自动驾驶泊车系统活跃度数据集AutoparkActiveDataset-bachoge
数据来源：互联网公开数据
标签：自动驾驶，泊车系统，数据集，车辆技术，智能交通，数据分析，城市规划，技术评估
数据概述： 该数据集包含来自自动驾驶泊车系统的活跃度数据，记录了自动驾驶泊车系统在不同场景下的使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年1月31日。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的不同停车场及交通环境。
数据维度：数据集包括日期，时间，泊车系统使用次数，车辆类型，泊车时长，成功率等变量。还包括不同场景下的系统表现数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于自动驾驶泊车系统的公开运营数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自动驾驶技术的研究，泊车系统优化，智能交通管理等领域，尤其在数据分析，机器学习模型训练等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于自动驾驶技术评估，泊车系统性能分析，用户行为研究等学术研究，如泊车成功率的影响因素分析，系统优化方向探索等。
行业应用：可以为自动驾驶汽车制造商，智能交通管理者提供数据支持，特别是在泊车系统优化，交通流量管理等方面。
决策支持：支持自动驾驶泊车系统的技术改进和策略优化，帮助相关企业制定科学的系统升级和运营决策。
教育和培训：作为车辆工程，智能交通系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解自动驾驶技术，泊车系统性能评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索自动驾驶泊车系统的使用规律与性能趋势，帮助用户实现系统优化，提升泊车成功率和用户满意度，为自动驾驶技术的推广和应用提供数据支持。
