Metropolitan Segment Traffic Speeds from Massive Floating Car Data in 10 Cities

要約

タイトル：10都市の大量浮動車両データから得られる都市セグメント交通速度

要約：
– 都市の運用と計画にとって、交通分析は重要であるが、ループ検出器以外の密集した都市交通データはまだ不十分である。
– 私たちは、10のグローバル都市において15分間隔で2019-2021年の収集期間が108〜361日の都市セグメント交通情報の大規模な浮動車両データセット、MeTS-10を提供する。
– MeTS-10はAntwerp、Bangkok、Barcelona、Berlin、Chicago、Istanbul、London、Madrid、Melbourne、Moscowの全ての通りレベルからの交通速度情報を提供する。
– データセットは、Traffic4castの産業規模の浮動車両データを使用し、プライバシー保護のための空間時間集計を提供する。
– 私たちは、データをOpenStreetMapの道路グラフにマッピングするための効率的なマッチング手法について詳細に説明している。
– Berlin、London、Madridの公開可能な静止車両検出器データ（Berlin、London、Madridの）およびUber交通速度データ（Barcelona、Berlin、Londonの）と比較することによって、データセットを評価した。
– 比較は、空間時間的カバレッジとバイニング方法による報告された交通の変動に対するデータセット間の異なりを強調する。
– MeTS-10は、空間的に疎な車両検出器データの現在の制限を克服し、10の主要な世界都市の移動と交通のパターンに関する新しい都市全体の分析を可能にする。
– 大規模な空間的および時間的カバレッジは、交通計画研究の交通調査や交通制御設定での車両検出器データなど、他のデータセットとMeTS-10を結びつける機会を提供する。

要約(オリジナル)

Traffic analysis is crucial for urban operations and planning, while the availability of dense urban traffic data beyond loop detectors is still scarce. We present a large-scale floating vehicle dataset of per-street segment traffic information, Metropolitan Segment Traffic Speeds from Massive Floating Car Data in 10 Cities (MeTS-10), available for 10 global cities with a 15-minute resolution for collection periods ranging between 108 and 361 days in 2019-2021 and covering more than 1500 square kilometers per metropolitan area. MeTS-10 features traffic speed information at all street levels from main arterials to local streets for Antwerp, Bangkok, Barcelona, Berlin, Chicago, Istanbul, London, Madrid, Melbourne and Moscow. The dataset leverages the industrial-scale floating vehicle Traffic4cast data with speeds and vehicle counts provided in a privacy-preserving spatio-temporal aggregation. We detail the efficient matching approach mapping the data to the OpenStreetMap road graph. We evaluate the dataset by comparing it with publicly available stationary vehicle detector data (for Berlin, London, and Madrid) and the Uber traffic speed dataset (for Barcelona, Berlin, and London). The comparison highlights the differences across datasets in spatio-temporal coverage and variations in the reported traffic caused by the binning method. MeTS-10 enables novel, city-wide analysis of mobility and traffic patterns for ten major world cities, overcoming current limitations of spatially sparse vehicle detector data. The large spatial and temporal coverage offers an opportunity for joining the MeTS-10 with other datasets, such as traffic surveys in traffic planning studies or vehicle detector data in traffic control settings.

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arxiv.jp, OpenAI