含Timestamp、tripId的GPS坐标数据路口等待时间计算及可提取信息问询

仅依托现有数据集能否计算路口等待时间？ #

不可行。现有数据集只有秒级的车辆GPS打点数据，没有路网映射的基础信息，也没有场景区分的判断依据，无法判定车辆停留场景是否属于路口等待：既不能识别停留位置是否属于路口区域，也无法区分停留是路口等灯、临时靠边、拥堵缓行、到达目的地停车等不同情况。

还需补充的必要数据 #

• 高精度路网GIS数据：需包含所有路口的坐标范围、道路走向、停止线位置、车道属性等信息，是判定车辆是否位于路口等待区域的基础
• 可选补充优化数据：路口信号灯配时数据、路段基准通行速度数据，可进一步排除非信号灯导致的路口停留场景，提升等待时间计算的准确率

现有数据集可提取的有效信息 #

• 单行程基础指标：按tripId分组可计算每趟行程的总时长、总行驶里程、平均行驶速度、启停次数
• 行驶行为特征：可识别车辆加减速行为、怠速停留的总时长、所有停留点的时空分布
• 路径相关特征：可还原每趟行程的完整行驶轨迹，支持多车路径重合度分析、不同时段各路段的通行速度估算
• 出行规律特征：可统计不同时段的出行量、高频出行的时空分布、热门行驶路段排名

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fifi.h