In this work, we propose the Road Data Enrichment (RoDE), a framework that fuses data from heterogeneous data sources to enhance Intelligent Transportation System (ITS) services, such as vehicle routing and traffic event detection. We describe RoDE through two services: (i) Route service, and (ii) Event service. For the first service, we present the Twitter MAPS (T-MAPS), a low-cost spatiotemporal model to improve the description of traffic conditions through Location-Based Social Media (LBSM) data. As a case study, we explain how T-MAPS is able to enhance routing and trajectory descriptions by using tweets. Our experiments compare T-MAPS’ routes against Google Maps’ routes, showing up to 62% of route similarity, even though T-MAPS uses fewer and coarse-grained data. We then propose three applications, Route Sentiment (RS), Route Information (RI), and Area Tags (AT), to enrich T-MAPS’ suggested routes. For the second service, we present the Twitter Incident (T-Incident), a low-cost learning-based road incident detection and enrichment approach built using heterogeneous data fusion. Our approach uses a learning-based model to identify patterns on social media data which is then used to describe a class of events, aiming to detect different types of events. Our model to detect events achieved scores above 90%, thus allowing incident detection and description as a RoDE application. As a result, the enriched event description allows ITS to better understand the LBSM user’s viewpoint about traffic events (e.g., jams) and points of interest (e.g., restaurants, theaters, stadiums).

中文翻译：

---

基于异构数据融合的智能交通道路数据丰富框架

在这项工作中，我们提出了道路数据丰富 (RoDE)，这是一个融合来自异构数据源的数据以增强智能交通系统 (ITS) 服务的框架，例如车辆路线和交通事件检测。我们通过两个服务来描述 RoDE：（i）路由服务，以及（ii）事件服务。对于第一个服务，我们提出了 Twitter MAPS (T-MAPS)，这是一种低成本的时空模型，可通过基于位置的社交媒体 (LBSM) 数据改进对交通状况的描述。作为案例研究，我们解释了 T-MAPS 如何通过使用推文来增强路由和轨迹描述。我们的实验将 T-MAPS 的路线与 Google Maps 的路线进行了比较，显示出高达 62% 的路线相似性，即使 T-MAPS 使用较少且粗粒度的数据。然后我们提出了三个应用程序，Route Sentiment (RS)、Route Information (RI)、和区域标签（AT），以丰富 T-MAPS 的建议路线。对于第二个服务，我们展示了 Twitter Incident (T-Incident)，这是一种使用异构数据融合构建的基于学习的低成本道路事故检测和丰富方法。我们的方法使用基于学习的模型来识别社交媒体数据上的模式，然后用于描述一类事件，旨在检测不同类型的事件。我们的事件检测模型得分超过 90%，从而允许将事件检测和描述为 RoDE 应用程序。因此，丰富的事件描述允许 ITS 更好地理解 LBSM 用户关于交通事件（例如，拥堵）和兴趣点（例如，餐馆、剧院、体育场）的观点。我们介绍了 Twitter 事件 (T-Incident)，这是一种使用异构数据融合构建的基于低成本学习的道路事件检测和丰富方法。我们的方法使用基于学习的模型来识别社交媒体数据上的模式，然后用于描述一类事件，旨在检测不同类型的事件。我们的事件检测模型得分超过 90%，从而允许将事件检测和描述为 RoDE 应用程序。因此，丰富的事件描述允许 ITS 更好地理解 LBSM 用户关于交通事件（例如，拥堵）和兴趣点（例如，餐馆、剧院、体育场）的观点。我们介绍了 Twitter 事件 (T-Incident)，这是一种使用异构数据融合构建的基于低成本学习的道路事件检测和丰富方法。我们的方法使用基于学习的模型来识别社交媒体数据上的模式，然后用于描述一类事件，旨在检测不同类型的事件。我们的事件检测模型得分超过 90%，从而允许将事件检测和描述为 RoDE 应用程序。因此，丰富的事件描述允许 ITS 更好地理解 LBSM 用户关于交通事件（例如，拥堵）和兴趣点（例如，餐馆、剧院、体育场）的观点。我们的方法使用基于学习的模型来识别社交媒体数据上的模式，然后用于描述一类事件，旨在检测不同类型的事件。我们的事件检测模型得分超过 90%，从而允许将事件检测和描述为 RoDE 应用程序。因此，丰富的事件描述允许 ITS 更好地理解 LBSM 用户关于交通事件（例如，拥堵）和兴趣点（例如，餐馆、剧院、体育场）的观点。我们的方法使用基于学习的模型来识别社交媒体数据上的模式，然后用于描述一类事件，旨在检测不同类型的事件。我们的事件检测模型得分超过 90%，从而允许将事件检测和描述为 RoDE 应用程序。因此，丰富的事件描述允许 ITS 更好地理解 LBSM 用户关于交通事件（例如，拥堵）和兴趣点（例如，餐馆、剧院、体育场）的观点。