Traffic4cast-交通地图影像预测 -- MIE-Lab 团队
计算机视觉与模式识别
2020-01-09 v2 机器学习
机器学习
摘要
IARAI 的 traffic4cast 竞赛目标是基于前一小时的信息，预测未来 15 分钟时间窗内的全城交通状态。交通状态以多通道图像给出（一个像素大致对应 100x100 米），其中一通道指示交通流量，另一通道指示车辆平均车速，第三通道指示其大致朝向。作为我们竞赛工作的一部分，我们评估了许多不同的网络架构，详细分析了所给数据的统计特性，并思考了如何转换该问题以能够考虑额外的时空上下文信息，例如街道网络、交通灯位置或天气。本文档总结了导致我们最佳提交的种种努力，并提供了关于我们评估了哪些其他方法以及它们为何未如预期般奏效的一些见解。
引用
@article{arxiv.1910.13824,
title = {Traffic4cast-Traffic Map Movie Forecasting -- Team MIE-Lab},
author = {Henry Martin and Ye Hong and Dominik Bucher and Christian Rupprecht and René Buffat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.13824},
year = {2020}
}