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Tel2Veh: Fusion of Telecom Data and Vehicle Flow for Camera-Free Traffic Prediction


Alapfogalmak
Telecom data fusion enables accurate traffic prediction in camera-free areas.
Kivonat

Abstract:

  • Leveraging mobile user activities to predict vehicle flow.
  • Introducing Tel2Veh dataset for cellular traffic-based predictions.

Introduction:

  • Importance of predicting vehicle flow for traffic management.
  • Challenges with detector coverage and the use of cellular traffic data.
  • Development of Geographical Cellular Traffic (GCT) dataset.

Tel2Veh Dataset:

  • Definitions of GCT, Road Segment, GCT Flow, and Vehicle Flow.
  • Data collection process and privacy measures.

Spatio-Temporal Fusion Framework:

  • Two-stage framework using STGNNs and GNN-based fusion model.
  • Fusion method for multi-channel feature maps and prediction process.

Experiments:

  • Evaluation metrics used: MAE, RMSE, MAPE.
  • Comparison with baseline models like GWNET, ESG, MFGM.

Experimental Results:

  • Integration into the framework significantly improves accuracy.
  • Long-term forecasts show consistent enhancement in accuracy.

Conclusion:

  • Telecom data fusion enhances traffic prediction in camera-free areas.
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Forrás megtekintése

Statisztikák
49 road segments chosen for GCT collection in Hsinchu City. Over 80% mobile network coverage in Taiwan utilized for GCT collection.
Idézetek
"We pioneer the use of telecom data in ITS." "All data and code utilized are accessible at: https://github.com/cylin-gn/Tel2Veh."

Főbb Kivonatok

by ChungYi Lin,... : arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12991.pdf
Tel2Veh

Mélyebb kérdések

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