【摘 要】
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车辆目的地推测可以为城市公共安全等应用领域提供辅助,但是在仅仅知道车辆起始位置信息的情况下,推测车辆目的地准确率不高。本文设想通过在城市道路摄像头的所有视频录像数
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院; 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室; 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室; 西北工业大学计算机学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:61772136)资助
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车辆目的地推测可以为城市公共安全等应用领域提供辅助,但是在仅仅知道车辆起始位置信息的情况下,推测车辆目的地准确率不高。本文设想通过在城市道路摄像头的所有视频录像数据中进行时空搜索(在过去的某个时刻、某个位置的视频录像中搜索目标车辆),以获取目标车辆更多的途经信息,从而更准确地推测出其目的地。为了在相同的时空搜索次数下最大化目标车辆目的地推测准确率,本文提出基于概率的单一指标和基于效益的复合指标(概率和基尼指数复合指标、概率和信息增益复合指标)来评估不同时空搜索对于车辆目的地推测的效用,并分别基于三种指标实现算法CFMM‐MidQuery、CFMM‐UtilityQuery‐Gini和CFMM‐UtilityQuery‐Info。使用真实的出租车轨迹数据进行实验,结果表明,时空搜索有助于提高车辆目的地推测的准确率,其中基于效益的复合指标较基于概率的单一指标评估效果更好,在时空搜索次数相同的条件下,目的地推测的准确率相差最大达到11.4%。
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