1.交通（交通流量预测、出租车或网约车需求预测、交通流异常检测、停车位可用性预测）交通流量预测：交通流量预测问题，即给定前T个时刻的历史流量信息，预测未来T‘时刻的交通信息。通过图卷积操作，结合交通系统层次结构，包括道路网络的微观层和宏观层来进行流量的预测。 出租车或网约车需求预测：进行出租车或网约车OD需求矩阵的预测，OD需求矩阵的预测比一般的需求预测更加具有挑战性，预测一个区域用车需
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2024-07-09 13:20:50
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文章信息本周阅读的论文是题目为《Spatial-Temporal Transformer Networks for Traffic Flow Forecasting》的一篇2021年发布在arXiv网站上的使用时空Transformer网络（STTNs）预测交通流的文章。摘要交通预测已成为智能交通系统的核心组成部分。然而，由于交通流的高度非线性特征和动态的时空依赖性，及时准确的交通预测，尤其是长时
文章思路：挑战：实际道路时空相关性复杂，交叉口监控设备的局限性。提出了新的分层交通流预测的基础上时空图卷积网络（ST-GCN），结合了交叉口交通的空间和时间依赖性，以实现更准确的交通流预测。提出的基于AdjacentSimilar算法的交叉口交通流预测方法无需历史数据，也能有效预测交叉口的交通流。同时考虑了外部因素引言空间依赖性：城市的拓扑结构决定了交叉口之间的相互依赖性。上游交叉口的交通流输出直
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2024-03-21 13:37:46
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引言最近投了一篇交通流领域的论文被拒了，有个reviewer提出，我的定义不符合Edie’s generalized traffic definitions，因此基础就不正确。为了能解决这个问题，我看了些相关论文，也找到了Edie 1963年发表的论文：Discussionof trafficstream measurements and definitions。交通流三参数基本定义在观测点进行计
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2024-07-10 02:21:34
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本人小白一枚，因为需要参加算法大赛逐渐接触了GRAPH ATTENTION NETWORKS，在对源码进行研究的同时理解论文思想，发现了一些有趣的事情，特此抛砖引玉。〇、概述图这种数据结构是我们生活中常见的相互关联信息的一种抽象，最简单的实例就是地铁网络路线图，每个节点就是站点，边就是站点之间的铁路线，边可以是双向的，代表站点之间可以有双向的列车运输（这好像是废话。。），我们可以进一
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2024-06-26 16:08:04
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1、文章信息《Traffic Flow Forecasting with Spatial-Temporal Graph Diffusion Network》。这是华南理工大学和京东数科合作发表在计算机顶级会议AAAI2021上的一篇文章。2、摘要在各种时空挖掘应用中，例如智能交通控制和公共风险评估，准确预测整个城市的交通流量一直发挥着至关重要的作用。尽管先前的工作已为学习交通时序动态和空间依赖性做
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2024-01-26 09:50:34
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虽然交通并不总是畅通无阻，但汽车无缝穿越交叉路口，在交通信号灯处转弯和停车看起来相当壮观。这种沉思让我思考交通流对人类文明的重要性。在此之后，内心的书呆子特质让我忍不住思考一种模拟交通流的方法。我在一个涉及交通流量的本科项目上投入了几个星期的时间，深入到不同的模拟技术，最终选择了一个。在本文中，我将解释为什么交通流模拟很重要，比较不同的方法来模拟交通流，并呈现仿真结果（以及源代码）。1、为什么要模
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2023-11-21 19:59:26
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目录数据来源及web实现效果项目结构图表及评估结果说明模型部分代码模型训练flask框架 数据来源及web实现效果 这是我做的一个预测交通流量的项目，能够预测4个小时内的车流量变化，间接预测交通拥堵。完整项目代码请访问github个人仓库https://github.com/chen22676678/trafficForecas。 车流量数据来源（访问该链接需要梯子）https:/
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2023-11-13 22:23:37
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环境要求：python2.7 环境配置：见文末requirements.txt1.YOLO.py# encoding:utf-8
import imutils
import time
import cv2
import numpy as np
from kalman import *
import matplotlib.pyplot as plt
#根据摄像头的图像尺寸进行设置
lin
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2023-11-22 20:09:13
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T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic PredictionI. INTRODUCTION(1) Spatial dependence(2) Temporal dependenceIII. METHODOLOGYA. Problem DefinitionB. OverviewC. Methodology1) Spatia
交通论文阅读与总结最近在找点，做一个记录，跟的主要是郑宇老师团队的TaxiBJ和BikeNYC数据集上的论文，欢迎交流。论文时间关联空间关联其他（特点与不足）输入数据上的特点STGCN在通道维度上使用，一维卷积， GLU控制信息流。Tin=12,Tout =1二阶切比雪肤图卷积静态图静态图+动态特征LSGCNGLUcosAtt(GAT)+GCN+gated 静态图+动态特征ASTGCN1
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2024-01-06 08:50:32
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交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。 目录1. STTN（2020）2. Traffic Transformer（T-ITS 2021）3. ASTGNN（TKDE 2021）4. MGT
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2023-08-03 21:07:47
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简介随着图网络的发展，其在非欧氏数据上的应用被进一步开发，而交通预测就是图网络的一个主要应用领域。交通预测指的是根据历史交通数据和交通网络的拓扑结构来预测未来的交通状况，包括但不限于速度、流量、拥堵等。交通流量预测是其他上层任务如路径规划的基础，是工业界非常关心的任务。本文采用三种经典的图网络模型（GCN、ChebNet和GAT）进行图结构的交通流量预测，整个项目采用PyTorch实现，项目全部源
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2023-10-13 10:42:30
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《T-GCN》文章目录文章总结Abstract一、Introduction二、Related work三、METHODOLOGY1. Problem Definition2. Overview3. Methodology3. Temporal Graph Convolutional Network四、Experiments1. 数据集2. 评价指标3. 模型参数选择3. Experiment R
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2023-11-25 11:05:11
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Incorporating Dynamicity of Transportation Network With Multi-Weight Traffic Graph Convolutional Network for Traffic ForecastingIII. PRELIMINARIESA. Transportation Network GraphB. Traffic Speed Forec
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2024-01-29 08:37:22
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交通流理论NASCH模型单车道CA模型（本括号中内容编写于2021/12/24，交报告截止了，想要参考报告格式的可以去我的资源下载，已经上传）PYTHON编程实现模型参数取值：Lroad=1000；p=0.3；Vmax=5边界：周期性边界条件数据：扔掉前2000个时间步，对后2000个进行统计给出了基本图流量密度关系时空图分别对应NASCH_yys_1,2,3；（ps:2021/12/28之前使用
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2023-12-14 10:57:50
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基于时空图卷积网络预测交通流通过历史交通流量数据来预测未来的交通流量，历史交通流量数据可以表示为交通网络上的时间序列。交通网络可以定义为：其中，v是一组N个交通传感器节点（每条道路在不同的路段可能有多个传感器），是连接这些节点的一组边。节点间 的连接也可以用邻接矩阵A来描述，A[i，j]表示节点i和j之间的关系的强度，通常通过两个传感器的地理接近度来测量，若两点之间不连通则A[i，j] = 0。
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2024-09-05 10:04:59
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交通预见未来(21): 出行需求预测新视角---基于图卷积神经网络GCN的出租车OD需求预测1、文章信息《Origin-Destination Matrix Prediction via Graph Convolution: a New Perspective of Passenger Demand Modeling》。北航计算机学院发在2019KDD上的一篇论文。2、摘要为了获得乘客的出行模式，
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2024-10-25 13:14:27
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DynaCHINA(Dynamic Consistent Hybrid Information based Network Assignment)是完全由国内自主研发的动态网络交通分析与实时路况预测软件系统，实验室版本叫作"DynaCASTIM"，流体中文网论坛 (bbs.cfluid.com)上对其技术思路做了大量讨论。
DynaCHINA(Dyn
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2024-08-11 10:23:59
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文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 DeepSORT车辆跟踪3.1 Deep SORT多目标跟踪算法3.2 算法流程4 YOLOV5算法4.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层5 最后 0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? **基于深度学习得交通车辆流量分析 **该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！1 课题背景在
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2024-08-20 17:34:04
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