深度学习在交通拥堵检测、预测与缓解中的应用：综述

交通拥堵的检测、预测与缓解旨在提升交通网络的服务水平。随着更高分辨率的大型数据集可及性的提高，深度学习在此类任务中的相关性日益增强。近年来若干综合性综述论文已总结深度学习在交通领域的应用。然而，交通网络在非拥堵状态与拥堵状态下的系统动态差异巨大——因而亟需清晰理解拥堵预测特有的挑战。本综述呈现了深度学习在拥堵检测、预测与缓解相关任务中的当前应用状态。常规拥堵与非常规拥堵被分别讨论。我们的综述揭示了当前研究中固有的挑战与空白。最后，我们针对所识别的挑战提出了若干未来研究方向建议。