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license: apache-2.0
tags:
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- ved
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## eVED - Extend Vehicle Energy Dataset

Este repositório contém a versão estendida do [Vehicle Energy Dataset (VED)](https://github.com/gsoh/VED).
O Extended Vehicle Energy Dataset (eVED) é um conjunto de dados em larga escala voltado à análise de consumo de energia veicular.
Em comparação com sua versão original, o VED estendido (eVED) foi aprimorado com coordenadas GPS precisas das viagens dos veículos, servindo 
como uma base confiável para associar os registros de viagem do VED a informações externas — por exemplo, limites de velocidade das vias e 
interseções — obtidas de serviços de mapas acessíveis.

Essas informações adicionais permitem agregar atributos relevantes e essenciais para a análise detalhada do consumo de energia veicular.
Em particular, foram calibrados todos os registros de trajetórias GPS do conjunto VED original, a partir dos quais os dados foram associados a
novos atributos extraídos de:

- **Geographic Information System (QGIS)**  
- **Overpass API**  
- **OpenStreetMap API**  
- **Google Maps API**

### 📊 Novos atributos do eVED

| Tipo de Atributo | Quantidade de Registros |
|------------------|--------------------------|
| Elevação da via | 12.609.170 |
| Limite de velocidade | 12.203.044 |
| Limite de velocidade com direção (vias bidirecionais) | 12.281.719 |
| Interseções | 584.551 |
| Pontos de ônibus | 429.638 |
| Faixas de pedestres | 312.196 |
| Sinais de trânsito | 195.856 |
| Placas de parada | 29.397 |
| Loops de conversão | 5.848 |
| Cruzamentos ferroviários (nível) | 4.053 |
| Rotatórias | 3.554 |
| Junções de rodovia | 2.938 |

## 📚 Citação

Se utilizar este/estes conjunto(s) de dados, cite o [VED original](https://github.com/gsoh/VED).

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**Licença:** Igual à do conjunto de dados original VED.  
**Fonte:** [https://github.com/gsoh/VED](https://github.com/gsoh/VED)


## Artigo 

Link para o artigo dos autores idealizadores do VED e eVED:
[Vehicle Energy Dataset (VED), A Large-scale Dataset for Vehicle Energy Consumption Research](https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3035596)\
**Geunseob (GS) Oh**, David J. LeBlanc, Huei Peng\
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS), 2020.\
The paper is also available on [Arxiv](https://arxiv.org/pdf/1905.02081.pdf).