勿越停止线：大都市交通违规特征分析

在现代大都市中，保障道路安全至关重要。电子罚单（e-challan，电子交通违规收据）自动化系统目前正被部署到各城市，以记录交通违规并开具罚款。本研究分析了在印度古吉拉特邦艾哈迈达巴德建立的自动化电子罚单系统，用以刻画用户行为、违规类型，并发现数据中的时空模式。我们描述了一种从艾哈迈达巴德交警电子罚单门户收集电子罚单数据的方法，并创建了一个包含超过300万条电子罚单的数据集。该数据集首先被用于刻画用户重复违规与罚款缴纳方面的行为。我们表明大量用户频繁重复其违规行为（交通违规），且更不可能缴纳较高金额的罚款。接下来，我们从空间和时间角度分析数据，并识别出数据集中存在的若干时空模式。我们发现，在节日期间开具的电子罚单数量会出现剧烈增减，并识别出城市中几个违规强度较高的热点区域。最后，我们提出一组5个特征来对交通违规再犯行为进行建模，并在数据集上训练多个分类器以评估所提特征的有效性。所提方法在数据集上达到了95%的准确率。