数据集概述
该数据集为智能城市中自行车事故预防模型提供数据支持，通过固定在自行车车把的安卓智能手机采集加速度计、陀螺仪、磁力计和GPS传感器数据，包含三条路线各三次骑行的时序数据，可用于分析骑行行为与环境关联。
文件详解
- 文档文件：
- README.pdf：PDF格式，数据集说明文档
- 图片文件（位于Data collection images/目录）：
- route1.jpg、route2.jpg、route3.jpg：JPG格式，三条路线的采集场景图片
- 传感器数据文件（按路线和圈次分类存储，共36个CSV文件）：
- 加速度计文件（如BS_Route1_accelerometer_3.csv）：CSV格式，字段包括Timestamp（时间戳）、Id（标识）、x axis（X轴数据）、y axis（Y轴数据）、z axis（Z轴数据）
- 陀螺仪文件（如BS_Route1_gyroscope_3.csv）：CSV格式，字段同上
- 磁力计文件（如BS_Route1_magnetometer_3.csv）：CSV格式，字段同上
- GPS文件（如BS_Route1_GPS_3.csv）：CSV格式，字段包括Timestamp（时间戳）、Id（标识）、Latitude（纬度）、Longitude（经度）、Sensor speed（传感器速度）
数据来源
Blauth da Silva, Germano; Tavares, João（2022）
适用场景
- 智能交通研究：分析骑行过程中的传感器数据与潜在风险的关联
- 骑行行为分析：基于时序数据挖掘不同路线下的骑行特征
- 事故预防模型构建：利用多源传感器数据训练自行车事故预警模型
- 城市交通规划：结合GPS数据优化自行车道布局与安全设施配置
