論文の概要: FADACS: A Few-shot Adversarial Domain Adaptation Architecture for
Context-Aware Parking Availability Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08551v2
- Date: Thu, 28 Jan 2021 01:05:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 23:50:11.376345
- Title: FADACS: A Few-shot Adversarial Domain Adaptation Architecture for
Context-Aware Parking Availability Sensing
- Title(参考訳): FADACS: コンテキスト認識型パーキングアベイラビリティセンシングのための対向ドメイン適応アーキテクチャ
- Authors: Wei Shao, Sichen Zhao, Zhen Zhang, Shiyu Wang, Mohammad Saiedur
Rahaman, Andy Song, Flora Dilys Salim
- Abstract要約: 本研究では,駐車場データの不十分な地域での駐車状況を予測するために,駐車状況検知のためのエンドツーエンドの移動学習フレームワークを設計する。
このフレームワークは2つの課題を克服する。1) 既存のデータ駆動モデルに十分なデータを提供できない実世界のケースが多く、2) センサデータと異種コンテキスト情報をマージすることは困難である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.160087162892865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing research on parking availability sensing mainly relies on extensive
contextual and historical information. In practice, the availability of such
information is a challenge as it requires continuous collection of sensory
signals. In this study, we design an end-to-end transfer learning framework for
parking availability sensing to predict parking occupancy in areas in which the
parking data is insufficient to feed into data-hungry models. This framework
overcomes two main challenges: 1) many real-world cases cannot provide enough
data for most existing data-driven models, and 2) it is difficult to merge
sensor data and heterogeneous contextual information due to the differing urban
fabric and spatial characteristics. Our work adopts a widely-used concept,
adversarial domain adaptation, to predict the parking occupancy in an area
without abundant sensor data by leveraging data from other areas with similar
features. In this paper, we utilise more than 35 million parking data records
from sensors placed in two different cities, one a city centre and the other a
coastal tourist town. We also utilise heterogeneous spatio-temporal contextual
information from external resources, including weather and points of interest.
We quantify the strength of our proposed framework in different cases and
compare it to the existing data-driven approaches. The results show that the
proposed framework is comparable to existing state-of-the-art methods and also
provide some valuable insights on parking availability prediction.
- Abstract(参考訳): パーキング・アベイラビリティーに関する既存の研究は、主に広い文脈と歴史的情報に依存している。
実際には、感覚信号の連続収集を必要とするため、そのような情報の入手は困難である。
本研究では,駐車データが不十分な地域での駐車状況を予測するために,駐車状況検知のためのエンドツーエンドの移動学習フレームワークを設計する。
このフレームワークは2つの大きな課題を克服する。
1)多くの実世界のケースでは、既存のほとんどのデータ駆動モデルに十分なデータを提供できない。
2)都市構造や空間特性が異なるため,センサデータと異質な状況情報を融合することは困難である。
本研究は,類似した特徴を持つ他の領域のデータを活用することで,センサデータのない地域での駐車状況を予測するために,広く利用されている概念である敵領域適応を採用する。
本稿では,都市中心都市と沿岸観光町という2つの異なる都市に設置されたセンサから,3500万件以上の駐車データを利用する。
また,天気や関心点など外部資源からの異種時空間情報を利用する。
提案するフレームワークの強度を異なるケースで定量化し,既存のデータ駆動アプローチと比較する。
その結果,提案フレームワークは既存の最先端手法に匹敵するものとなり,パーキングアベイラビリティ予測に関する貴重な知見が得られた。
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