CitySim

displayName: CitySim
labelTypes: []
license:
- Apache 2.0
mediaTypes:
- drone video-based vehicle trajectary
- SUMO Base Map
- Carla base map
- Signal Timming
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2208.11036.pdf
publishDate: "2022-04-04"
publishUrl: https://github.com/ozheng1993/UCF-SST-CitySim-Dataset
publisher:
- University of Central Florida
tags:
- Connected intelligent transportation systems
taskTypes:
- conflict-based safty analysis
- driving behavior modeling
- Autonomous driving algorithms
- Proactive traffic safety applications

---
# 数据集介绍
## 简介
随着无人机的普及和计算机视觉技术的发展，高精度航拍视角车辆轨迹数据成为了当下诸多热点的研究方向的基础，包括基于冲突的安全分析，驾驶行为建模，自动驾驶算法、主动交通安全和互联交通安全应用。
CitySim无人机车辆轨迹和数字孪生开源数据集。该数据集由美国中佛罗里达大学Dr. Aty团队的郑欧博士，岳李圣飒博士，博士生王子衿等人于2022年推出，并在持续更新中。数据集主页：https://github.com/ozheng1993/UCF-SST-CitySim-Dataset。CitySim数据集提供超过来自多个国家不同天气、不同地点的无人机航拍数据，时长总计超过1200分钟。道路类型丰富，包括高速公路基本路段、高速公路匝道汇入/汇出、城市快速路、合流分流交织区、信控交叉口、环岛等多个地点。冲突样本量丰富，驾驶行为高度异质化。每个数据点经过人工修正，以确保零错误。CitySim还是首个提供7个车辆关键点的数据集。CitySim数据集还提供拍地点的高精度3D仿真地图以支持数字孪生相关研究。地图基于GIS信息制作，支持Carla、Sumo和Unity等平台的仿真。此外，数据集还提供与轨迹对应的信号灯配时数据。完整数据访问，请向我们发送申请表至此电子邮件：[e-mail]（在此下载表格：https://github.com/ozheng1993/UCF-SST-CitySim-Dataset/blob/main/asset/MainPage/Data_Request_Form.pdf）
## 引文
@article{zheng2022citysim, title={CitySim: A Drone-Based Vehicle Trajectory Dataset for Safety Oriented Research and Digital Twins}, author={Zheng, Ou and Abdel-Aty, Mohamed and Yue, Lishengsa and Abdelraouf, Amr and Wang, Zijin and Mahmoud, Nada}, journal={arXiv preprint arXiv:2208.11036}, year={2022} }

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}

displayName: CitySim
labelTypes: 无
license: Apache 2.0
mediaTypes:
- 基于无人机视频的车辆轨迹
- SUMO 基础地图
- Carla 基础地图
- 信号灯配时数据
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2208.11036.pdf
publishDate: "2022-04-04"
publishUrl: https://github.com/ozheng1993/UCF-SST-CitySim-Dataset
publisher: 美国中佛罗里达大学（University of Central Florida）
tags:
- 互联智能交通系统（Connected Intelligent Transportation Systems）
taskTypes:
- 基于冲突的安全分析
- 驾驶行为建模
- 自动驾驶算法
- 主动交通安全应用

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# 数据集介绍
## 简介
随着无人机技术的普及与计算机视觉技术的迭代发展，高精度航拍视角下的车辆轨迹数据已成为诸多前沿研究方向的核心支撑，涵盖基于冲突的安全分析、驾驶行为建模、自动驾驶算法研发、主动交通安全及互联交通安全应用等领域。
CitySim是一款开源的无人机车辆轨迹与数字孪生数据集，由美国中佛罗里达大学Aty教授团队的郑欧博士、岳李圣飒博士及王子衿博士生等人于2022年发布，并处于持续更新状态。数据集官方主页：https://github.com/ozheng1993/UCF-SST-CitySim-Dataset。
CitySim数据集包含多国家、多天气、多场景下的无人机航拍数据，总时长超1200分钟。其覆盖的道路场景类型丰富，包含高速公路基本路段、高速公路匝道汇入/汇出点、城市快速路、合流分流交织区、信号控制交叉口、环岛等多种典型交通场景。该数据集的冲突样本量充足，驾驶行为样本具备高度异质性，且所有数据点均经过人工校正以确保零误差。此外，CitySim是首个提供7个车辆关键点标注的轨迹数据集。
CitySim还附带采集地点的高精度三维仿真地图，可支撑数字孪生相关研究。该地图基于地理信息系统（GIS）数据制作，兼容Carla、SUMO及Unity等主流仿真平台。同时，数据集还提供与车辆轨迹对应的信号灯配时数据。如需获取完整数据集，请通过邮箱[e-mail]提交申请（申请表下载链接：https://github.com/ozheng1993/UCF-SST-CitySim-Dataset/blob/main/asset/MainPage/Data_Request_Form.pdf）
## 引文
@article{zheng2022citysim, title={CitySim: A Drone-Based Vehicle Trajectory Dataset for Safety Oriented Research and Digital Twins}, author={Zheng, Ou and Abdel-Aty, Mohamed and Yue, Lishengsa and Abdelraouf, Amr and Wang, Zijin and Mahmoud, Nada}, journal={arXiv preprint arXiv:2208.11036}, year={2022} }

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

CitySim是一个无人机车辆轨迹和数字孪生开源数据集，由美国中佛罗里达大学团队于2022年发布并持续更新。它提供超过1200分钟的航拍数据，覆盖多国不同天气和地点，道路类型多样且冲突样本丰富，数据经过人工修正确保零错误。此外，数据集还包含高精度3D仿真地图和信号灯配时数据，支持安全分析、驾驶行为建模和自动驾驶算法等研究。