Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hybrid Model for Traffic Incident Detection based on Generative Adversarial Networks and Transformer Model

論文の概要: A Hybrid Model for Traffic Incident Detection based on Generative Adversarial Networks and Transformer Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01147v1
Date: Sat, 2 Mar 2024 09:28:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-05 14:56:49.966801
Title: A Hybrid Model for Traffic Incident Detection based on Generative Adversarial Networks and Transformer Model
Title（参考訳）: 生成型逆ネットワークとトランスフォーマモデルに基づく交通インシデント検出のためのハイブリッドモデル
Authors: Xinying Lu, Doudou Zhang, Jianli Xiao
Abstract要約: 交通事故検出はインテリジェント交通システムにおいて不可欠である。従来の研究では、検出の有効性は大規模なデータセットの取得に関わる課題に大きく影響されている。これらの課題に対処するために,トランスフォーマと生成逆数ネットワーク(GAN)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In addition to enhancing traffic safety and facilitating prompt emergency response, traffic incident detection plays an indispensable role in intelligent transportation systems by providing real-time traffic status information. This enables the realization of intelligent traffic control and management. Previous research has identified that apart from employing advanced algorithmic models, the effectiveness of detection is also significantly influenced by challenges related to acquiring large datasets and addressing dataset imbalances. A hybrid model combining transformer and generative adversarial networks (GANs) is proposed to address these challenges. Experiments are conducted on four real datasets to validate the superiority of the transformer in traffic incident detection. Additionally, GANs are utilized to expand the dataset and achieve a balanced ratio of 1:4, 2:3, and 1:1. The proposed model is evaluated against the baseline model. The results demonstrate that the proposed model enhances the dataset size, balances the dataset, and improves the performance of traffic incident detection in various aspects.
Abstract（参考訳）: 交通安全の向上と緊急対応の迅速化に加えて、リアルタイム交通状況情報の提供により、インテリジェントな交通システムにおいて交通インシデント検出が不可欠である。これにより、インテリジェントなトラフィック制御と管理の実現が可能になる。従来の研究では、高度なアルゴリズムモデルを採用することとは別に、検出の有効性は、大規模なデータセットの取得とデータセットの不均衡に対処することに関する課題にも大きく影響している。これらの課題に対処するために,トランスフォーマと生成逆数ネットワーク(GAN)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。トラヒックインシデント検出における変圧器の優位性を検証するために, 4つの実データを用いた実験を行った。さらにganを用いてデータセットを拡張し、1:4,2:3,1:1のバランス比を達成する。提案モデルはベースラインモデルに対して評価される。その結果,提案モデルがデータセットサイズを向上し,データセットのバランスを保ち,交通事故検出の性能を様々な面で向上することを示した。

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