論文の概要: BjTT: A Large-scale Multimodal Dataset for Traffic Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05029v1
- Date: Fri, 8 Mar 2024 04:19:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 21:08:39.800579
- Title: BjTT: A Large-scale Multimodal Dataset for Traffic Prediction
- Title（参考訳）: BjTT: 交通予測のための大規模マルチモーダルデータセット
- Authors: Chengyang Zhang, Yong Zhang, Qitan Shao, Bo Li, Yisheng Lv, Xinglin
Piao, Baocai Yin
- Abstract要約: 従来の交通予測手法は、交通トレンドを予測するために、過去の交通データに依存している。
本研究では,交通システムを記述するテキストと生成モデルを組み合わせることで,交通生成にどのように応用できるかを考察する。
本稿では,テキスト・トラフィック生成のための最初の拡散モデルChatTrafficを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.82932883802526
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traffic prediction is one of the most significant foundations in Intelligent
Transportation Systems (ITS). Traditional traffic prediction methods rely only
on historical traffic data to predict traffic trends and face two main
challenges. 1) insensitivity to unusual events. 2) limited performance in
long-term prediction. In this work, we explore how generative models combined
with text describing the traffic system can be applied for traffic generation,
and name the task Text-to-Traffic Generation (TTG). The key challenge of the
TTG task is how to associate text with the spatial structure of the road
network and traffic data for generating traffic situations. To this end, we
propose ChatTraffic, the first diffusion model for text-to-traffic generation.
To guarantee the consistency between synthetic and real data, we augment a
diffusion model with the Graph Convolutional Network (GCN) to extract spatial
correlations of traffic data. In addition, we construct a large dataset
containing text-traffic pairs for the TTG task. We benchmarked our model
qualitatively and quantitatively on the released dataset. The experimental
results indicate that ChatTraffic can generate realistic traffic situations
from the text. Our code and dataset are available at
https://github.com/ChyaZhang/ChatTraffic.
- Abstract（参考訳）: 交通予測は、インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)の最も重要な基盤の1つである。
従来のトラフィック予測手法は、過去のトラフィックデータのみに頼ってトラフィックトレンドを予測し、2つの大きな課題に直面している。
1)異常事象に対する感受性。
2)長期予測における性能の制限。
そこで本研究では,交通システムを記述するテキストと生成モデルを組み合わせることで,トラヒック生成を実現し,そのタスクをTTG(Text-to-Traffic Generation)と呼ぶ。
TTGタスクの鍵となる課題は、交通状況を生成するために、テキストを道路ネットワークの空間構造と交通データを関連付ける方法である。
そこで本研究では,テキスト・トラフィック生成のための最初の拡散モデルChatTrafficを提案する。
合成データと実データとの整合性を保証するため,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いて拡散モデルを拡張し,交通データの空間的相関を抽出する。
さらに,TTGタスクのためのテキスト-グラフペアを含む大規模データセットを構築する。
私たちは、リリース済みのデータセットを質的かつ定量的にベンチマークしました。
実験の結果,チャットトラフィックはテキストから現実的な交通状況を生成することができた。
私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/chyazhang/chattrafficで利用可能です。
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