交通流量监控车辆识别数据集TrafficFlowMonitoringVehicleRecognitionDataset-linjintao
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量, 车辆识别, 道路监控, 车辆检测, 时间序列分析, 城市交通, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自道路交通监控系统的数据，记录了车辆通过特定路段的识别信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，主要集中在2020年9月1日。
地理范围：数据覆盖特定道路区域。
数据维度：数据集包括DET_ID（检测器ID）、ROAD_ID（道路ID）、CID（车辆ID）、TYPE（车辆类型）和TIME（车辆通过时间）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为lpr2072.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于道路交通监控系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于交通流量分析、车辆行为模式研究和交通管理策略优化。
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：适用于交通流量分析、车辆轨迹分析、交通拥堵预测等学术研究。
行业应用：可以为交通管理部门提供数据支持，特别是在交通流量监测、拥堵治理、交通信号优化等方面。
决策支持：支持城市交通规划和管理，有助于制定数据驱动的交通管理策略。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解交通系统和数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析车辆在特定路段的通行情况，探索交通流量的规律，并优化交通管理措施。
