論文の概要: Traffic Flow Estimation using LTE Radio Frequency Counters and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09143v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 15:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 23:08:23.741715
• Title: Traffic Flow Estimation using LTE Radio Frequency Counters and Machine Learning
• Title（参考訳）: LTEラジオ周波数カウンタと機械学習を用いた交通流推定
• Authors: Forough Yaghoubi (1), Armin Catovic (2), Arthur Gusmao (1), Jan Pieczkowski (1), Peter Boros (1) ((1) Ericsson AB, (2) Schibsted Media Group)
• Abstract要約: 本稿では,LTE/4G無線周波数性能測定カウンタを用いた新しいトラフィックフロー推定手法を提案する。 我々のアプローチは、時間だけでなく空間においてもソリューションを一般化するためにトランスファーラーニングを適用することの利点が示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the demand for vehicles continues to outpace construction of new roads, it becomes imperative we implement strategies that improve utilization of existing transport infrastructure. Traffic sensors form a crucial part of many such strategies, giving us valuable insights into road utilization. However, due to cost and lead time associated with installation and maintenance of traffic sensors, municipalities and traffic authorities look toward cheaper and more scalable alternatives. Due to their ubiquitous nature and wide global deployment, cellular networks offer one such alternative. In this paper we present a novel method for traffic flow estimation using standardized LTE/4G radio frequency performance measurement counters. The problem is cast as a supervised regression task using both classical and deep learning methods. We further apply transfer learning to compensate that many locations lack traffic sensor data that could be used for training. We show that our approach benefits from applying transfer learning to generalize the solution not only in time but also in space (i.e., various parts of the city). The results are very promising and, unlike competing solutions, our approach utilizes aggregate LTE radio frequency counter data that is inherently privacy-preserving, readily available, and scales globally without any additional network impact.
• Abstract（参考訳）: 車両需要が新道路の建設を上回り続ける中、既存の交通インフラの活用を改善する戦略を実施することが不可欠となる。 交通センサーは多くの戦略の重要な部分を形成し、道路利用に関する貴重な洞察を与えてくれます。 しかし、交通センサの設置と整備に伴うコストとリード時間により、自治体や交通当局は安価でスケーラブルな代替手段を模索している。 ユビキタスな性質と広範なグローバル展開のため、セルラーネットワークはそのような代替手段を提供する。 本稿では,LTE/4G無線周波数性能測定カウンタを用いたトラフィックフロー推定手法を提案する。 この問題は古典的手法と深層学習法の両方を用いて教師付き回帰タスクとしてキャストされる。 さらに、多くのロケーションにトレーニングに使用できるトラフィックセンサデータがないことを補うために、転送学習を適用する。 われわれのアプローチは、時間だけでなく空間(すなわち都市の様々な部分)でも解を一般化するために移動学習を適用することの利点を示す。 結果は非常に有望であり、競合するソリューションとは異なり、当社のアプローチはLTEの電波カウンタデータを利用しており、これは本質的にプライバシーを保護し、容易に利用できる。

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