百度地图显示车辆运行轨迹(静态)

 百度地图开发常用网站

1、百度地图开放平台

百度地图开放平台 | 百度地图API SDK | 地图开发

2、百度地图 Javascript API

3、JavaScript API v2.0类参考

百度地图JSAPI 2.0类参考

4、百度地图示例DEMO(JavaScript API v2.0)

地图JS API示例 | 百度地图开放平台

5、百度地图 ak 申请:(JavaScript API v2.0)

jspopular | 百度地图API SDK

6、开源库(JavaScript API v2.0):鼠标绘制工具条、热力图、聚合marker、测距工具、自定义覆盖物、自定义信息窗口、路书等功能

jspopular | 百度地图API SDK

7、百度地图坐标拾取系统

拾取坐标系统

说明

项目中使用 JavaScript API v2.0 版本,当然也可以使用最新版 V3.0。

JavaScript API Lite是移动端浏览器上构建地图应用


百度地图点击图层显示信息窗口

1、百度地图 ak 申请:(JavaScript API v2.0)

jspopular | 百度地图API SDK

2、实现效果图如下:

首先说明一下,这个功能主要是完成后台在地图上图层显示车辆的运行轨迹(线),一般车辆的轨迹可能通过app采集 或 车载终端上传到服务器。

 

3、网页源码:

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8" />
		<title>百度地图显示车辆运行轨迹(静态)</title>
		<script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=你在百度地图开放平台申请的ak"></script>
		<!--  你在百度地图开放平台申请的ak -->
	</head>
	<body>
		<div id="allmap" style="position: absolute; width: 100%; top: 0px; bottom: 0px"></div>
		<script type="text/javascript">
		//添加鼠标单击事件、鼠标触发事件	
		function addMarkerClickHandler( content, marker , showType) {
			//图层点击事件,像是详细信息
	    	marker.addEventListener("click", function (e) {
		        openInfo(content, e);
		    });
		    //鼠标经过图层时的操作
		    marker.addEventListener("mouseover", function (e) {
		        marker.setTop(true);//设置显示在最上面,防止多图层显示在相同位置时 无法知道时哪个图层
		        marker.setIcon(icon_highlight);//设置图层高亮显示
		        if (marker.getLabel()) {
		            marker.getLabel().show();
		        }
		    });
		    //鼠标离开图层后的操作
		    marker.addEventListener("mouseout", function (e) {
		        marker.setTop(false);
		        //显示不同的颜色显示标签
		        //showType
		        //复原图层的原始图标
		        if (showType == "1") {
		            marker.setIcon(icon_red);
		        } else if (showType == "2") {
		            marker.setIcon(icon_green);
		        }
		        //隐藏图层标签内容
		        if (marker.getLabel()){
		            marker.getLabel().hide();
		        }
		    });
		}	
		
		//显示信息窗口参数及显示函数
		/** 信息窗口参数 */
		var opts = {
			width : 220, // 信息窗口宽度
			//height : 200, // 信息窗口高度
			//title : "详细信息" , // 信息窗口标题
			enableMessage : false// 设置允许信息窗发送短息
		};
		function openInfo(content, e) {
			var p = e.target;
			var point = new BMap.Point(p.getPosition().lng, p.getPosition().lat);
			var infoWindow = new BMap.InfoWindow(content, opts); // 创建信息窗口对象
			map.openInfoWindow(infoWindow, point); // 开启信息窗口
		}
			
			
        var map = new BMap.Map("allmap", { minZoom: 9, maxZoom: 19 });
        var point = new BMap.Point(116.128554, 24.294562);
        var top_left_navigation = new BMap.NavigationControl();
        map.addControl(top_left_navigation);// 添加平移缩放控件
        map.addControl(new BMap.ScaleControl({ anchor: BMAP_ANCHOR_TOP_LEFT })); // 添加比例尺控件
        map.addControl(new BMap.OverviewMapControl()); //添加缩略地图控件
        map.enableScrollWheelZoom();//启用滚轮放大缩小
        map.centerAndZoom(point, 9);
        var bmp_type = new BMap.MapTypeControl({ anchor: BMAP_ANCHOR_TOP_RIGHT });
        map.addControl(bmp_type);
       
	   
	    //显示车辆轨迹线
		//车辆轨迹坐标
		var latLngArray = [
			"113.408984,23.174023",
			"113.406639,23.174023",
			"113.403944,23.173566",
			"113.400827,23.17394",
			"113.397468,23.174496",
			"113.391494,23.174513",
			"113.389032,23.174588",
			"113.388736,23.173217",
			"113.388511,23.171888",
			"113.388592,23.170501",
			"113.38861,23.170219",
			"113.38861,23.168342",
			"113.388574,23.165218"
		];
		//中心点坐标
		var  carCenterPoint = new BMap.Point(113.408984, 23.174023);
		
		//轨迹显示样式
		var sy = new BMap.Symbol(BMap_Symbol_SHAPE_BACKWARD_OPEN_ARROW, {
			scale: 0.6,//图标缩放大小
			strokeColor: '#fff',//设置矢量图标的线填充颜色
			strokeWeight: '2',//设置线宽
		});
		var icons = new BMap.IconSequence(sy, '10', '30');
		// 创建polyline对象
		var pois = [];
		var carOpts = {
			position: carCenterPoint,    // 指定文本标注所在的地理位置
			offset: new BMap.Size(30, -30)    //设置文本偏移量
		}
		var carlabel = new BMap.Label("某车辆轨迹", carOpts);  // 创建文本标注对象
		carlabel.setStyle({
			color: "red",
			fontSize: "12px",
			height: "20px",
			lineHeight: "20px",
			fontFamily: "微软雅黑"
		});
		map.addOverlay(carlabel);
		map.centerAndZoom(carCenterPoint , 17);
		for(var i = 0; i < latLngArray.length ; i++) {
			var latLng = latLngArray[i];
			var pointArray = latLng.split(",");
			pois.push(new BMap.Point(pointArray[0], pointArray[1]));
		}
		var polyline = new BMap.Polyline(pois, {
			enableEditing: false,//是否启用线编辑,默认为false
			enableClicking: true,//是否响应点击事件,默认为true
			icons: [icons],
			strokeWeight: '8',//折线的宽度,以像素为单位
			strokeOpacity: 0.8,//折线的透明度,取值范围0 - 1
			strokeColor: "#18a45b" //折线颜色
		});
		map.addOverlay(polyline);
	   
 
    </script>
	</body>
	
</html>

<think>嗯,用户想了解或开发公交车实时查询系统的相关信息,特别是关于实现方案、API和数据源的问题。首先,我需要整理公交车实时查询系统的基本组成部分。系统应该包括数据采集、数据处理、API接口、前端展示这几个部分。数据源是关键,得考虑实时数据从哪里来,可能来自公交公司的GPS设备或者第三方数据提供商。然后,数据处理部分可能需要使用消息队列来应对高并发,比如Kafka或者RabbitMQ。存储的话,可能需要用MySQL或MongoDB来存基础信息,Redis缓存实时数据,提高响应速度。 接下来是API开发,这里可能需要用RESTful风格,方便前后端分离。Spring Boot或者Node.js都是常用的后端框架,可以处理请求和业务逻辑。前端的话,微信小程序或者Vue.js都是不错的选择,特别是微信小程序适合移动端用户,实时展示车辆位置和到站时间。 数据源方面,用户可能需要申请政府开放的数据接口,比如交通局的公开数据,或者购买商业API,比如高德、百度的地图服务。如果这些不可行,可能得自己模拟数据,但这对实际应用来说不够可靠。 然后要考虑系统架构,微服务架构可能更适合,尤其是需要扩展的时候。负载均衡和分布式部署可以提升系统的稳定性和处理能力。另外,安全方面也不能忽视,HTTPS、JWT鉴权都是必要的措施。 引用部分需要确认用户提供的三个引用是否相关。引用1提到微信小程序和公交数据接口,引用2是关于SSM框架的公交查询系统,引用3是Vue.js和MyBatisPlus。这些内容可以和当前的实现方案结合起来,比如使用微信小程序作为前端,SSM或Spring Boot作为后端,Vue.js用于管理后台,MyBatisPlus处理数据持久化。 可能用户还需要知道具体的开发步骤,比如数据采集如何对接GPS设备,如何处理实时数据流,如何设计数据库表结构,以及如何保证系统的实时性和准确性。此外,性能优化和系统测试也是关键点,需要确保在高并发情况下系统仍能稳定运行。 最后,生成相关问题时要覆盖技术选型、数据处理、性能优化、数据源获取、安全措施和用户体验等方面,帮助用户全面了解开发过程中可能遇到的问题和解决方案。</think>### 公交车实时查询系统开发实现方案 #### 一、系统核心模块与技术实现 1. **数据采集与处理** - **数据源类型**: - 实时GPS定位数据(来自公交车载设备) - 公交线路/站点静态数据(如线路规划、停靠站点) - 路况信息(用于预测到站时间) - **技术实现**: - 通过MQTT/Kafka接入GPS数据流[^2] - 使用ETL工具(如Logstash)清洗数据 - 部署Flink/Spark Streaming实时计算引擎处理轨迹数据 2. **数据存储架构** ```mermaid graph LR A[GPS设备] --> B(Kafka消息队列) B --> C(Flink实时计算) C --> D{存储层} D --> E[Redis缓存实时位置] D --> F[MySQL基础信息] D --> G[HBase历史轨迹] ``` 3. **API服务开发** - **接口示例**(RESTful风格): ```java @GetMapping("/realtime") public ResponseData<List<BusPosition>> getRealtimePosition( @RequestParam String lineId, @RequestParam String direction) { // 调用业务逻辑层 } ``` - **技术栈选择**: - 后端框架: Spring Boot(Java)或FastAPI(Python)[^2][^3] - 数据缓存: Redis Cluster(TPS可达10万+) - 接口文档: Swagger/OpenAPI #### 二、关键数据源对接方案 1. **政府开放平台** - 示例接口(北京公交): `https://api.xxxx.gov.cn/bus/realtime?line=300&key=APIKEY` - 返回数据结构: ```json { "code": 200, "data": [ { "vehicleId": "京A12345", "lng": 116.397128, "lat": 39.916527, "stationRemain": 3 } ] } ``` 2. **第三方商业API** | 服务商 | 特点 | 计费模式 | |--------|------|----------| | 高德地图 | 覆盖200+城市 | 按调用量阶梯计费 | | 百度地图 | 含路况预测 | 每日免费限额 | | 腾讯位置服务 | 微信生态整合 | 企业认证优惠 | 3. **自建数据采集**(需硬件配合): - 车载终端要求: - 支持4G通信 - 定位精度<10米 - 数据上报频率≥30秒/次 - 协议规范: ```protobuf message GPSData { required string vid = 1; required double longitude = 2; required double latitude = 3; optional int32 speed = 4; optional int32 direction = 5; } ``` #### 三、系统架构设计要点 1. **微服务架构** ```python # 示例:车辆轨迹处理服务 class PositionService: def __init__(self): self.cache = RedisClient() def process_gps(self, data): # 坐标纠偏(BD09 <-> WGS84) corrected = coordinate_convert(data) # 写入时序数据库 influxdb.write(corrected) # 更新缓存 self.cache.set(f"bus:{data.vid}", corrected) ``` 2. **性能优化策略** - 地理围栏预计算: 使用R树索引加速站点匹配 - 轨迹压缩算法: 采用Douglas-Peucker算法减少数据量 - 分级缓存策略: $$ TTL_{hot} = 5s,\ TTL_{normal} = 30s $$ 3. **容灾方案** - 多级数据冗余: 本地缓存 -> 区域中心 -> 云存储 - 降级策略: - 实时数据不可用时返回定时预测 - 使用历史同期数据填充 #### 四、典型技术挑战与解决方案 1. **高并发场景** - 使用Kafka分区策略: $$ Partition\ Num = \lceil \frac{Peak\ TPS}{Single\ Partition\ Capacity} \rceil $$ - 横向扩展方案: ```bash # Kubernetes部署示例 kubectl autoscale deployment position-service --cpu-percent=80 --min=3 --max=10 ``` 2. **定位漂移处理** - 卡尔曼滤波算法: $$ \hat{x}_k = F_k\hat{x}_{k-1} + B_k u_k $$ $$ P_k = F_kP_{k-1}F_k^T + Q_k $$ - 道路匹配算法(Hidden Markov Model)
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