Data-Gouv-FR/comptage-des-vehicules-sur-laxe-routier-rue-desoyer-rue-dalger

该数据集来源于法国数据开放平台data.gouv.fr，记录了在圣日耳曼昂莱市（Saint-Germain-en-Laye）的Désoyer街和Alger街交叉路口，通过摄像头对车辆进行计数的数据。数据采集时间为2020年9月1日至2020年11月6日，为期两个月的测试期，旨在评估摄像头计数技术的有效性。在此期间，法国实施了第二次封锁措施，可能对通常的交通流量产生影响。数据由Wintics公司负责安装摄像头并收集，采用开放许可证发布。数据集详细记录了车辆通过的日期、星期几、时间、时区、通过区域（共4个区域，包括入口和出口）以及车辆类型（根据法律行政标准分类，如自行车、摩托车、轻型或重型车辆）。此外，数据集还包含一张展示计数区域的道路照片。这些数据旨在供公共机构、公民和私营企业使用，是在Data Challenge框架下开放和发布的。数据集以Parquet格式存储，包含一个名为sgel-comptage-vehicules的子集/配置。This dataset originates from the French open data platform data.gouv.fr and records vehicle counting data from a camera located at the intersection of Rue Désoyer and Rue dAlger in the commune of Saint-Germain-en-Laye. Data collection occurred from September 1, 2020, to November 6, 2020, during a two-month test period aimed at evaluating the effectiveness of camera-based counting. During this test period, the second lockdown was implemented in France, which may have impacted the usual traffic flow on the observed road axis. The data were collected by the company Wintics, which installed the camera and retrieved the data under an open license. The dataset details the date, day of the week, time, time zone, passage zones (4 zones, including entry and exit), and vehicle types (classified according to legal administrative standards, such as bicycles, motorcycles, light or heavy vehicles). Additionally, the dataset includes a photo of the road axis showing the different zones used for counting. These data are intended for public authorities, citizens, and private companies, and were opened and published as part of the Data Challenge. The dataset is stored in Parquet format and includes a subset/configuration named sgel-comptage-vehicules.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国开放数据平台data.gouv.fr，记录了位于圣日耳曼昂莱市Désoyer街与阿尔及尔街交叉路口的交通流量数据。数据由Wintics公司依据开放许可证部署摄像头采集，并在2020年9月1日至11月6日的两个月测试期内连续拍摄。摄像头于四个区域（入口/出口）实时记录车辆通行情况，并依据法定行政标准对车辆类型进行分类，包括自行车、摩托车、轻型及重型车辆。原始数据以Parquet和CSV格式存储，经整理后形成Hugging Face上的单一子集配置，并包含名为train的数据分割。

特点

该数据集具有鲜明的时空特征与分类粒度。其时间跨度恰好覆盖法国第二次全国封锁期间，为研究疫情防控对城市交通流量的影响提供了独特窗口。数据不仅记录了日期、星期、小时和时区等时间维度信息，还细化了车辆在四个不同区域的进出轨迹。车辆类型的精细化分类遵循官方行政标准，使得数据在交通规划、政策评估及学术研究中具备高度实用性。此外，数据集还附带道路实景照片和区域示意图，便于用户直观理解计量空间布局。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据。具体而言，使用load_dataset函数并指定数据集标识符及配置名称sgel-comptage-vehicules即可获取训练集。加载后的数据对象可如常规Dataset格式进行索引、切片和转换操作，便于接入Python数据分析生态。该数据面向公共权力机构、公民及私营企业开放，适用于交通流量统计、车辆类型分布分析、监测技术效能评估等场景，并可作为城市智能交通研究的底层支持。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自法国圣日耳曼昂莱市政府与Wintics公司于2020年合作开展的交通流量监测项目，旨在评估基于计算机视觉的车辆计数技术的有效性。数据集记录了2020年9月1日至11月6日期间，位于Désoyer街与阿尔及尔街交叉口的摄像头所捕捉的实时车流信息，涵盖车辆类型（自行车、摩托车、轻型或重型车辆）、通行区域及时间戳等关键指标。作为开放数据倡议的一部分，该数据集向公共部门、公民及私营企业开放，为城市交通规划、智能交通系统研究及数据驱动政策制定提供了宝贵的基础资源。其发布提升了城市交通管理的透明度，并为后续类似项目的实施树立了典范。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于如何利用自动化视觉技术替代传统人工统计，实现城市道路车辆流量的高效、准确监测。然而，构建过程中面临多重挑战：首先，测试期间恰逢法国第二次全国性封锁，疫情导致的出行模式骤变可能使数据无法反映常态交通流量；其次，仅依赖单一摄像头与两个月短期监测，样本的代表性和泛化能力受限；此外，车辆分类需符合行政标准，但复杂光照、遮挡及视角变化等现实因素可能降低识别精度；最后，开放数据共享需平衡隐私保护与信息可用性，尽管数据已匿名化，仍需确保不泄露个人身份信息。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自法国圣日耳曼昂莱市Désoyer街与Alger街交叉路口的交通监控摄像头记录，覆盖2020年9月1日至11月6日的连续车辆计数数据。经典使用场景聚焦于城市交通流量分析与短时交通状态建模，研究者可基于每日、每小时甚至分钟级的车辆通行记录，探究城市主干道的交通流时空变化规律。通过区分自行车、摩托车、轻型及重型车辆等四种法定类型，该数据集尤其适用于多模式交通流的细粒度分析，为交通工程领域的短期预测模型训练提供了高质量的真实场景样本。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项交叉学科研究经典工作。在计算机视觉领域，研究者以此为基础开发面向复杂场景的车流检测与分类算法，验证了视频监控在高速道路环境下的计数鲁棒性；在交通工程中，相关成果被用于构建混合交通流下轻重车型分离的短时预测模型。疫情期间的特有模式催生了传染病传播中的交通行为建模研究，将封锁政策量化参数引入SEIR传染病模型。同时，该数据集作为开放数据挑战赛的官方数据源，激发了公众参与的数据协同创新，涌现出一批将时空序列分析与城市管理相结合的实践性课题。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国圣日耳曼昂莱市Désoyer路与阿尔及尔路交叉口的实时车辆计数，记录了2020年9月至11月为期两个月的测试数据，涵盖自行车、摩托车、轻型及重型车辆等类型，并标注了时间、星期、时区及通行区域。这一研究不仅为城市交通流量监测提供了高精度时空基准，更借助二次封锁期间的异常数据，揭示了公共健康事件对交通模式的独特影响。数据集由Wintics公司依据开放许可采集与发布，面向公共部门、公民与企业，服务于智慧城市治理与交通规划优化，体现了开放数据在实证分析与政策评估中的前沿价值。