云天勵(lì)飛推斷城市道路交通流量論文入選國際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議

5月13日~17日，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域一大國際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議——國際萬維網(wǎng)大會(huì)(The International Conference of World Wide Web，簡稱WWW會(huì)議)將在美國舊金山舉行。近日，大會(huì)論文收錄結(jié)果揭曉，云天勵(lì)飛AI技術(shù)部湯先鋒所著論文《Joint Modeling of Dense and Incomplete Trajectories for Citywide Traffic Volume Inference》入選。該文提出了基于少量GPS軌跡和不完整監(jiān)控軌跡來推斷城市道路交通流量的方法，助力智慧城市建設(shè)。

掌握城市道路的實(shí)時(shí)交通流量，有利于擁堵預(yù)測、車輛調(diào)度和道路規(guī)劃，因此對(duì)于智慧城市建設(shè)也具有重要意義。但是，交通流量的信息，往往只能通過傳感器和道路攝像頭來獲得，這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的采集受到了監(jiān)控系統(tǒng)覆蓋度的制約，即只有部分路段的交通流量信息是已知的。為此，上述論文提出，希望能基于已有的交通流量信息，通過對(duì)道路間車流量相似性進(jìn)行建模，以此來推斷整個(gè)城市所有道路的流量情況。

不過，傳統(tǒng)的基于車輛軌跡構(gòu)建道路流量的相似性的方法，往往會(huì)受到軌跡本身的制約。例如，出于隱私保護(hù)的考慮，只有一部分公共交通的車輛會(huì)被允許收集GPS軌跡，這就導(dǎo)致了采集的軌跡本身存在偏差。此外，雖然可從城市監(jiān)控系統(tǒng)采集的圖像中通過識(shí)別車牌來恢復(fù)車輛軌跡，但這一方法也會(huì)受到監(jiān)控系統(tǒng)密度的制約。換言之，對(duì)于沒有監(jiān)控的路段，車輛的行駛過程也就不能被完整記錄和準(zhǔn)確掌握。

為了能充分利用上述兩種軌跡來進(jìn)行城市道路交通流量推斷，論文提出基于密集和不完整軌跡來推斷城市道路交通流量的方法。

首先，作者對(duì)來自監(jiān)控系統(tǒng)的不完整軌跡進(jìn)行概率分布的建模，創(chuàng)新地選擇使用高保真的交通模擬器(SUMO)來對(duì)未監(jiān)控路段的軌跡進(jìn)行推斷。據(jù)介紹，相比傳統(tǒng)方法，使用模擬器可以更好地考慮多種因素，包括城市道路的行駛規(guī)則，以及車輛之間交互帶來的影響。但是，單純使用模擬器默認(rèn)參數(shù)往往會(huì)有較大的模擬誤差。為此，作者設(shè)計(jì)了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的調(diào)參算法，通過將參數(shù)調(diào)整看成Action，模擬器的狀態(tài)作為State，訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)Agent來自動(dòng)選擇模擬器的最優(yōu)參數(shù)。

在得到軌跡分布之后，就可以此來構(gòu)造道路之間的相似性。根據(jù)研究，用不同類型的軌跡(完整的GPS軌跡和通過模擬得到的軌跡)來定義多視點(diǎn)圖像，可以更好地表達(dá)道路之間流量的相似性。為此，作者首先通過多視點(diǎn)圖像嵌入來學(xué)習(xí)每個(gè)路段在每個(gè)時(shí)間的表征向量，再使用向量內(nèi)積計(jì)算道路之間流量的相似性。通過這些相似性，用半監(jiān)督的傳播算法來推斷未知的道路流量情況。

作者在某省會(huì)城市兩個(gè)區(qū)域使用論文中提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，推斷城市道路交通流量準(zhǔn)確度提升

據(jù)悉，國際萬維網(wǎng)大會(huì)是由國際萬維網(wǎng)會(huì)議委員會(huì)發(fā)起主辦的國際學(xué)術(shù)會(huì)議，創(chuàng)始于1994年，每年舉辦一屆，是中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)推薦的A類國際學(xué)術(shù)會(huì)議。大會(huì)所收錄的論文幾乎覆蓋與Web相關(guān)的方方面面，而每個(gè)主題都有其所對(duì)應(yīng)的頂級(jí)國際會(huì)議。今年大會(huì)共收到1247篇論文投稿，有18%的論文被收錄。

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