陈超
- 作品数：5 被引量：25H指数：3
- 供职机构：重庆大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金留学人员科技活动项目择优资助经费安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多源异构众包数据的风景旅行路线规划
- 旅行是人们生活中的重要部分,而旅行路线规划是一项重要却繁杂的准备工作.Web2.0、全球定位系统、移动互联网等技术的快速发展使得大量记录人类与物理世界、数字世界交互的众包数据容易获得.这些数据包含了兴趣点的基本属性、受欢...
- 陈霞陈超刘凯
- 关键词：推荐系统路网模型
- 文献传递
- 基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复被引量：6
- 2023年
- 智能交通系统(intelligent transportation systems,ITSs)被广泛用于智慧城市中,却普遍存在感知数据缺失问题.而交通感知站点有限的存储计算能力严重制约感知数据的恢复,极大影响ITSs的正常使用.虽然可以利用边缘节点强大的存储计算能力解决这个困境,但边缘节点部署的高复杂性和感知数据时空相关性的高动态性对数据精确恢复提出挑战.为了解决上述挑战,提出基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复系统.具体地,首先利用子模优化理论,提出具有理论下界的边缘节点次优部署分配算法.然后,基于低秩理论恢复感知数据,并基于恢复结果估计非缺失下限,通过反馈自适应调整感知站点的数据上传比例,从而保证数据精确恢复.最后,基于澳大利亚600个交通站点1年的感知数据构建原型系统,对所提算法进行评估.实验结果表明,所提算法的边缘节点部署性能达到最优性能的90%以上,缺失数据恢复精度比3种对比方法提高43.8%以上.同时,自适应数据恢复能够平均提高精度40.3%.
- 向朝参程文辉张昭焦贤龙屈毓锛陈超陈超
- 关键词：智能交通系统
- 基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配被引量：13
- 2022年
- 随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和粒度细,以及空闲时间充足的优点.因此,利用这些智联网汽车现有的移动感知设备能够为城市大规模、细粒度、低成本的感知提供很好的机会.本文以出租车、滴滴等这一类重要的智联网汽车为研究对象,重点研究它们的感知任务分配问题,主要面临两方面挑战:一是智联网汽车载客收益(如出租车载客收入)以及汽车/感知任务分布具有时空动态性,导致智联网汽车的感知成本具有高时空动态性且很难建模和学习.二是感知任务的最优分配问题是NP-hard问题,具有指数级时间复杂度.同时,高移动性的智联网汽车对任务的实时分配要求很高.因此,如何对大规模的智联网汽车实现任务的最优实时分配具有挑战性.为了解决这两个挑战,本文提出基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配方法.通过深度强化学习模型对高时空动态性的汽车感知成本进行精确学习,然后基于学习结果进行感知任务的实时最优分配.具体地,针对挑战一,利用基于双注意力机制的循环神经网络挖掘汽车载客收益的时空相关性,并结合驾驶耗费模型,学习智联网汽车的感知成本.针对挑战二,首先通过问题等价转换和理论分析,证明该任务的最优分配问题具有单调子模目标函数和q-独立系统约束条件.然后,基于子模优化理论,联合考虑整体收益和边际效益,提出多项式时间复杂度的近似最优分配算法(近似率为1/2+c_(max)/c_(min)),其中c_(max)和c_(min)分别表示所有感知成本的最大和最小值.最后,基于两个大规模的智联网汽车数据集(重庆市,约12493辆车;纽约市,约超过1.13亿个行
- 向朝参李耀宇冯亮冯亮陈超陈超
- 关键词：循环神经网络
- 基于路网层次收缩的快速分布式地图匹配算法被引量：1
- 2022年
- 地图匹配是轨迹数据挖掘的基本操作,在许多空间数据智能场景中都非常有用.基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的地图匹配算法具有较高的准确率,应用最为广泛,但其计算效率较低,难以应对实时性要求较高的大规模轨迹情形.提出了一个基于路网层次收缩的分布式地图匹配框架CHMM,能够对大规模的轨迹数据实现快速地图匹配.具体而言,提出了一个简单但有效的分区方案,能够解决分布式场景下轨迹数据分布不平衡的问题;提出了一个基于路网层次收缩的多对多最短路径查询算法,能够保证结果不变的情况下,显著提升基于HMM的地图匹配算法的效率.采用真实的路网数据和轨迹数据做了充分的实验,实验结果表明:CHMM算法具有更快的计算效率和更强的可扩展性.CHMM算法落回到了真实的产品中,支持了多个项目的落地.我们也开源了核心代码,并提供了一个在线演示系统.
- 李瑞远朱浩文王如斌陈超郑宇
- 关键词：地图匹配分布式计算
- 多源异构众包数据风景旅行路线规划被引量：6
- 2016年
- 提出基于多源异构众包数据的风景路线规划系统,为用户推荐给定两点间景色最优的旅行路线,满足路线长度约束.从开放街道地图(OSM)提取基本路网、融合移动社交网络和媒体数据,对每个路段进行风景值刻画,实现风景路网建模.提出基于规则的风景路线规划算法,满足给定约束的同时实现整体路线风景值的最大化.选取美国旧金山作为实验对象进行验证,结果表明:提出的规划算法能实现路线风景值的最大化.
- 陈霞陈超刘凯
