Storskalig mobil trafikanalys håller på att bli avgörande för tillhandahållandet av digital infrastruktur, kollektivtrafik, evenemangsplanering och andra områden. Övervakning av stadsomfattande mobil tra c är dock en komplex och kostsam process som bygger på dedikerade sonder. Vissa av dessa sonder har begränsad precision eller täckning, andra samlar tiotals gigabyte stockar dagligen, som oberoende av varandra har begränsade insikter. Extrahera ne-grained pa erns innebär dyr rumslig aggregering av mätningar, lagring och efterbehandling. I detta dokument föreslår vi en mobil tra c super-upplösningsteknik som övervinner dessa problem genom att härleda snävt lokaliserad tra c-förbrukning från grova mätningar. Vi hämtar inspiration från bildbehandling och designar en djuplärande arkitektur skräddarsydd för mobila nätverk, som kombinerar Zipper Network (ZipNet) och Generative Adversarial Neural Network (GAN) modeller. är möjliggör att unikt fånga spatio-temporala relationer mellan tra c volym ögonblicksbilder rutinmässigt övervakas över breda täckningsområden ('low-resolution') och motsvarande förbrukning på 0,05 km 2 nivå ('high-resolution') vanligtvis fått en er intensiv beräkning. Experiment vi genomför med en real-world data uppsättning visar att den föreslagna ZipNet (-GAN) infer tra c konsumtion med anmärkningsvärd noggrannhet och upp till 100× högre granularitet jämfört med standard undersökning, samtidigt överträffa befintliga data interpolation tekniker. Till vår kännedom, detta är den första tiden super-upplösning koncept tillämpas på storskalig mobil trac analys och vår lösning är den första att sluta ne-grained urban tra c pa erns från grova aggregat.
Författarna till REF kombinerar Zipper Networks (ZipNet) och Generative-Adversarial Networks (GAN) för att härleda snävt lokaliserad och finkornig trafikgenerering från grova mätningar.
ZipNet-GAN: Inferring Fine-grained Mobile Traffic Patterns via a Generative Adversarial Neural Network
{'venue': "CoNEXT '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}