【摘 要】
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交通流异常检测是异常检测在交通领域的应用之一。交通流异常检测现存在依赖大型数据集和异常标签数据的问题。针对现有的交通流异常检测存在的问题,本文提出了一种基于孪生网络的交通流异常检测方法——SNTFD（Siamese Networks Traffic Flow Detection）。该方法是半监督的,且适用于只有少量数据集可供训练的场景。该方法的主要思想就是依托于孪生网络的LSTM自编码器,通过自动
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交通流异常检测是异常检测在交通领域的应用之一。交通流异常检测现存在依赖大型数据集和异常标签数据的问题。针对现有的交通流异常检测存在的问题,本文提出了一种基于孪生网络的交通流异常检测方法——SNTFD（Siamese Networks Traffic Flow Detection）。该方法是半监督的,且适用于只有少量数据集可供训练的场景。该方法的主要思想就是依托于孪生网络的LSTM自编码器,通过自动编码器的重构误差训练优化编码器和解码器,再将车流中车辆的轨迹数据表示为潜在的向量,通过车辆之间相似性进行度量,从而判定异常交通流。这种思想的依据就是,自动编码器是以正常数据为基础进行的编码和解码,由于异常数据与正常数据不同,表示结果也必然不同,再通过相似性度量即可判定异常交通流。由于交通领域异常数据不易获得,所以本文采用的是以Simulation of Urban Mobility（SUMO）为仿真平台的仿真数据作为SNTFD的效果测试数据集,以NGSIM数据集做真实数据可行性分析数据集。SNTFD训练数据均为正常数据,且与三种经典且流行的异常检测方法对比。实验发现,在ROC曲线、准确率召回率曲线和F1得分三个评价指标上,相对于其他方法SNTFD性能优异,F1分数可达78,为测试种最优方法。特别是,数据集来自不同街道的交通流,实验从侧面证实了SNTFD方法能够适应不同环境的街道,并且取得不错的效果且不需额外训练。该论文有图23幅,表8个,参考文献58篇。
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