道路网络

聚类是数据挖掘中的重要方法，在图像处理、数据压缩和模式识别等领域发挥着关键作用。随着无线通信技术的快速发展，对道路网络中移动物体行为分析的需求日益增长，为智能交通系统提供了重要数据基础。

电子狗 DSA 通过预警播报为机动车驾驶员提供道路安全驾驶信息，帮助驾驶员避免罚款。

随着道路卡口数据的积累，数据挖掘在这一领域中扮演越来越重要的角色。

该数据包含16种道路数据类型，涵盖了城市道路、行政等级道路以及OSM来源道路等多个方面，数据丰富，可为相关研究和应用提供参考。 数据类型： 城市道路：城市一级道路、城市二级道路、城市三级道路、城市四级道路 行政等级道路：高速、国道、省道、县道、乡道 OSM来源道路： railways（铁路、轻轨、窄轨、地铁、有轨电车等） roads（主干道、次干道、支道、高速、人行道、住宅街道、自行车道等）

该技术基于GPS，可实时判断城市道路交通状态。

此数据集包含 2014 年至 2022 年辽宁省各级道路矢量数据。数据覆盖时间长，丰富程度逐年提升，道路要素分为道路和铁路两个图层，道路等级细致，包含高速公路、国道、省道、市道、乡道、县道以及人行道和自行车道。

该数据集涵盖了浙江省2014年至2022年间的各级道路数据，并随时间推移不断优化，数据规模逐渐扩大。道路要素分为“各级道路”和“铁路”两个图层文件。其中，“各级道路”图层对道路进行了详细的分级，涵盖了从高速公路、国道到省道、市道、县道、乡道的各个等级，甚至包含了人行道和自行车道。

本研究基于加权加速度均方根值与人体舒适性之间的关系，探讨了不同摩擦系数、平整度和速度对加速度与驾乘主观感受的影响。通过统计分析室外沥青混凝土普通公路和室内驾驶模拟舱的大量数据，总结出在特定摩擦系数条件下，速度和平整度对驾乘舒适性的具体影响，并建立了反映舒适性的回归方程。研究结果还揭示了在保证驾乘舒适性的前提下，最大行车速度与路面平整度之间的关联。

成都市道路数据.zip是一个压缩包，内含丰富的交通信息，专注于成都市的公路网络。数据集包括国道、省道、铁路、公路、人行道以及特殊道路，如县道、九级路、都市高速路和地铁线路。这些数据对城市规划、交通分析、GIS应用和交通研究至关重要。国道信息可能包括编号、路线走向、长度和沿线服务设施。省道数据揭示城市与周边省市的交通联系。铁路数据涵盖火车线路和轨道交通信息。高速公路和都市高速路提供快速、高效通行条件。县道和乡镇道路连接城乡，评估农村交通可达性。行人道路关注城市步行环境，地铁数据包括线路图、站点位置和发车频率。通过GIS技术分析交通流量、拥堵情况和出行模式，为城市交通规划和管理提供科学依据。

本项目基于 GK Siogkas 和 ES Dermatas 在 IEEE 智能交通系统交易中发表的论文“使用自动时空种子选择在不利条件下进行随机步行者单目道路检测” (DOI: 10.1109/TITS.2012.2223686) 实现了随机游走者道路检测算法。 Python 实现依赖: Python 3+ (在 Python 3.6 上测试) Miniconda / Python scikit-image (图像 I/O 和基本操作) NumPy (数组操作、索引和代码矢量化) Matplotlib (可视化) 关于该项目的创建和背后基本原理的评论，请参阅我在 LinkedIn 上发布的一系列文章。