Framstegen inom mobil databehandling och sociala nätverkstjänster gör det möjligt för människor att undersöka dynamiken i en stad. I detta dokument tar vi upp problemet med att upptäcka och beskriva trafikavvikelser med hjälp av crowd sensing med två former av data, människors rörlighet och sociala medier. Trafikavvikelser orsakas av olyckor, kontroll, protester, sportevenemang, fester, katastrofer och andra händelser. Till skillnad från befintliga trafik-anomaly-detektionsmetoder, identifierar vi avvikelser enligt förarnas routing beteende på ett urbant vägnät. Här är en upptäckt anomali representeras av en sub-graf av ett vägnät där förarnas routing beteenden skiljer sig avsevärt från deras ursprungliga mönster. Vi försöker sedan beskriva den upptäckta anomalien av gruvrepresentativa termer från de sociala medier som människor postade när anomalien inträffade. Systemet för att upptäcka sådana trafikavvikelser kan gynna både förare och transportmyndigheter, t.ex. genom att anmäla förare som närmar sig en avvikelse och föreslå alternativa rutter, samt stödja diagnostisering och spridning av trafikstockningar. Vi utvärderar vårt system med en GPS-bana dataset som genereras av över 30.000 taxicabs under en period av 3 månader i Peking, och en dataset med tweets samlas in från WeiBo, en Twitter-liknande social webbplats i Kina. Resultaten visar hur effektivt och effektivt vårt system är.
REF identifierar trafikavvikelser genom att undersöka förares routing beteenden som skiljer sig avsevärt från deras ursprungliga mönster.
Crowd sensing of traffic anomalies based on human mobility and social media
{'venue': "SIGSPATIAL'13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}