主讲人：James Haworth

邀请人：成艳 特聘研究员

时间：2023年11月8日（周三）下午15:10-16:40

地点：通达馆103会议室

主讲人简介：

James Haworth：伦敦大学学院土木、环境与测绘工程系副教授，SpaceTimeLab核心成员，地理空间科学硕士项目负责人。其主要研究方向为交通大数据的时空建模，擅长应用机器学习、深度学习、机器视觉等方法分析多源、复杂大数据。他本人及所在团队与伦敦交通局保持密切的科研合作，利用Oyster Card数据对伦敦居民的交通出行模式及时空特征进行了深入分析，他本人主持和参与了多项英国工程和物理科学研究理事会（EPSRC）资助的科研项目。

主讲内容简介：

近年来，深度学习已经改变了计算机在计算机视觉、模式识别和时间序列预测等领域执行各种任务的能力。这些技术在交通研究中也找到了其应用场景。长期以往，交通研究领域一直是一个数据驱动的领域，并运用许多先进的机器学习方法。本讲座将首先介绍与交通研究相关的深度学习的主要算法，回顾这些算法是如何被用于处理交通时空数据的，并进一步介绍伦敦大学学院 SpaceTimeLab的一些案例研究，如利用计算机视觉理解道路风险和利用图神经网络预测事故风险。最后提出关于未来人工智能在交通领域的发展方向的一些想法。

欢迎各位老师、同学参加院级高等讲堂——复杂环境下城市轨道交通客流分析预测与运营管理系列讲座！

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