GPS trajectory 的提取策略

最新推荐文章于 2024-06-20 09:42:37 发布
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#出租车 #轨迹

在处理大量出租车GPS轨迹数据时，为提取有效行驶轨迹，提出了时间间隔ΔT和距离阈值Δdistance的策略。面对GPS噪声和车辆趴活情况，通过设定条件对时间序列进行分割。同时，针对数据中出现的出租车ID冲突问题，介绍了两种处理方法：1) 清除异常数据，可能损失大量信息；2) 通过聚类对异常数据进行分类，但可能存在分类不准确的问题。实际操作中选择了分类方法，展示了一天中凌晨至凌晨3点的出租车轨迹分布图。

问题：给定大量的出租车时间轨迹序列，分析出正常的行驶轨迹序列。

 

时间轨迹序列的提取：出租车轨迹

（1）GPS原始数据是<longitude,latitude,timestamp>→(x,y,t)。但是GPS是有噪声的，而且车辆可能趴活。因此要合理提取行驶轨迹用到如下策略
 a) ΔT，定义最大时间间隔，如果2

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《Map-Matching for Low-Sampling-Rate GPS Trajectories》 读书笔记
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这是我见过对场景定义最清楚的一篇论文了Definition 1 (GPS Log): A GPS log is a collection of GPS points 𝐿 = {𝑝1, 𝑝2,... , 𝑝𝑛} . Each GPS point 𝑝𝑖 ∈ 𝐿 contains latitude 𝑝𝑖 . 𝑙𝑎𝑡, longitude 𝑝𝑖 . 𝑙𝑛𝑔 and timestamp 𝑝𝑖 . 𝑡, as illustrated in the left part of Figure 3. （定义点的集合）
GPS轨迹聚类算法TRACLUS介绍（一）
weixin_43891708的博客
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GPS轨迹聚类算法TRACLUS介绍 在自研众包地图方案过程中，作为主机厂，会获得大量的车辆GPS轨迹，这些轨迹信息可是众包地图的重要数据来源之一，整体策略是在图商的底图基础上再结合车辆GPS轨迹进行引导线更新。实际自动驾驶L4场景开发过程中发现：实车跑过的轨迹线远比算法生成的引导线合理，尤其是转弯掉头等场景引导线。 这篇文章，将对论文 **Trajectory Clustering: A Partition-and-Group Framework（轨迹聚类：一种分段归组的框架）**做出解读。 ...
JUST技术：轨迹生成算法的基础做法-序列到序列模型
woliuqiangdong的博客
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位置数据，是选址、商铺推荐、广告位投放等业务的重要基础。是否可以在保护原始数据不被泄露的情况下，达到相近的业务效果？一种解决思路就是通过真实轨迹学习城市人群的出行分布来生成轨迹。生成轨迹可以代替包含用户隐私信息的真实轨迹，来达到相近数据分析、上层业务建设的效果，且避免原始位置信息外泄。更多关于轨迹生成算法在智慧城市中的应用场景，在笔者往期文章中有讨论。 往期我们介绍了两项研究工作：跨城市的Zero-shot轨迹生成技术，和原城市轨迹生成模型。事实上，从熟悉深度学习技术应用的同学的视角来看，这两项研究工作的
GPS轨迹数据集免费下载资源整理
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本文主要是整理了GPS轨迹数据集免费资源库，从这些库中能够免费下载到GPS数据，同时还整理出了这些数据的格式，数据集的简单描述等等。如果你发现更好的相关数据资源，欢迎共享 :)1. GeoLife GPS Trajectories该GPS轨迹数据集出自微软研究GeoLift项目。从2007年四月到2012年八月收集了182个用户的轨迹数据。这些数据包含了一系列以时间为序的点，每一个点包含经纬度、海拔
论文笔记：Map-Matching for low-sampling-rate GPS trajectories（ST-matching）
qq_40206371的博客
04-26 2311
给定未加工的 GPS 轨迹 T 和路网 G(V,E),从 G 中寻找路径 P（实际路径匹配轨 迹 ）如果没有N(cj)的话，那么为了Fs越大越好，||ci-cj||越小越好，最后就会选择距离。记轨迹中的采样点个数为n、路网中路段个数为m，每个采样点最多有k个候选点。结合了观测概率【几何信息】和传递概率【拓扑信息】每一个点找到这样的一个候选点集合，得到候选点图。绿色+蓝色是GPS轨迹，红色是用户的实际轨迹。之间的真实路径是ci到cj最短路径的可能性。这时候就需要时间传递概率（速度传递概率）
探索轨迹距离：trajectory_distance 模块的奥秘
最新发布
gitblog_00069的博客
06-20 529
探索轨迹距离：trajectory_distance 模块的奥秘 在数据科学和地理信息系统领域，对运动物体轨迹的分析与处理是一项重要任务。为了有效地比较和理解这些轨迹，我们需要精确衡量它们之间的相似度。这就是 trajectory_distance 这个 Python 开源库的价值所在。它提供了九种不同的轨迹距离计算方法，为研究者和开发者提供了一站式的解决方案。 项目介绍 trajectory_d...
改进的密集轨迹代码improved_trajectory.rar_trajectory_密集轨迹_稠密轨迹_稠密轨迹提取_轨迹提
09-19
1. **更高效的连接算法**：原方法可能采用固定距离阈值或时间窗口连接轨迹点，而改进版可能引入更智能的策略，如动态阈值、基于速度和方向的连接，以适应不同情况下的轨迹连接。 2. **优化的数据结构**：使用更高效...
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GPS数据提取的核心原理与NMEA协议解析 GPS定位数据的获取始于对卫星通信协议的理解，其中NMEA 0183协议是行业标准。它定义了GPS设备输出语句的格式与传输规则，采用ASCII编码、串行通信方式，每条语句以`$`开头，`...
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05-16
轨迹距离 ===================== trajectory_distance是一个Python模块，用于计算轨迹对象之间的距离。 它在Python和Cython中均实现。 描述 trajectory_distance包含9条轨迹之间的距离。 SSPD（对称段路径距离） 单向（单向距离） 豪斯多夫 弗雷谢特 离散Frechet DTW（动态时间规整） LCSS（最长公共子序列） ERP（通过实际罚分编辑距离） EDR（在实际序列上编辑距离） 依存关系 trajectory_distance经过测试可在Python 2.7下工作。 构建软件所需的依赖项为NumPy> = 1.9.1，Cython> = 0.21.2，形状> = 1.5.6，Geohash和有效的C / C ++编译器。 安装 该软件包使用distutils。 要在您的主目录中安装，请使用：
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非常好用的GPS仿真模拟，可以设置input/output,可对输入输出进行多项设置，可仿真输入GPS数据（可设置GPS点，速度等。）,如果虚拟串口无法启动，请将程序目录下的X64下面的一个文件（bizVSerialNT.sys），放入以下路径C:\Windows\System32\drivers\bizVSerialNT.sys ,重启电脑即可
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weixin_33912638的博客
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  K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。      聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如...
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