論文の概要: TranViT: An Integrated Vision Transformer Framework for Discrete Transit
Travel Time Range Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12322v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 15:13:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 18:29:42.084359
- Title: TranViT: An Integrated Vision Transformer Framework for Discrete Transit
Travel Time Range Prediction
- Title（参考訳）: TranViT:旅行時間範囲予測を離散化するための統合ビジョントランスフォーマフレームワーク
- Authors: Awad Abdelhalim and Jinhua Zhao
- Abstract要約: 本稿では,交通・道路画像データ取得,ラベル付け,モデルトレーニングのための新しいエンドツーエンドフレームワークを提案し,評価する。
GTFS(General Transit Feed Specification)リアルタイムデータは、マサチューセッツ州ケンブリッジのマサチューセッツ・アベニューのセグメントを監視するロードサイドカメラユニットのアクティベーションメカニズムとして使用される。
生成されたラベル付き画像データセットを使用して、観察された旅行時間パーセンタイルに基づいて、個別の旅行時間範囲(バンド)を予測するために、ビジョントランスフォーマー(ViT)モデルをトレーニングし、評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.787117733071415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate travel time estimation is paramount for providing transit users with
reliable schedules and dependable real-time information. This paper proposes
and evaluates a novel end-to-end framework for transit and roadside image data
acquisition, labeling, and model training to predict transit travel times
across a segment of interest. General Transit Feed Specification (GTFS)
real-time data is used as an activation mechanism for a roadside camera unit
monitoring a segment of Massachusetts Avenue in Cambridge, MA. Ground truth
labels are generated for the acquired images dataset based on transit travel
time across the monitored segment acquired from Automated Vehicle Location
(AVL) data. The generated labeled image dataset is then used to train and
evaluate a Vision Transformer (ViT) model to predict a discrete transit travel
time range (band) based on the observed travel time percentiles. The results of
this exploratory study illustrate that the ViT model is able to learn image
features and contents that best help it deduce the expected travel time range
with an average validation accuracy ranging between 80%-85%. We also
demonstrate how this discrete travel time band prediction can subsequently be
utilized to improve continuous transit travel time estimation. The workflow and
results presented in this study provide an end-to-end, scalable, automated, and
highly efficient approach for integrating traditional transit data sources and
roadside imagery to estimate traffic states and predict transit travel
duration, which can have major implications for improving operations and
passenger real-time information.
- Abstract（参考訳）: 正確な旅行時間推定は、交通機関の利用者に信頼できるスケジュールと信頼できるリアルタイム情報を提供するのに最重要である。
本稿では,交通・道路画像データ取得,ラベリング,モデルトレーニングのための新しいエンド・ツー・エンドの枠組みを提案し,評価する。
GTFS(General Transit Feed Specification)リアルタイムデータは、マサチューセッツ州ケンブリッジのマサチューセッツ・アベニューのセグメントを監視するロードサイドカメラユニットのアクティベーションメカニズムとして使用される。
自動走行位置(AVL)データから取得した監視セグメントを横断する移動時間に基づいて、取得した画像データセットに対して、地上の真理ラベルを生成する。
次に、生成されたラベル付き画像データセットを使用して視覚トランスフォーマー(vit)モデルを訓練し、観測された旅行時間パーセンタイルに基づいて離散的な移動時間範囲(バンド)を予測する。
この探索実験の結果,ViTモデルは,80%～85%の精度で,予測走行時間範囲を推定する上で最も有効な画像特徴と内容を学習できることが示唆された。
また,この離散トラベルタイムバンド予測を,連続トラベルタイム推定の改善に活用できることを実証する。
本研究で提示されたワークフローと結果は,トラヒック状態を推定し,トラヒックの走行時間を予測するために,従来のトランジットデータソースとロードサイドイメージを統合するための,エンドツーエンド,スケーラブル,自動化,高効率なアプローチを提供する。
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