คลังข้อมูลนี้มีจุดประสงค์เพื่อพัฒนาและให้บริการข้อมูลที่มีความสมบูรณ์และมีมาตรฐานพร้อมให้นักวิจัยที่สนใจทั้งในและต่างประเทศนำไปใช้ในการพัฒนาองค์ความรู้ด้าน Anomaly Detection, Classification และ Prediction Anomaly คืออะไรและมีความสำคัญอย่างไร Anomaly คือ ความผิดปกติที่ผันแปรจากสภาพปกติ ซึ่งถึงแม้ไม่เกิดขึ้นเป็นประจำแต่สามารถทำให้เกิดความสูญเสียอย่างมากได้ การตรวจจับ anomaly จึงมีความสำคัญอย่างมากในสามารถแจ้งเตือนล่วงหน้าเพื่อป้องกันหรือลดผลกระทบที่จะตามมา ในงานวิจัยด้านจราจรและขนส่ง traffic anomalies ครอบคลุมตั้งแต่การเปลี่ยนแปลงแบบชั่วคราว (transient anomalies) เช่น รถเสียบนไหล่ทางทางหลวงทำให้รถที่สัญจรมาด้วยความเร็วบางคันต้องเปลี่ยนเลนหรือเบรคกระทันหัน จนถึงอุบัติการณ์ที่ทำให้รถติด (incidents) สูญเสียช่องทางจราจร

โดยจุดเด่นของคลังข้อมูลนี้คือ ข้อมูลที่เพียงพอต่อการนำไปใช้ในงานวิจัยเพื่อเปรียบเทียบอัลกอริทึมต่างๆ ซึ่งประกอบด้วย

1. Processed Data ของวันที่เกิดความผิดปกติ
• ข้อมูลเฉลย (labels) แสดงว่าเวลาใดเกิดความผิดปกติขึ้นบ้างและความผิดปกตินั้นจบลงที่เวลาใด โดยอาศัยข้อมูล ground truth จากภาพ CCTV และ การประเมินของผู้เชี่ยวชาญและการประเมิน
• ข้อมูลจุลภาค (Microscopic Traffic Variables) ที่ได้รับการคำนวณเพิ่มเติมจากข้อมูลดิบเพื่อใช้ในการวิจัยและพัฒนาอัลกอริทึมชั้นสูง เช่น relative speed, time headway, inter-vehicle spacing
2. CCTV Images
   ประกอบด้วย ข้อมูลภาพ CCTV วันและเวลาที่สามารถใช้เป็น ground truth ยืนยันเหตุการณ์ต่างๆที่บนถนนและสามารถนำไปใช้ในการจำแนกชนิดของ anomaly
3. Raw Data ข้อมูลดิบที่ได้จากการประมวลผลภาพกล้อง CCTV
   ซึ่งประกอบด้วยความเร็ว เวลาเข้า-ออก ของรถแต่ละคัน