Trafikstockningar förekommer ofta i stadsmiljöer och orsakas inte alltid av trafikolyckor. I detta dokument föreslår vi en enkel metod för att upptäcka trafiktillbud genom att identifiera ovanliga händelser som skiljer händelser från spontan överbelastning. För det första inför vi en trafikstatsmodell baserad på en probabilistisk temamodell för att beskriva trafiktillstånden för en mängd olika vägar. Formler för att uppskatta modellparametrarna härleds, så att modellen av vanlig trafik kan läras med hjälp av en förväntan-maximering algoritm. Därefter föreslår vi flera divergensfunktioner för att utvärdera skillnader mellan nuvarande och vanliga trafiktillstånd och streamingalgoritmer som detekterar högdivergenssegment i realtid. Vi utförde ett experiment med data som samlats in för hela Shuto Expressway-systemet i Tokyo under 2010 och 2011. Resultaten visade att vår metod diskriminerar framgångsrikt mellan avvikande bilbanor och de mer vanliga, långsamt rörliga trafikmönstren.
Kinoshita m.fl. REF införde en trafikstatsmodell baserad på en probabilistisk ämnesmodell för att beskriva trafiktillstånd för en mängd olika vägar, modellen kan läras med hjälp av en förväntan-maximering algoritm.
Real-time traffic incident detection using a probabilistic topic model
{'venue': 'Inf. Syst.', 'journal': 'Inf. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}