在僅有車輛起始位置信息的情況下,車輛目的地推測的準(zhǔn)確率通常較低。針對該問題,通過在城市道路攝像頭的視頻錄像數(shù)據(jù)中進(jìn)行時空搜索,獲取目標(biāo)車輛更多的途經(jīng)信息,以更準(zhǔn)確地推測出其目的地。為在相同的時空搜索次數(shù)下最大化目標(biāo)車輛目的地推測的準(zhǔn)確率,設(shè)計(jì)基于概率的單一指標(biāo)、基于概率和基尼指數(shù)的復(fù)合指標(biāo)以及基于概率和信息增益的復(fù)合指標(biāo),以評估不同時空搜索對于車輛目的地推測的效用,并基于3種指標(biāo)分別提出CFMM-MidQuery、CFMM-UtilityQuery-Gini和CFMM-UtilityQuery-Info算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,時空搜索有助于提高車輛目的地推測的準(zhǔn)確率,基于效益的復(fù)合指標(biāo)較基于概率的單一指標(biāo)評估效果更好,在時空搜索次數(shù)相同的條件下,兩者目的地推測的準(zhǔn)確率相差最高達(dá)11.4%。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程. 2020,46(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于簡單一階Markov模型的車輛目的地推測

基于改進(jìn)一階Markov模型的車輛目的地推測

本文基于相同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,測試不同階Markov模型推測車輛目的地的準(zhǔn)確率,結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出,當(dāng)Markov模型階數(shù)達(dá)到3時,車輛目的地推測的準(zhǔn)確率達(dá)到最高(2階Markov模型和3階Markov模型在推測車輛目的地時的準(zhǔn)確率基本一致),然后隨著模型階數(shù)的增加其推測準(zhǔn)確率逐漸降低,因此,當(dāng)有多個時空搜索返回結(jié)果為1時,本文僅選擇一個time-location參與模型的訓(xùn)練與預(yù)測。為研究相同數(shù)據(jù)集下車輛目的地推測準(zhǔn)確率與IInterval的關(guān)系,本文基于二階Markov模型改變IInterval(固定起始時間,改變中間搜索時刻),測試模型推測準(zhǔn)確率,結(jié)果如圖4所示。從圖4可以看出,隨著IInterval的增大,車輛目的地推測的準(zhǔn)確率也逐漸提高。因此,當(dāng)有多個時空搜索返回結(jié)果為1時,本文僅選擇IInterval最大的time-location參與模型的訓(xùn)練與預(yù)測。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]海上立體搜尋全局優(yōu)化模型及仿真研究[D]. 邢勝偉.大連海事大學(xué) 2012



本文編號：3617447