基于驶离事件数据自动提取路边停车位的方法
机器学习
2021-08-03 v4
摘要
本文提出两种不同方法，利用汽车共享驶离事件数据自动创建有效路边停车位地图。第一种使用空间聚合，第二种使用机器学习算法。前者我们采用栅格化与道路分段；后者我们采用决策树。我们比较了这些方法的结果并讨论其优缺点。此外，我们展示了在柏林市一个街区的实验结果，并在原始不平衡数据上报告了 91.6% 的分类准确率。最后，我们讨论进一步工作：从在更长时间内收集更多数据，到对数据拟合空间高斯密度，以及使用应用程序对停车位进行人工验证与标注以改善真实值数据。
引用
@article{arxiv.2102.06758,
title = {On automatic extraction of on-street parking spaces using park-out events data},
author = {J. -Emeterio Navarro-B and Martin Gebert and Ralf Bielig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.06758},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 8 figures, accepted for publication in IEEE COINS 2021: IEEE International Conference on Omni-layer Intelligent systems