I en smart stad kan realtids-trac-sensorer användas för olika tillämpningar, t.ex. ruttplanering. Tyvärr, sensorer är benägna att fel, vilket resulterar i felaktig tra c data. Felaktiga data kan ha en negativ inverkan på tillämpningar såsom ruttplanering, och kan orsaka ökad restid. För att minimera effekterna av sensorfel måste vi upptäcka dem snabbt och exakt. Emellertid kan typiska detektionsalgoritmer leda till ett stort antal falska positiva (dvs. falska alarm) och falska negativa (dvs. missade detektioner), vilket kan resultera i suboptimal ruttplanering. I detta papper, vi utformar en effektiv detektor för att identifiera felaktiga tra c sensorer med hjälp av en förutsägelse modell baserad på Gaussian Processes. Vidare presenterar vi en metod för att beräkna de optimala parametrarna för detektorn som minimerar förluster på grund av falskt positiva och falskt negativa fel. Vi karakteriserar också kritiska sensorer, vars fel kan ha stor inverkan på ruttplaneringsapplikationen. Slutligen implementerar vi vår metod och utvärderar den numeriskt med hjälp av en realworld dataset och ruttplaneringsplattformen OpenTripPlanner. • Datorsystem organisation → Inbäddade och cyberfysiska system; Pålitliga och feltoleranta system och nätverk; • Teori för beräkning → Gaussiska processer; KEYWORDS feldetektering, cyberfysiska system, smart stad, ruttplanering ACM Referensformat:
Ghafouri m.fl. REF presenterade en felaktig trafiksensor detektionsmodell baserad på Gaussiska processer.
Optimal detection of faulty traffic sensors used in route planning
{'venue': "SCOPE '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}