墨尔本城市智能行人计数系统数据集-450万级时空大数据助力智慧城市交通分析与AI算法训练

引言与背景

墨尔本作为澳大利亚维多利亚州的首府和国际知名都市，其城市交通管理和人流动向分析对于智慧城市建设具有重要意义。本数据集记录了墨尔本城市关键区域的实时行人流量统计信息，为城市交通规划、公共安全管理、商业区域分析和人工智能算法研发提供了宝贵的数据支撑。该数据集完整记录了2009年至2022年期间91个传感器点位的行人计数数据，总计超过450万条详细记录，涵盖了墨尔本CBD、商业中心、交通枢纽等城市核心区域。

该数据集对科研和产业应用具有重要的研究价值和实用价值。其丰富的时空维度和地理位置信息使其成为城市数据科学、交通工程、人流分析等领域的理想研究材料。同时，高质量的历史数据记录为机器学习算法的训练和验证提供了充足的样本支持，能够有效支撑预测模型、异常检测、模式识别等AI应用的开发和优化。数据集的完整性和准确性使其在智慧城市建设、城市规划决策、商业智能分析等多个场景中都具有广泛的应用潜力。

数据基本信息

数据字段说明表格

字段名称	字段类型	字段含义	数据示例	完整性
ID	整数	记录唯一标识符	2887628	100%完整
Date_Time	日期时间	行人计数时间戳	November 01, 2019 05:00:00 PM	100%完整
Year	整数	统计年份	2019	100%完整
Month	文本	统计月份	November	100%完整
Mdate	整数	月内日期	1	100%完整
Day	文本	星期几	Friday	100%完整
Time	整数	小时时间（24小时制）	17	100%完整
Sensor_ID	整数	传感器唯一标识	34	100%完整
Sensor_Name	文本	传感器名称和位置描述	Flinders St-Spark La	100%完整
Hourly_Counts	整数	每小时行人计数	300	100%完整

数据分布情况

时间分布

年度数据分布：

• 2021年：594,855条记录（13.19%）

• 2020年：516,100条记录（11.44%）

• 2019年：456,829条记录（10.13%）

• 2018年：430,072条记录（9.53%）

• 2022年：433,556条记录（9.61%）

• 2017年：358,132条记录（7.94%）

• 2016年：361,087条记录（8.00%）

• 2015年：336,770条记录（7.46%）

• 2014年：278,318条记录（6.17%）

• 2013年：184,725条记录（4.09%）

• 2012年：157,465条记录（3.49%）

• 2011年：148,752条记录（3.30%）

• 2010年：153,288条记录（3.40%）

• 2009年：71,400条记录（1.58%）

月份数据分布：

• September：398,320条记录（8.83%）

• July：397,510条记录（8.81%）

• August：395,805条记录（8.77%）

• May：392,566条记录（8.70%）

• June：384,050条记录（8.51%）

• March：376,000条记录（8.33%）

• January：374,471条记录（8.30%）

• December：369,178条记录（8.18%）

• April：364,908条记录（8.09%）

• October：364,063条记录（8.07%）

• November：352,965条记录（7.82%）

• February：341,513条记录（7.57%）

时间段分布

按6小时时间段分布：

• 18-23时（夜晚）：1,129,838条记录（25.04%）

• 12-17时（下午）：1,125,337条记录（24.94%）

• 6-11时（上午）：1,125,337条记录（24.94%）

• 0-5时（深夜）：1,130,837条记录（25.07%）

传感器分布

最活跃传感器（Top 15）：

• Melbourne Central：110,815条记录（2.46%）

• Southern Cross Station：111,498条记录（2.47%）

• Sandridge Bridge：111,498条记录（2.47%）

• Collins Place (South)：110,107条记录（2.44%）

• Town Hall (West)：107,780条记录（2.39%）

• Bourke Street Mall (North)：105,307条记录（2.33%）

• State Library：99,044条记录（2.20%）

• Flinders Street Station Underpass：99,044条记录（2.20%）

• Bourke Street Mall (South)：99,044条记录（2.20%）

• Collins St (North)：99,044条记录（2.20%）

• Collins Place (North)：88,399条记录（1.96%）

• QV Market-Elizabeth St (West)：88,399条记录（1.96%）

• Spencer St-Collins St (North)：88,399条记录（1.96%）

• Spencer St-Collins St (South)：88,399条记录（1.96%）

• Melbourne Convention Exhibition Centre：88,399条记录（1.96%）

传感器状态分布

• A（活跃）：74个（81.32%）

• R（已移除）：11个（12.09%）

• I（非活跃）：6个（6.59%）

行人数量分布

• 0-100人：1,665,267条记录（36.91%）

• 101-500人：1,478,278条记录（32.77%）

• 501-1000人：578,577条记录（12.82%）

• 1001-2000人：447,992条记录（9.93%）

• 2001-5000人：260,368条记录（5.77%）

• 5000+人：4,473条记录（0.10%）

数据集规模宏大，总计4,511,349条记录，覆盖墨尔本城市核心区域91个传感器点位，时间跨度长达13年（2009-2022年）。数据以CSV格式存储，包含完整的时空信息、地理位置信息以及准确的行人计数数据，为各类城市数据分析和人工智能应用提供了丰富的数据基础。

数据优势

核心优势表格

优势特征	具体表现	应用价值
超大规模时空数据	450万+条记录，13年完整历史数据	支持深度学习模型训练，捕捉长期趋势和季节性模式
高频率时间精度	每小时级别的细粒度时间记录	适合时序预测模型，支持高峰时段分析
广泛地理覆盖	91个传感器覆盖墨尔本CBD及周边核心区域	支持城市级空间分析，地理位置关联研究
完整数据质量	无缺失数据，高质量数据清洗	确保模型训练稳定性和分析结果可靠性
丰富维度信息	包含时间、位置、计数等多维数据	支持多维度数据挖掘和复杂模式识别
真实城市数据	来自墨尔本实际交通环境的第一手数据	提高算法在实际应用中的泛化能力
持续数据更新	最新数据至2022年，包含疫情期间数据	支持最新趋势分析和特殊时期影响研究
标准化格式	统一的CSV格式和字段命名	易于数据处理和模型集成

数据样例

元数据样例记录（前15条）：

1. ID: 2887628, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Flinders St-Spark La, 小时: 17, 计数: 300

2. ID: 2887629, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Alfred Place, 小时: 17, 计数: 604

3. ID: 2887630, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Lygon St (East), 小时: 17, 计数: 216

4. ID: 2887631, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Lonsdale St-Spring St (West), 小时: 17, 计数: 627

5. ID: 2887632, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Queen St (West), 小时: 17, 计数: 774

6. ID: 2887633, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: St Kilda Rd-Alexandra Gardens, 小时: 17, 计数: 644

7. ID: 2887634, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Grattan St-Swanston St (West), 小时: 17, 计数: 453

8. ID: 2887635, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Monash Rd-Swanston St (West), 小时: 17, 计数: 387

9. ID: 2887636, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Tin Alley-Swanston St (West), 小时: 17, 计数: 27

10. ID: 2887637, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Southbank, 小时: 17, 计数: 2,691

11. ID: 2887638, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Little Collins St-Swanston St (East), 小时: 17, 计数: 2,173

12. ID: 2887639, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Pelham St (S), 小时: 17, 计数: 203

13. ID: 2887640, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: Melbourne Central-Elizabeth St (East), 小时: 17, 计数: 2,354

14. ID: 2887641, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: QVM-Queen St (East), 小时: 17, 计数: 358

15. ID: 2887642, 时间: November 01, 2019 05:00:00 PM, 传感器: QVM-Therry St (South), 小时: 17, 计数: 161

传感器位置样例（前5条）：

1. Col270_T: -37.815734, 144.965210, 状态: R（已移除）

2. Lyg309_T: -37.798082, 144.967210, 状态: A（活跃）

3. Bou655_T: -37.816957, 144.954154, 状态: I（非活跃）

4. QVN_T: -37.810578, 144.964443, 状态: A（活跃）

5. RMIT_T: -37.808256, 144.963049, 状态: A（活跃）

样例数据展现了数据集的多样性特征，涵盖了不同时段（从深夜到夜晚）、不同地理区域（商业中心、交通枢纽、学术区域等）、不同行人流量级别（从几十人到数千人）的完整情况。数据集中包含的墨尔本CBD核心区域如Melbourne Central、Southern Cross Station等高人流量的传感器数据，以及相对较安静的住宅区和小街道数据，确保了研究对象的多样性和代表性。

应用场景

城市交通流预测与智能调度系统

基于该数据集训练的深度学习模型能够准确预测墨尔本各区域在不同时间段的行人流量，为城市交通管理部门提供科学的决策支持。通过分析13年的历史数据，系统可以识别工作日与周末、节假日与平日的客流规律，掌握季节性变化特征。智能调度系统能够根据实时预测结果，动态调整公共交通班次，优化出租车和网约车投放策略，实现城市交通资源的高效配置。特别是在大型活动期间、恶劣天气条件下或突发公共事件时，系统能够提前预警并制定应急疏导方案，显著提升城市交通运行效率和乘客出行体验。

商业智能分析与零售选址优化

零售商和商业地产开发商可以利用该数据集进行精准的市场分析和选址决策。通过分析不同区域的客流模式、峰值时段和人群密度变化，零售商能够选择最具商业价值的门店位置，优化营业时间和人员配置。购物中心的运营方可以根据实时客流数据调整业态布局，引入适合该区域消费特征的品牌和服务。数据驱动的商业智能分析不仅能够提升单店经营效益，还能为整个商业区域的协同发展提供数据支撑，推动智慧商业生态系统的建设。

公共安全监控与应急响应优化

城市公共安全管理机构可以利用该数据集建立智能化的安全监控和应急响应系统。通过分析历史客流数据和异常流量模式，系统能够识别潜在的安全风险点，预测高风险时段，为警务部署和安保巡逻提供科学依据。在大型活动或紧急情况下，系统能够实时监测客流变化，及时发现拥挤风险并启动相应的疏导措施。对于恐怖袭击、自然灾害等突发事件，该数据集提供的历史客流分布信息能够帮助应急管理部门制定更有效的疏散路线和集合点安排，最大程度保障市民生命安全。

智慧城市规划与基础设施优化

城市规划部门可以基于该数据集进行科学的城市规划和基础设施优化设计。通过分析不同区域的客流密度和流动模式，规划师能够合理规划步行道、自行车道和公共交通站点，提高城市交通系统的整体效率。数据集还可用于评估新建基础设施（如地铁站、桥梁、地下通道）对周边区域客流的影响，为城市更新和新区开发提供数据支撑。基于客流热力图的分析结果，城市规划部门能够优化公共空间设计，改善步行环境，提升城市宜居性和可持续发展水平。

人工智能算法研发与时间序列预测

该数据集为人工智能算法研发提供了理想的研究材料。研究者可以利用其丰富的时空维度数据开发新的深度学习模型，如基于Transformer的时间序列预测网络、图神经网络的空间关联模型、强化学习的动态调度算法等。数据集中包含的13年历史数据为长期趋势分析和季节性模式识别提供了充足样本，支持开发具有强大泛化能力的预测模型。算法的创新成果不仅可以在墨尔本本地应用，还可推广到其他城市的交通系统，具有重要的学术价值和应用前景。

疫情传播建模与公共卫生政策评估

该数据集记录的疫情期间（2020-2022年）客流变化数据为疫情传播建模和公共卫生政策评估提供了宝贵资料。研究人员可以分析封锁措施、社交距离政策对城市客流的影响，评估不同政策组合的效果，为未来的公共卫生决策提供数据支持。基于客流数据和疫情传播模型的结合，可以预测不同区域的传播风险，指导精准防控措施的制定。数据集还可用于研究疫情对不同行业和区域的差异化影响，为经济恢复和政策制定提供科学依据。

结尾

墨尔本城市智能行人计数系统数据集作为一份包含450万级时空大数据的重要城市资源，为智慧城市建设、城市数据科学研究和人工智能算法开发提供了强有力的数据支撑。该数据集不仅具有超大规模的数据量和完整的时空覆盖，还展现了高质量的数据标准和丰富的应用价值。其涵盖的13年历史数据和91个传感器点位的地理分布，使其成为城市交通分析、商业智能研究、公共安全管理和AI算法训练的理想选择。

数据集的核心价值在于其真实性和完整性，来源于墨尔本实际城市环境的监测数据确保了研究成果的实用性和可靠性。通过对该数据集的深入分析和应用，可以推动智慧城市技术的发展，提升城市管理的科学化水平，为构建更加智能、高效、安全的城市生态系统贡献重要力量。数据集的开放获取和持续更新特性，为全球研究者提供了宝贵的城市数据科学研究平台，具有重要的学术价值和社会意义。

有需要可私信获取更多信息，了解更多关于数据集的技术细节、应用案例和合作机会。