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pNEUMA_mastersproject:编写的Python文件可用于pNEUMA数据集

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简介:
这段研究项目名为“pNEUMA_mastersproject”,专注于利用Python编程语言处理和分析专有的pNEUMA数据集,旨在为肺炎相关的研究提供有力的数据支持和技术手段。 概述: 从大规模轨迹数据集中估算交通特征是本项目的核心目标。此代码库作为硕士论文的一部分,用于处理无人机在pNEUMA实验中获取的轨迹数据,并将其与基础网络相连接,通过放置虚拟回路来获得任何位置上的宏观流量特性。 使用该代码相对简单:首先将数据集转换为正确的格式,然后提取研究区域内的网络结构,并将所有轨迹映射到这个网络上。在任意指定的位置设置虚拟环路可以获取相应的交通特征信息。 更多细节请参考存储库中的论文文本。未来计划进行一些更新、编辑和错误修复工作,并加入简短的Wiki说明以简化使用流程。 地图匹配过程采用的是基于Newson及Krumm(2009)研究的HMM方法,具体通过“LeuvenMapMatching”软件包实现。“LeuvenMapMatching”的许可条款为:版权所有。

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客服
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  • pNEUMA_mastersprojectPythonpNEUMA
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    这段研究项目名为“pNEUMA_mastersproject”,专注于利用Python编程语言处理和分析专有的pNEUMA数据集,旨在为肺炎相关的研究提供有力的数据支持和技术手段。 概述: 从大规模轨迹数据集中估算交通特征是本项目的核心目标。此代码库作为硕士论文的一部分,用于处理无人机在pNEUMA实验中获取的轨迹数据,并将其与基础网络相连接,通过放置虚拟回路来获得任何位置上的宏观流量特性。 使用该代码相对简单:首先将数据集转换为正确的格式,然后提取研究区域内的网络结构,并将所有轨迹映射到这个网络上。在任意指定的位置设置虚拟环路可以获取相应的交通特征信息。 更多细节请参考存储库中的论文文本。未来计划进行一些更新、编辑和错误修复工作,并加入简短的Wiki说明以简化使用流程。 地图匹配过程采用的是基于Newson及Krumm(2009)研究的HMM方法,具体通过“LeuvenMapMatching”软件包实现。“LeuvenMapMatching”的许可条款为:版权所有。
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