研究社区的资源，以支持仿真建模、安全评估和区域型交通条件下的行为研究。通过公开这些经验数据集，本工作为研究人员提供了独特的机会，以开发、测试和验证更能准确表征复杂城市交通环境的模型。
引用
@article{arxiv.2512.11898,
title = {Microscopic Vehicle Trajectory Datasets from UAV-collected Video for Heterogeneous, Area-Based Urban Traffic},
author = {Yawar Ali and K. Ramachandra Rao and Ashish Bhaskar and Niladri Chatterjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.11898},
year = {2025}
}
备注
This paper presents basic statistics and trends in empirically observed data from highly heterogeneous and area-based traffic while offering the datasets open source for researchers and practitioners