Abstract-This paper föreslår en ny anomali detektering och klassificering algoritm som kombinerar spatiotemporal förändringar i variabiliteten i mikroskopiska trafikvariabler, nämligen, relativ hastighet, mellan fordon tidsgap, och körfält förändras. När den föreslagna algoritmen tillämpas på verkliga scenarier kan den använda varianserna i statistik över mikroskopiska trafikvariabler för att upptäcka och klassificera trafikavvikelser. Baserat på en simuleringsmiljö visas det att den föreslagna algoritmen, med minsta förkunskaper och partiell tillgång till mikroskopisk trafikinformation från så få som 20 % av fordonspopulationen, fortfarande kan uppnå 100 % detekteringshastigheter och mycket låga falsklarmhastigheter, vilket överträffar tidigare algoritmer som övervakar loopdetektorer som är idealiskt placerade på platser där anomalier har sitt ursprung.
Barria och Thajchayapong REF föreslog en ny anomalidetekterings- och klassificeringsalgoritm som kombinerar spatiotemporala förändringar i variabiliteten hos mikroskopiska trafikvariabler, nämligen relativ hastighet, tidsintervall mellan fordon och körfältsbyte.
Detection and Classification of Traffic Anomalies Using Microscopic Traffic Variables
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}