iTV：基于车辆轨迹与道路环境数据推断易发交通违章地点

违章停车、违法转弯和超速等交通违章已成为城市交通系统面临的重大挑战之一，带来了交通拥堵、车辆事故和停车困难等潜在风险。为使旨在减少交通违章的执法策略效用与效果最大化，城市管理部门必须推断城市中的易发交通违章地点。因此，我们提出了一种基于大规模车辆轨迹数据与道路环境数据的低成本、全面且动态的框架，用于推断城市中的易发交通违章地点。首先，我们通过地图匹配算法对轨迹数据进行归一化，并提取关键驾驶行为，即转弯行为、停车行为和车辆速度。其次，我们还原驾驶行为的时空上下文，以获取相应的交通限制，如禁止停车、禁止转弯和限速。将交通限制与驾驶行为匹配后，我们得到交通违章分布。最后，我们提取交通违章的时空模式，并构建可视化系统以展示推断出的易发交通违章地点。为评估所提方法的有效性，我们分别基于从中国两座城市收集的大规模真实车辆 GPS 轨迹进行了广泛研究。评估结果证实，所提框架能高效且有效地推断易发交通违章地点，为交通执法策略提供全面决策支持。