多交通主体交互信息数据集

多交通主体交互数据是支撑交通流预测与智能网联感知决策的重要基础，但现有数据常存在宏观—微观割裂、路网拓扑和语义表达难统一、语义难理解、语义交互效率低以及协同认知障碍等问题。本数据集面向多尺度、多模态交通建模和自主式交通系统中交通主体的语义表达、信息交互、语义理解和协同认知需求，构建覆盖宏观交通运行状态与微观交通主体感知交互行为的一体化数据体系，包含两类关键数据项：1）宏观城市交通主体信息数据“2019年多城市路网交通流状态监测数据集”，采集自深圳、武汉、西安、沈阳四城绕城高速内快速路网，并提供各城市路段邻接矩阵以刻画路网拓扑；2）微观城市交通主体感知交互数据，包含互操作语义交互数据、交通感知数据和交通主体标注数据三部分，三者均以交通场景中车辆采集的车载图像为载体，其中交通感知数据对图像中的交通目标（如车辆、交通标志等）进行位置、类别、遮挡、截断等属性的检测与标注；交通主体标注数据对图像中的车辆和指示标志等交通主体进行了多视角的细粒度标注，具体包括：类别、位置、方向、遮挡程度及截断状态等；互操作语义交互数据以自然语言标注单帧图像中主体间、主体与场景及行为目标间的语义推理问答和行为预测交互关系对。数据加工包含轨迹清洗、地图匹配与通行时间计算，以及图像多视角标注与交互关系标注，可用于宏观预测、微观理解与跨任务验证。