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中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品(ChinaMet)
ChinaMet 一个中国高分辨率(1km)和长时间序列(1980-2024)全要素气象驱动产品,通过融合多源遥感数据、再分析资料以及超过 2000 个气象站的观测数据研制而成。ChinaMet 包括 8个气象要素,分别为:降水量(pre)、近地面2米平均气温(tmpmean)、最高...
国家冰川冻土沙漠科学数据中心 收录
LEVIR-CD
LEVIR-CD 是一个新的大规模遥感建筑变化检测数据集。引入的数据集将成为评估变化检测 (CD) 算法的新基准,尤其是基于深度学习的算法。 LEVIR-CD 由 637 个非常高分辨率(VHR,0.5m/像素)Google Earth (GE) 图像块对组成,大小为 1024 × 1024 像素。这些时间跨度为 5 到 14 年的双时相图像具有显着的土地利用变化,尤其是建筑增长。 LEVIR-CD涵盖别墅住宅、高层公寓、小型车库和大型仓库等各类建筑。在这里,我们关注与建筑相关的变化,包括建筑增长(从土壤/草地/硬化地面或在建建筑到新建筑区域的变化)和建筑衰退。这些双时相图像由遥感图像解释专家使用二进制标签(1 表示变化,0 表示不变)进行注释。我们数据集中的每个样本都由一个注释器进行注释,然后由另一个注释器进行双重检查以产生高质量的注释。完整注释的 LEVIR-CD 总共包含 31,333 个单独的变更构建实例。
OpenDataLab 收录
