从嘈杂的到达时间记录中推断准确的公交车轨迹
摘要：通过公共交通数据了解人群的出行行为是理解人口流动行为的重要途径，并且已被广泛应用于交通基础设施规划和城市异常检测等方面。虽然个体特定的交易记录（如智能卡刷卡数据或出租车行程记录）拥有丰富的信息，但通常只有服务提供商（例如出租车运营商）才能访问这些私有数据。在本研究中，我们探讨了利用公开可用但噪声较大的交通数据集（例如乘客可以通过交通应用或电子标牌获取的嘈杂的“预计到达时间”（ETA）数据）的效用。我们首先提出了一个框架，从这些ETA记录中提取准确的个体公交车轨迹，并呈现了来自新加坡的主要城市和伦敦的辅助城市的结果以验证这些技术。最后，我们量化了我们提出的技术所实现的重建轨迹输出的时空分辨率的上限。 标题：从噪声ETA记录中提取准确的公交车轨迹
作者：Lakmal Meegahapola, Noel Athaide, Kasthuri Jayarajah, Shili Xiang, Archan Misra
论文ID：1907.08483
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2020-02-17