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Feb, 2025
实时观察中基于生成模型的交通异常学习
Learning Traffic Anomalies from Generative Models on Real-Time Observations
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Fotis I. Giasemis, Alexandros Sopasakis
TL;DR
本研究解决了城市交通管理中的交通异常检测问题,利用时空生成对抗网络(STGAN)框架,结合图神经网络和长短期记忆网络,有效捕捉交通数据中的复杂时空依赖性。研究表明,该模型能够以高精度和低误报率检测交通异常,其潜在影响在于提高城市交通系统的响应能力和效率。
Abstract
Accurate detection of
Traffic Anomalies
is crucial for effective
Urban Traffic Management
and congestion mitigation. We use the Spatiotemporal Generative Adversarial Network (STGAN) framework combining
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