論文の概要: Unify Change Point Detection and Segment Classification in a Regression Task for Transportation Mode Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04821v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 03:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 16:08:28.670697
• Title: Unify Change Point Detection and Segment Classification in a Regression Task for Transportation Mode Identification
• Title（参考訳）: 移動モード識別のための回帰作業における変更点検出とセグメント分類
• Authors: Rongsong Li, Xin Pei
• Abstract要約: 変更点検出とセグメント分類を統合回帰タスクとして再編成することを提案する。 このようにして、本手法は、トラヒックを教師付き方式でセグメントに分割し、よりコンテキスト情報を活用する。 TrajYOLOとTrajSSDという2つのフレームワークがレグレッションタスクを解決するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6713387874278256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying travelers' transportation modes is important in transportation science and location-based services. It's appealing for researchers to leverage GPS trajectory data to infer transportation modes with the popularity of GPS-enabled devices, e.g., smart phones. Existing studies frame this problem as classification task. The dominant two-stage studies divide the trip into single-one mode segments first and then categorize these segments. The over segmentation strategy and inevitable error propagation bring difficulties to classification stage and make optimizing the whole system hard. The recent one-stage works throw out trajectory segmentation entirely to avoid these by directly conducting point-wise classification for the trip, whereas leaving predictions dis-continuous. To solve above-mentioned problems, inspired by YOLO and SSD in object detection, we propose to reframe change point detection and segment classification as a unified regression task instead of the existing classification task. We directly regress coordinates of change points and classify associated segments. In this way, our method divides the trip into segments under a supervised manner and leverage more contextual information, obtaining predictions with high accuracy and continuity. Two frameworks, TrajYOLO and TrajSSD, are proposed to solve the regression task and various feature extraction backbones are exploited. Exhaustive experiments on GeoLife dataset show that the proposed method has competitive overall identification accuracy of 0.853 when distinguishing five modes: walk, bike, bus, car, train. As for change point detection, our method increases precision at the cost of drop in recall. All codes are available at https://github.com/RadetzkyLi/TrajYOLO-SSD.
• Abstract（参考訳）: 旅行者の交通手段の特定は交通科学や位置情報サービスにおいて重要である。 スマートフォンなどのGPS対応デバイスの人気で、GPSトラジェクトリデータを使って交通手段を推測することが、研究者にアピールしている。 既存の研究ではこの問題を分類課題として扱っている。 支配的な2段階の研究は、トリップをまず1つのモードセグメントに分割し、次にこれらのセグメントを分類する。 オーバーセグメンテーション戦略と避けられないエラー伝播は、分類段階に困難をもたらし、システム全体の最適化を難しくする。 最近の1段階の研究では、軌道のセグメンテーションを完全に排除し、旅行のポイントワイズ分類を直接実行し、予測は不連続である。 オブジェクト検出におけるyoloとssdに触発された上記の課題を解決するため,既存の分類タスクに代えて,変更点検出とセグメント分類を統一回帰タスクとして再フレーム化する手法を提案する。 変更点の座標を直接回帰し、関連するセグメントを分類する。 このようにして,本手法はトラヒックを教師付き方式でセグメントに分割し,よりコンテキスト情報を活用し,高精度で連続的な予測を行う。 TrajYOLOとTrajSSDという2つのフレームワークがレグレッションタスクを解決するために提案され、さまざまな機能抽出バックボーンが利用される。 ジオライフデータセットの徹底的な実験により,歩行,自転車,バス,車,電車の5つのモードを識別した場合,提案手法の総合識別精度は0.853であった。 変化点検出については,リコールコストの低減により精度が向上する。 すべてのコードはhttps://github.com/RadetzkyLi/TrajYOLO-SSDで入手できる。

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