Detection and description of traffic events using floating car and social media data
Hareketli araç ve sosyal medya verisi kullanarak trafik olaylarının algılanması ve tanımlanması
- Tez No: 765193
- Danışmanlar: PROF. DR. HEDİYE TÜYDEŞ YAMAN, PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Trafik, Ulaşım, Computer Engineering and Computer Science and Control, Traffic, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 172
Özet
Trafik yönetiminde, trafik olaylarının algılanması ve doğrulanması, karayollarına yerleştirilen sensör verileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Daha yeni bir yaklaşım olarak, hareketli araç verilerinden (FCD) elde edilen geniş kapsamlı seyahat süresi bilgisi de aynı amaçla kullanılır, ancak bu veri de olay niteliklerini tanımlamada kısıtlıdır ve doğrulama gerektirir. Günlük hayatımızda yaygın olarak kullanılan sosyal medyanın ev sahipliği yaptığı büyük veri, olayların algılanmasında, bilgi getirimi yöntemleri kullanılarak analiz edilebilir. Bu çalışmada, iki bağımsız veri kaynağı olan FCD ve Sosyal Medya Verileri (SMD) kullanılarak, trafik olaylarını gerçek zamanlı olarak algılamak ve tanımlamak için bir çerçeve önerilmiştir. SMD'deki trafik olayları, Türkçe'nin sondan eklemeli yapısı dikkate alınarak özelleştirilmiş bir dil modeli kullanılarak sınıflandırılır. Algılanan trafik olayı tweet'lerinin konumları, özelleştirilmiş bir varlık adı tanıma (NER) sistemine entegre çalışan bilgi tabanlı coğrafi kodlama yaklaşımı ile, 379.2 metre medyan hata ile belirlenmiştir. FCD üzerinde önerilen yöntemler ile, tekrarlamayan sıkışıklıklar (NRC) algılanabilir ve mekan-zamansal etki alanları belirlenebilir Mekan-zamansal bilgi eşleştirme yöntemini kullanan eşleştirme deneylerinde, trafik olayı bildiren tweet'lerin %64,1'i bir NRC tarafından doğrulanabilmiştir, diğer taraftan büyük ölçekli NRC'lerin ancak %33'ü en az bir tweet ile doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Detection and verification of traffic events, in traffic management, can be performed traditionally using roadside sensor data. More recently wide coverage travel time information obtained from floating car data (FCD) is also used, despite its limitations to describe the event characteristics and requires verification. Social media, widely adopted in our daily lives, hosts a sheer amount of data which can be analyzed to identify incidents and events using information retrieval methods. In this study, a framework is proposed to detect and describe traffic events in real-time using two independent data sources, FCD and Social Media Data (SMD). Traffic event related tweets in SMD are classified using a language model which is tailored to handle agglutinative nature of Turkish language. Detected traffic event tweets are geolocated using a custom named-entity recognition (NER) integrated, knowledge-based geocoding approach, which achieves a median positional error of 379.2 meters. In FCD, proposed detection tasks identified non-recurrent congestions (NRCs) with their spatiotemporal impact areas. Matching experiments using spatiotemporal information showed that 64.1% of traffic event reporting tweets can be verified by an NRC, whereas only 33% of the large-scale NRCs are verified by a tweet.
Benzer Tezler
- Petri ağları yaklaşımı ile raylı sistemler anklaşman sistemlerinin PLC ile gerçeklenmesi ve simülasyonu
PLC application of railway interlocking systems with petri net approach and simulation
OZAN CAN BEHMERANREZAİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU
- Genişbandlı şebekelerde hizmet adaptasyon protokolleri
Başlık çevirisi yok
RECEP EVREN PALANDUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY
- Havalimanı yolcu terminallerinde mekansal deneyim haritalaması: Bir yolculuk, iki havalimanı
Spatial experience mapping of airport passenger terminals: One journey, two airports
TUĞBA YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAİT ALİ KÖKNAR
- Mudanya'nın kıyı kullanımının kentsel gelişimdeki rolü
The role of waterfont use of Mudanya in urban development
DİLARA İNCEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN TÜRKOĞLU
- Yazılım-tanımlı ağlar için uyarlanabilir bir saldırı tespit ve önleme sistemi tasarımı
Design of an adaptive intrusion detection and prevention system for software-defined networks
SULTAN ZAVRAK
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT İSKEFİYELİ