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收费站通行效率分析数据|交通管理数据集|数据分析数据集
收藏浙江省数据知识产权登记平台2024-10-29 更新2024-10-30 收录
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/77708
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链接失效反馈资源简介：
通过对收费站通行效率的分析，有助于优化收费站的运营效率，如调整车道开放数量、优化车辆流过收费站的过程、合理安排工作人员，以提高通行速度和减少车辆等待时间。1、数据采集：收集经过收费站以及收费站上一个断面的车辆信息及通过时间。
2、数据处理：
（1）入口流量(辆)、出口流量(辆)是汇总当日进入和离开收费站的车辆总数；
（2）ETC车道/MTC车道-平均排队时间(s)的计算逻辑如下：
① 取最近一周经过收费站ETC车道/MTC车道的车辆数据，先计算每个车次从上一个断面行驶到收费站的通行时间，然后用分位数算法提取出TOP 5%通行时间短的车次，再计算这些车次的平均通行时间，作为收费站ETC车道/MTC车道的自由流时间。
② 用当日收费站ETC车道/MTC车道所有车次从上一个断面行驶到收费站的通行时间的平均值减去ETC车道/MTC车道自由流时间，计算结果为当日ETC车道/MTC车道-平均排队时间(s)。
（3）根据ETC车道/MTC车道-平均排队时间(s)落在4个区间（0，100s]、（100s，200s]、（200s，600s]、(600s,+)中的位置，对应的返回0、1、2、3，作为ETC车道/MTC车道-拥堵等级。
提供机构：
杭州杭千高速公路发展有限公司
创建时间：
2024-09-25
AI搜集汇总
数据集介绍
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数据主题
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热门数据集
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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Dataset About finance related to stock market
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学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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