論文の概要: Towards better traffic volume estimation: Tackling both underdetermined and non-equilibrium problems via a correlation adaptive graph convolution network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05660v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 02:22:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 16:27:10.798867
• Title: Towards better traffic volume estimation: Tackling both underdetermined and non-equilibrium problems via a correlation adaptive graph convolution network
• Title（参考訳）: より良い交通量推定に向けて:相関適応グラフ畳み込みネットワークによる過小決定問題と非平衡問題の両方に取り組む
• Authors: Tong Nie, Guoyang Qin, Yunpeng Wang, Jian Sun
• Abstract要約: 本稿では, 交通量推定に関する2つの重要な問題について考察する。(1) 未検出運動による交通流の過小評価, (2) 渋滞伝播による非平衡交通流。 上記の問題に対処するために,データ駆動型,モデルフリー,相関適応型アプローチをグラフベースで実現するディープラーニング手法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.45949280328838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic volume is an indispensable ingredient to provide fine-grained information for traffic management and control. However, due to limited deployment of traffic sensors, obtaining full-scale volume information is far from easy. Existing works on this topic primarily focus on improving the overall estimation accuracy of a particular method and ignore the underlying challenges of volume estimation, thereby having inferior performances on some critical tasks. This paper studies two key problems with regard to traffic volume estimation: (1) underdetermined traffic flows caused by undetected movements, and (2) non-equilibrium traffic flows arise from congestion propagation. Here we demonstrate a graph-based deep learning method that can offer a data-driven, model-free and correlation adaptive approach to tackle the above issues and perform accurate network-wide traffic volume estimation. Particularly, in order to quantify the dynamic and nonlinear relationships between traffic speed and volume for the estimation of underdetermined flows, a speed patternadaptive adjacent matrix based on graph attention is developed and integrated into the graph convolution process, to capture non-local correlations between sensors. To measure the impacts of non-equilibrium flows, a temporal masked and clipped attention combined with a gated temporal convolution layer is customized to capture time-asynchronous correlations between upstream and downstream sensors. We then evaluate our model on a real-world highway traffic volume dataset and compare it with several benchmark models. It is demonstrated that the proposed model achieves high estimation accuracy even under 20% sensor coverage rate and outperforms other baselines significantly, especially on underdetermined and non-equilibrium flow locations. Furthermore, comprehensive quantitative model analysis are also carried out to justify the model designs.
• Abstract（参考訳）: 交通量は交通管理と制御のためにきめ細かい情報を提供するのに欠かせない要素である。 しかし、交通センサの配備が限られているため、本格的なボリューム情報を得ることは容易ではない。 このトピックに関する既存の研究は、主に特定のメソッドの全体的な推定精度の改善に焦点をあて、ボリューム推定の根本的な課題を無視し、いくつかの重要なタスクにおいて性能が劣る。 本稿では, 交通量推定に関する2つの重要な問題について考察する。(1) 未検出運動による交通流の過小評価, (2) 渋滞伝播による非平衡交通流。 本稿では,上記の問題に対処し,ネットワーク全体のトラフィック量推定を高精度に行うために,データ駆動型,モデルフリー,相関適応アプローチを提供するグラフベースのディープラーニング手法を提案する。 特に、未決定フローの推定における交通速度とボリュームの動的および非線形な関係を定量化するために、グラフアテンションに基づく速度パターン適応隣接行列を開発し、グラフ畳み込みプロセスに統合し、センサ間の非局所的相関を捉える。 非平衡流の影響を測定するため、上流と下流のセンサ間の時間-非同期相関を捉えるために、仮面とクリップされた注意をゲート時間畳み込み層と組み合わせてカスタマイズする。 次に、実世界の高速道路交通量データセットでモデルを評価し、いくつかのベンチマークモデルと比較する。 提案モデルでは,センサのカバレッジ率20%以下でも高い推定精度を達成し,他のベースライン,特に過度に決定された非平衡フロー位置において有意に性能を向上することを示した。 さらに,モデル設計を正当化するために,包括的定量的モデル解析を行った。

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