論文の概要: iTV: Inferring Traffic Violation-Prone Locations with Vehicle
Trajectories and Road Environment Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12387v2
- Date: Mon, 27 Jul 2020 15:04:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 18:03:31.219431
- Title: iTV: Inferring Traffic Violation-Prone Locations with Vehicle
Trajectories and Road Environment Data
- Title（参考訳）: iTV:自動車軌道と道路環境データによる交通違反発生経路の推定
- Authors: Zhihan Jiang, Longbiao Chen, Binbin Zhou, Jinchun Huang, Tianqi Xie,
Xiaoliang Fan, Cheng Wang
- Abstract要約: 本研究では,大規模車両軌跡データと環境データに基づいて,都市部における交通違反発生箇所を推定する枠組みを提案する。
提案手法の有効性を評価するため,中国2都市から収集した大規模・現実世界の車両軌道について広範な研究を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.715237421592624
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traffic violations like illegal parking, illegal turning, and speeding have
become one of the greatest challenges in urban transportation systems, bringing
potential risks of traffic congestions, vehicle accidents, and parking
difficulties. To maximize the utility and effectiveness of the traffic
enforcement strategies aiming at reducing traffic violations, it is essential
for urban authorities to infer the traffic violation-prone locations in the
city. Therefore, we propose a low-cost, comprehensive, and dynamic framework to
infer traffic violation-prone locations in cities based on the large-scale
vehicle trajectory data and road environment data. Firstly, we normalize the
trajectory data by map matching algorithms and extract key driving behaviors,
i.e., turning behaviors, parking behaviors, and speeds of vehicles. Secondly,
we restore spatiotemporal contexts of driving behaviors to get corresponding
traffic restrictions such as no parking, no turning, and speed restrictions.
After matching the traffic restrictions with driving behaviors, we get the
traffic violation distribution. Finally, we extract the spatiotemporal patterns
of traffic violations, and build a visualization system to showcase the
inferred traffic violation-prone locations. To evaluate the effectiveness of
the proposed method, we conduct extensive studies on large-scale, real-world
vehicle GPS trajectories collected from two Chinese cities, respectively.
Evaluation results confirm that the proposed framework infers traffic
violation-prone locations effectively and efficiently, providing comprehensive
decision supports for traffic enforcement strategies.
- Abstract（参考訳）: 違法駐車、違法転回、スピード違反などの交通違反は、都市交通システムにおける最大の課題の一つとなり、交通渋滞、自動車事故、駐車困難などの潜在的なリスクをもたらしている。
交通違反の軽減を目指す交通取締戦略の有用性と効果を最大化するためには、都市当局が市内の交通違反の傾向を推測することが不可欠である。
そこで本稿では,大規模車両軌道データと道路環境データに基づいて,都市部における交通違反発生箇所を推定する,低コストで包括的でダイナミックな枠組みを提案する。
まず,地図マッチングアルゴリズムを用いて軌道データの正規化を行い,車両の回転挙動,駐車挙動,速度などのキー駆動動作を抽出する。
第2に,運転行動の時空間的文脈を復元し,駐車禁止,旋回禁止,速度制限などの対応する交通制限を得る。
交通規制と運転行動とを一致させた後、交通違反分布を得る。
最後に,交通違反の時空間パターンを抽出し,推定した交通違反発生箇所を可視化するシステムを構築する。
提案手法の有効性を評価するため,中国2都市から収集した大規模・現実世界の車両GPSトラジェクトリについて広範な研究を行った。
評価の結果,提案手法は交通違反発生箇所を効果的かつ効率的に推定し,交通執行戦略の包括的決定支援を提供することを確認した。
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