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在僅有車輛起始位置信息的情況下，車輛目的地推測的準確率通常較低。針對該問題，通過在城市道路攝像頭的視頻錄像數(shù)據(jù)中進行時空搜索，獲取目標車輛更多的途經(jīng)信息，以更準確地推測出其目的地。為在相同的時空搜索次數(shù)下最大化目標車輛目的地推測的準確率，設(shè)計基于概率的單一指標、基于概率和基尼指數(shù)的復(fù)合指標以及基于概率和信息增益的復(fù)合指標，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種指標分別提出 Cfmm-midquery Cfmm-utility Query-Gini和 Cfmm-utility Query Info算法。實驗結(jié)果表明，時空搜索有助于提高車輛目的地推測的準確率，基于效益的復(fù)合指標較基于概率的單→指標評估效果更好，在時空搜索次數(shù)相同的條件下，兩者目的地推測的準確率相差最高達11.4%。
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