城市轨道交通疏散行为数据集

摘要：城市轨道交通疏散行为数据集（Urban Rail Transit Evacuation Behavior Dataset）是一个基于传感器的多模态人群活动和流动观测数据集，专门捕捉应急场景下城市轨道交通站点的实时人群运动和环境条件。该数据集整合了多个站点级数据源，包括视觉监控画面、占用率读数和环境传感器测量值，全面反映乘客存在状态、密度变化和拥堵程度的动态演变。数据涵盖交通站点不同区域的人群行为自然变化，使研究人员能够深入研究乘客流动模式、拥堵形成机制、疏散路径选择、应急响应时间以及人群与环境的交互关系，为大型公共交通系统的实时决策分析、应急管理策略、疏散规划和基础设施安全评估提供数据支撑。

数据集简介

数据集概述

数据集以 CSV 格式存储（233.14 KB，13 列字段），通过融合 CCTV 视频帧、热传感器、烟雾传感器、模拟环境和乘客路径数据构建统一的多模态观测记录。每条记录代表同步采集的人群运动观测、环境条件参数和疏散指标数据，实现了时空维度的精细化记录。视频监控系统提供视觉人群密度和运动轨迹信息，热传感器捕捉温度变化和人体热辐射分布，烟雾传感器监测环境安全状态和应急事件触发条件，模拟乘客路径数据反映疏散行为决策模式。这种多源数据融合架构不仅能够描述人群的宏观流动特征，还能揭示环境因素（如烟雾扩散、温度异常）对疏散行为的影响机制，以及不同站点区域在应急场景下的承载能力和疏散效率差异。

该数据集为多个前沿研究领域提供核心数据支撑，包括智能疏散框架开发、人群流动建模、安全优化算法设计、情境感知交通管理解决方案以及自主决策支持系统构建。研究人员可以利用该数据开发实时人群密度预测模型、疏散路径优化算法、应急响应智能决策系统、基于物联网的城市交通安全监测平台以及人群-环境交互仿真工具。数据集特别适用于智慧交通、物联网赋能的城市移动性、自主决策支持系统和应急运营规划等研究方向。通过提供详细的时空人群动态观测数据，该数据集为理解大规模公共交通系统的应急管理复杂性、识别疏散瓶颈、评估基础设施安全性能以及制定数据驱动的应急预案提供了科学依据，推动城市轨道交通系统安全韧性和应急处置能力的提升。数据集采用 CC0 公共领域许可证，可用性评分达到 6.47，适合应急管理、智慧交通和公共安全领域的学术研究和工业应用。

数据集来源

该数据集通过整合城市轨道交通站点的 CCTV 视频帧、热传感器读数、烟雾传感器数据、模拟环境参数和乘客路径观测构建，每条记录同步采集应急疏散场景下的人群运动、环境条件和疏散指标，专为智能人群管理和应急决策分析而设计。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-51
文件大小：3M
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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