Traffic congestion anomaly detection is of paramount importance in intelligent traffic systems. The goals of transportation agencies are two-fold: to monitor the general traffic conditions in the area of interest and to locate road segments under abnormal congestion states. Modeling congestion patterns can achieve these goals for citywide roadways, which amounts to learning the distribution of multivariate time series (MTS). However, existing works are either not scalable or unable to capture the spatial-temporal information in MTS simultaneously. To this end, we propose a principled and comprehensive framework consisting of a data-driven generative approach that can perform tractable density estimation for detecting traffic anomalies. Our approach first clusters segments in the feature space and then uses conditional normalizing flow to identify anomalous temporal snapshots at the cluster level in an unsupervised setting. Then, we identify anomalies at the segment level by using a kernel density estimator on the anomalous cluster. Extensive experiments on synthetic datasets show that our approach significantly outperforms several state-of-the-art congestion anomaly detection and diagnosis methods in terms of Recall and F1-Score. We also use the generative model to sample labeled data, which can train classifiers in a supervised setting, alleviating the lack of labeled data for anomaly detection in sparse settings.


翻译:在智能交通系统,交通机构的目标有两个方面:监测有关地区的一般交通状况,并将路段置于异常拥挤状态之下。建模交通拥挤模式可以实现全市公路的这些目标,这相当于学习多变时间序列的分布。然而,现有的工程不是无法扩展,就是无法同时捕捉多边贸易体系的空间时空信息。为此,我们提议了一个原则性和全面的框架,由数据驱动的基因化方法组成,可以对交通异常现象进行可移动密度估计。我们的方法在地貌空间的第一个集群部分,然后使用有条件的正常流动,在不受监督的环境下,在集群一级确定反常时间截图。然后,我们通过在异常现象集群上使用内核密度估计器来找出部分一级的异常。关于合成数据集的广泛实验表明,我们的方法大大超越了在Recall和F1-Score方面一些最先进的拥挤异常检测和诊断方法。我们的方法首先使用有条件的正常流动,在未受监督的情况下,在集群一级,我们用一个可测量的样品模型来控制地测量数据。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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