ICDE 2020 论文解读：利用轨迹数据自动校准道路交叉口拓扑信息

基础路网数据是网约车路线规划和运营管理最重要的数据。路网数据的快速更新能够使线上服务更快地感知物理世界的快速变化，对于提升导航可靠性和用户出行体验至关重要。

滴滴作为领先的一站式移动出行平台，拥有海量轨迹数据。近期，滴滴和华东师大数据学院创新性地提出了一个交叉路口的三阶段校准框架-CITT，发表在《Automatic Calibration of Road Intersection Topology using Trajectories》中，并且，该论文被ICDE 2020收录！

想知道交叉口拓扑校准的难点在哪里吗？

想了解入选ICDE 2020的论文有什么特别之处吗？

4月29日19:30，我们特别邀请到了滴滴资深算法工程师——刘国平，他将带来《利用轨迹数据自动校准道路交叉口拓扑信息》的专题直播。本次直播，他将为你解读ICDE 2020 论文，并介绍交叉口拓扑校准的挑战与难点！千万不要错过！

直播信息

直播主题：利用轨迹数据自动校准道路交叉口拓扑信息

直播时间：4月29日（周三） 19:30-20:3

主讲嘉宾：

刘国平：2016年7月加入滴滴，地图与公交事业部资深算法工程师，毕业于浙江大学。负责基于多源大数据的路网更新方向的算法工作，研究兴趣点包括时空异常检测、轨迹模式挖掘、用户出行画像刻画、路网生成等。

直播介绍：

本次直播，嘉宾将从以下三方面展开讲述：

1. 交叉口拓扑校准的挑战与难点

2. 三阶段拓扑校准框架CITT介绍

3. 实验效果与展望