Vägtrafik anomali betecknar ett vägsegment som är onormal i fråga om trafikflödet av fordon. Att upptäcka trafikavvikelser från GPS (Global Position System) sippets data håller på att bli avgörande i urban computing eftersom de ofta föreslår underliggande händelser. Den bullriga och glesa karaktären hos GPS-snippets data har dock lett till flera problem, vilket har fått upptäckten av trafikavvikelser att bli mycket utmanande. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi en tvåstegslösning som består av två komponenter: en Collaborative Path Inference (CPI) modell och en Road Anomaly Test (RAT) modell. CPI-modellen utför en vägslutsats som omfattar både statiska och dynamiska funktioner i ett villkorligt slumpmässigt fält (CRF). Dynamiska kontextfunktioner lärs in i samarbete från stora GPS-slippar via en tensor sönderdelningsteknik. Sedan RAT beräknar den anomaliska graden för varje vägsegment från den inferred finkorniga banor i givna tidsintervall. Vi utvärderade vår metod med hjälp av en storskalig real world dataset, som innehåller en månad GPS lokaliseringsdata från mer än åtta tusen taxicabs i Peking. Utvärderingsresultaten visar fördelarna med vår metod utöver andra baslinjetekniker.
Wang m.fl. I REF föreslogs en tvåstegslösning för att upptäcka avvikelser i vägtrafiken: (1) en modell för samverkansvägsinferens (CPI) som utför en väginferens med statiska och dynamiska egenskaper i ett villkorat slumpmässigt fält (CRF), (2) en modell för väganalys (RAT) beräknar den avvikande graden för varje vägsegment.
Road Traffic Anomaly Detection via Collaborative Path Inference from GPS Snippets
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}