論文の概要: Traffic Data Imputation using Deep Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04406v1
• Date: Tue, 21 Jan 2020 12:52:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 23:44:16.076759
• Title: Traffic Data Imputation using Deep Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネットワークを用いた交通データ計算
• Authors: Ouafa Benkraouda, Bilal Thonnam Thodi, Hwasoo Yeo, Monica Menendez, and Saif Eddin Jabari
• Abstract要約: 我々は、よく訓練されたニューラルネットワークが、時間空間図から交通速度のダイナミクスを学習できることを示します。 提案手法は, 車両の侵入プローブレベルを5%以下に抑えることで, マクロな交通速度を再現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7647400328727256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a statistical learning-based traffic speed estimation method that uses sparse vehicle trajectory information. Using a convolutional encoder-decoder based architecture, we show that a well trained neural network can learn spatio-temporal traffic speed dynamics from time-space diagrams. We demonstrate this for a homogeneous road section using simulated vehicle trajectories and then validate it using real-world data from NGSIM. Our results show that with probe vehicle penetration levels as low as 5\%, the proposed estimation method can provide a sound reconstruction of macroscopic traffic speeds and reproduce realistic shockwave patterns, implying applicability in a variety of traffic conditions. We further discuss the model's reconstruction mechanisms and confirm its ability to differentiate various traffic behaviors such as congested and free-flow traffic states, transition dynamics, and shockwave propagation.
• Abstract（参考訳）: スパース車軌道情報を用いた統計的学習に基づく交通速度推定手法を提案する。 畳み込みエンコーダ-デコーダベースのアーキテクチャを用いて,よく訓練されたニューラルネットワークが時空間図から時空間的トラフィック速度ダイナミクスを学習できることを示す。 シミュレーション車両軌道を用いた同種道路断面の実証を行い,NGSIMによる実世界データを用いて検証した。 提案手法は, プローブ車両の浸透レベルが5\%以下であれば, マクロな交通速度を再現し, 現実的な衝撃波パターンを再現し, 様々な交通条件に適用可能であることを示す。 さらに, モデル再構成機構について考察し, 混雑・自由流交通状態, 遷移ダイナミクス, 衝撃波伝搬など, 様々な交通挙動を識別する能力を確認した。

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