論文の概要: RNTrajRec: Road Network Enhanced Trajectory Recovery with Spatial-Temporal Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13234v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 11:28:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 14:57:23.846479
• Title: RNTrajRec: Road Network Enhanced Trajectory Recovery with Spatial-Temporal Transformer
• Title（参考訳）: RNTrajRec:時空間変圧器を用いた道路網の軌道復元
• Authors: Yuqi Chen, Hanyuan Zhang, Weiwei Sun, Baihua Zheng
• Abstract要約: 本稿では,道路網を改良したトランスフォーマーベースフレームワーク RNTrajRec を提案する。 RNTrajRecはまずグラフモデル、すなわちGridGNNを使用して、各道路セグメントの埋め込み機能を学ぶ。 次にサブグラフ生成モジュールを導入し、各GPSポイントをGPSポイント周辺の道路ネットワークのサブグラフ構造として表現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.350300338463969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: GPS trajectories are the essential foundations for many trajectory-based applications, such as travel time estimation, traffic prediction and trajectory similarity measurement. Most applications require a large amount of high sample rate trajectories to achieve a good performance. However, many real-life trajectories are collected with low sample rate due to energy concern or other constraints.We study the task of trajectory recovery in this paper as a means for increasing the sample rate of low sample trajectories. Currently, most existing works on trajectory recovery follow a sequence-to-sequence diagram, with an encoder to encode a trajectory and a decoder to recover real GPS points in the trajectory. However, these works ignore the topology of road network and only use grid information or raw GPS points as input. Therefore, the encoder model is not able to capture rich spatial information of the GPS points along the trajectory, making the prediction less accurate and lack spatial consistency. In this paper, we propose a road network enhanced transformer-based framework, namely RNTrajRec, for trajectory recovery. RNTrajRec first uses a graph model, namely GridGNN, to learn the embedding features of each road segment. It next develops a Sub-Graph Generation module to represent each GPS point as a sub-graph structure of the road network around the GPS point. It then introduces a spatial-temporal transformer model, namely GPSFormer, to learn rich spatial and temporal features. It finally forwards the outputs of encoder model into a multi-task decoder model to recover the missing GPS points. Extensive experiments based on three large-scale real-life trajectory datasets confirm the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: GPSトラジェクトリは、走行時間推定、交通予測、軌道類似度測定など、多くのトラジェクトリベースのアプリケーションにとって重要な基礎となっている。 ほとんどのアプリケーションは、優れた性能を達成するために大量のサンプルレート軌跡を必要とする。 しかし, エネルギー問題などの制約により, 実生活の軌道は低いサンプルレートで収集され, 低サンプル軌道のサンプルレートを増加させる手段として, 本論文における軌道回復の課題について検討する。 現在、軌道回復に関するほとんどの既存の研究は、軌道を符号化するエンコーダと軌道中の実際のgpsポイントを復元するデコーダを備えたシーケンスツーシーケンス図に従っている。 しかし、これらの研究は道路網のトポロジを無視し、グリッド情報や生のGPSポイントのみを入力として使用する。 したがって、エンコーダモデルは軌道に沿ったgpsポイントのリッチな空間情報を捉えることができないため、予測精度が低く、空間的一貫性が欠如している。 本稿では,道路網を改良したトランスフォーマーベースフレームワークであるRNTrajRecを提案する。 RNTrajRecはまずGridGNNというグラフモデルを使用して、各道路セグメントの埋め込み機能を学ぶ。 次に、各GPSポイントをGPSポイント周辺の道路ネットワークのサブグラフ構造として表現するサブグラフ生成モジュールを開発する。 その後、GPSFormerと呼ばれる空間時間変換モデルを導入し、豊富な空間的特徴と時間的特徴を学習する。 最終的にエンコーダモデルの出力をマルチタスクデコーダモデルに転送し、行方不明のGPSポイントを復元する。 3つの大規模実生活軌道データセットに基づく広範な実験により,本手法の有効性を確認した。

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