32、交通事件检测与KNN分类的创新方法

交通事件检测与KNN分类的创新方法

在交通领域和机器学习分类任务中，一直存在着一些亟待解决的问题。比如在交通事件检测中，数据噪声影响着检测算法的性能；而在KNN分类中，参数选择困难影响着分类效果。下面将详细介绍解决这些问题的创新方法。

1 交通事件检测

1.1 标签对齐任务

利用上述模型定义的概率分布 $p$，标签对齐任务可被表述为一个后验模式问题。给定数据将事件起始标签置于 $r$ 处，我们将标签重新分配给 $\ell$，公式如下：
$\ell= \argmax_{k} p(A = k|R = r, F(1), \ldots, F(L))$
其中 $F(t) = (F_{1}^{(t)}, \ldots, F_{n}^{(t)})$ 是第 $t$ 个观测向量。

1.2 学习与迁移到新位置

为高速公路路段（站点）的每个传感器对分别参数化一个模型。设 $A$ 为单个校准（训练）站点，$B_j$（$j = 1, \ldots, S$）为测试站点。
- 训练站点模型学习 ：首先从手动对齐的数据中学习 $A$ 的序列模型 $p_A$。手动对齐得到完全观测的数据集 $X_A = (F_A, R_A, I_A, A_A)$，最大似然学习变得简单：
$\Theta_{A}^{ML} = \argmax_{\Theta} p(X_A|\Theta)$
- 测试站点模型参数估计 ：使用 $\Theta_{A}^{ML}$ 参数化的模型对无手动标注的 $B$ 站点标签进行重新对齐。由于各站点事故影响不同，标注会有不完美之处，但可