스웨덴 예테보리의 42개 교통 카메라에서 수집된 2020년의 실시간 교통 데이터를 사용하여 교통 이상 탐지를 위한 시공간 생성적 적대 신경망(STGAN) 프레임워크를 제시합니다. STGAN은 그래프 신경망과 장단기 기억 네트워크를 결합하여 교통 데이터의 복잡한 공간 및 시간적 의존성을 포착합니다. 2020년 4월부터 11월까지의 데이터로 모델을 훈련하고, 2020년 11월 14일부터 23일까지의 데이터로 검증했습니다. 결과는 높은 정확도와 낮은 오탐율로 교통 이상 현상(카메라 신호 중단, 시각적 인공물, 극심한 기상 조건 등)을 효과적으로 탐지함을 보여줍니다.
