从含噪估计到达时间记录推断精确公交轨迹

城市通勤数据长期以来是理解人口移动行为的重要来源，并已被广泛用于交通基础设施规划与城市异常检测等各类应用。尽管个体特定的交易记录（如智能卡（上车、下车）数据或出租车行程记录）蕴含丰富信息，但这些通常是仅服务运营商（如出租车公司）可用的隐私数据。本工作中，我们探索利用公开可得但含噪的交通数据集的效用，例如含噪的“预计到达时间”（ETA）记录（通勤者常通过交通 App 或电子标牌获取）。我们首先提出一个从此类 ETA 记录中提取精确个体公交轨迹的框架，并给出一个主要城市（新加坡）与次要城市（伦敦）的结果以验证该技术。最后，我们量化了所提技术重构轨迹输出在时空分辨率上的上限。