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扩展的车辆能源数据集（eVED）：用于车辆行驶能耗深度学习的增强型大规模数据集

这项工作提出了车辆能源数据集（VED）的扩展版本，它是一个公开发布的用于车辆能源消耗分析的大规模数据集。与原始版本相比，扩展的VED（eVED）数据集增强了精确的车辆行程GPS坐标，作为将VED行程记录与外部信息（如道路限速和交叉口）联系起来的基础，这些信息来自可访问的地图服务，以积累分析车辆能耗所必需的属性。特别是，我们校准了原始VED数据中的所有GPS跟踪记录，在此基础上，我们将VED数据与从地理信息系统（QGIS）、Overpass API、Open Street Map API和谷歌地图API中提取的属性联系起来。相关的属性包括12,609,170条道路高程记录，12,203,044条速度限制，12,281,719条速度限制和方向（如果道路是双向的），584,551条交叉口，429, 638个公共汽车站，312,196个十字路口，195,856个交通信号灯，29,397个停车标志，5,848个转弯圈，4,053个铁路交叉口（平交道），3,554个转弯圈，以及2,938个高速公路路口。有了精确的GPS坐标和丰富的车辆行驶记录特征，获得的eVED数据集可以为学习引擎提供精确而丰富的媒介，尤其是对数据的充分性和丰富性要求较高的深度学习引擎。此外，我们用于数据校准和丰富的软件工作可以重复使用，为特定的使用场景生成更多的车辆行程数据集，有助于深入了解车辆行为和交通动力学分析。我们预计eVED数据集和我们的数据丰富化软件可以为学术界和工业界的汽车部门服务，作为开发未来技术的工具。

《Extended vehicle energy dataset (eVED): an enhanced large-scale dataset for deep learning on vehicle trip energy consumption》

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这几日西安新增持续下降。在家天天做核酸。

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