16、城市交通与空中传感：创新应用与优化策略

城市交通与空中传感：创新应用与优化策略

1. 城市交通流量预测系统 BuildSenSys

1.1 系统概述

BuildSenSys 是一个基于建筑传感数据的交通流量预测系统，采用跨领域学习方法。通过对多源真实世界数据集的综合实验分析，发现建筑数据与交通数据密切相关。在此基础上，提出了基于跨领域学习的循环神经网络（RNN），结合跨领域和时间注意力机制，以准确识别建筑 - 交通相关性，实现交通流量的精准预测。

1.2 传感覆盖范围

为了分析利用建筑传感数据进行跨领域交通预测的覆盖范围，通过计算建筑占用率与附近道路交通数据之间的皮尔逊相关系数，将建筑 - 交通相关性作为 BuildSenSys 传感覆盖范围的指标。结果表明，BuildSenSys 通常对距离建筑 5 公里以内的道路具有预测覆盖能力。

1.3 扩展到大规模场景

BuildSenSys 目前能够对距离建筑 5 公里以内的道路段进行交通流量预测。为了将交通预测的覆盖范围扩展到更大规模，需要整合更多与交通流量相关的传感数据。可以利用同区域道路段交通数据的时空相关性，以及广泛分布的街道摄像头数据。以下是具体的操作步骤：
1. 挖掘道路网络相关性 ：利用道路网络的时空相关性，通过压缩感知等方法挖掘不同道路段之间的关联，以扩展交通预测的范围。
2. 利用街道摄像头数据 ：街道摄像头是一种经济高效的数据来源，可用于聚合城市人群流量。通过计算机视觉技术生成密度图和实现准确的人群计数，为跨领域交通传感和预测做出贡献。

1.4 建筑数据的隐私和安全 <