行车碰撞安全场景预警训练数据

本数据集适用于交通行业、保险行业、智能网联汽车运营服务商及政府交通管理部门，在行车碰撞安全风险的识别、评估、预警与防控中发挥核心作用。对保险公司，支撑风险差异化定价与理赔定责；对商用车车队，可实时监测跟车过近、急减速等碰撞隐患，优化防碰撞培训和路线规划；对智能网联汽车及自动驾驶研发机构，可直接用于训练和验证FCW、AEB等碰撞预警系统，有效提升模型检测精度与泛化能力，同时支持自动驾驶决策规划模块的离线仿真，推动感知—决策—控制全链路安全迭代；对交管部门，可排查事故高发路段，分析碰撞风险因子以制定改善措施。该数据集还可复用于构建碰撞风险评分模型、优化预警阈值、绘制风险热力图及搭建自动驾驶仿真场景库，其价值既覆盖当前主动安全系统的性能提升，也为高阶智能驾驶的安全落地提供数据支撑，具有显著的行业安全效益和社会价值。加工前数据说明：数据来自车辆自身的状态监测系统，基础字段包括：记录编号、车牌号、采集时间、总线车速(km/h)、GPS车速(km/h)、前方目标距离(m)、相对速度(km/h)。数据跨度从2024年3月-2025年9月，数据按需更新。 处理规则：剔除异常或缺失的记录，最后数据量为2500条；车牌号按中间五位字符替换为*号；车速一致性偏差(km/h)=绝对值(总线车速(km/h)-GPS车速(km/h))；预计碰撞时间(秒)，当相对速度(km/h)>0时，预计碰撞时间(秒)=前方目标距离(m)/(相对速度(km/h)/3.6)，当相对速度(km/h)<=0时，取999；前向碰撞风险分=距离风险分+速度风险分+碰撞时间风险分，距离风险分：当前方目标距离(m)<=10时取35，10至30（含）时取20，30至60（含）时取10，否则取0。速度风险分：当总线车速(km/h)>60时取20，30至60（含）时取10，否则取5。碰撞时间风险分：当预计碰撞时间(秒)<=2时取45，2至4（含）时取25，4至6（含）时取10，否则取0；当前向碰撞风险分>=50时，记为“前向碰撞预警”；否则记为“常规行车”。 数据内容：本数据集通过采集和处理车辆在夜间行驶过程中多源传感器数据，构建了覆盖前向碰撞得分，直接用于风险建模、预警系统集成、驾驶行为评分卡构建等场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含2499条经清洗与脱敏的车辆夜间行驶数据，记录了车速、前方目标距离、相对速度及计算得到的前向碰撞风险分等关键字段，适用于交通、保险、智能网联汽车及自动驾驶等领域，可支撑碰撞风险识别、预警系统训练（如FCW、AEB）、驾驶行为评分及自动驾驶仿真验证等应用。