摘要：骑行者压力数据集是一个通过情境感知进行骑行者压力评估的研究数据集，使用基于智能手机的传感器系统采集多种传感器数据（加速度计、陀螺仪、GPS、环境光、麦克风）和骑行者口头压力报告。
数据集简介
数据集概述
骑行者压力数据集是一个通过情境感知进行骑行者压力评估的研究数据集，使用基于智能手机的传感器系统采集多种传感器数据（加速度计、陀螺仪、GPS、环境光、麦克风）和骑行者口头压力报告。数据集包含 30 名参与者（10 名模拟器环境，20 名真实交通环境），每个环境 7,200 个数据点（总计 14,400 个），骑行者每 5 秒口头报告感知压力水平，创建带标签数据集。采用 MIT 许可证，可用性评分 5.63，支持交通安全、深度学习、多模态学习和 LSTM 时序建模研究。
数据结构与采集特征
数据集按真实交通（real_world/）和模拟器（simulator/）环境分层组织，每个参与者/会话文件夹包含传感器数据和压力标签。传感器数据（bike_data.csv）包含 23 个特征：时间戳、三轴加速度计/陀螺仪/重力/方向/磁力计/线性加速度、环境光、气压、GPS 经纬度。模拟器环境额外包含 bike_audio.csv（压力标签）和 bike_audio.pcm（原始音频文件）。骑行者每 5 秒口头报告压力水平，记录为音频并转录为标签。
应用价值与研究方向
支持骑行者压力自动评估、交通安全研究、情境感知系统开发、LSTM/GRU/Transformer 时序建模、多模态融合（运动+环境+位置+音频）、真实与模拟环境对比、信号处理与特征提取、异常检测和个性化压力模型构建，为改善骑行者安全和开发智能交通辅助系统提供数据基础。
数据集来源
该数据集使用基于智能手机的传感器系统采集，包含 30 名参与者（10 名模拟器，20 名真实交通）的多传感器数据（14,400 个数据点，23 个特征），骑行者每 5 秒口头报告压力水平（PCM 音频+CSV 标签），文件格式为 CSV 和 PCM，专为骑行者压力评估和交通安全研究而构建。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-80
文件大小：4.3G
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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