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GPS轨迹的预处理

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简介：
GPS轨迹的预处理主要探讨如何对采集到的原始GPS数据进行清洗、过滤和优化，以提高后续分析如路径规划、行为模式识别等应用的准确性和效率。 此PPT介绍了位置服务、轨迹的压缩以及通过滤波对轨迹进行预处理的内容。

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  • GPS轨迹的预处理
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    GPS轨迹的预处理主要探讨如何对采集到的原始GPS数据进行清洗、过滤和优化，以提高后续分析如路径规划、行为模式识别等应用的准确性和效率。 此PPT介绍了位置服务、轨迹的压缩以及通过滤波对轨迹进行预处理的内容。
     
  • GPS轨迹数据集合
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    GPS轨迹数据集合包含大量真实世界的地理位置信息，涵盖多种应用场景，为研究与开发提供宝贵的资源。 GPS轨迹数据集可用于深度学习模型的训练，其中包含有标签的GPS轨迹数据。
     
  • 轨迹预测
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    《轨迹预测》是一套基于数据分析与算法模型的技术体系，旨在准确预判物体或实体在未来时间内的移动路径和状态。广泛应用于交通规划、军事战略及个人定位服务等领域，为决策提供科学依据。 致谢 这项工作得到了欧盟H2020项目CLASS的支持，合同编号为780622。 项目结构如下： ``` trajectory-prediction |-- cfgfiles |-- stubs |-- tp | |-- dataclayObjectManager.py | |-- fileBasedObjectManager.py | |-- __init__.py | |-- mytrace.py | `-- v3TP.py |-- __main__.py |-- pywrenRunner.py |-- README.md |-- test-dataclay.py |-- test-file.py |-- python | `-- v3 | |-- data2 | | |-- 0.txt | | ... ```
     
  • Android GPS线路轨迹运行
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    Android GPS线路轨迹运行是一款实用工具软件，通过GPS定位技术记录用户的移动路径和速度等信息，帮助用户更好地规划出行路线、分析运动数据。 在Android平台上使用GPS（全球定位系统）是开发者实现位置服务、导航及跟踪功能的基础。本项目主要探讨如何在地图上绘制GPS定位的运行轨迹，这对于运动健康类应用或物流追踪应用来说是一个常见的需求。 Android中的定位服务主要是通过LocationManager和LocationListener来完成的。其中，LocationManager为系统提供的服务，用于管理各种位置提供者如GPS、网络等；而LocationListener则负责接收位置更新信息，并在接收到新信息时进行进一步处理与展示。 1. **注册LocationListener**：首先需要获取到LocationManager实例并通过`requestLocationUpdates()`方法注册一个LocationListener。此方法接受的位置提供者的名称、最小更新距离和时间，以及回调的监听对象参数用于控制位置更新频率及精度。 2. **处理位置信息更新**：当接收到新的定位信息时，会触发`onLocationChanged(Location location)`方法。该方法接收包含经纬度、海拔高度、速度等数据的Location对象作为输入，并可利用这些信息在地图上绘制点或线。 3. **轨迹绘制**：通常使用Google Maps API或其他第三方地图库来展示地图。获取到新的位置后，可以创建Marker标记以表示当前位置或者将连续的位置连接成线路形成轨迹。这涉及到了MapView的操作和对Overlays（覆盖物）的添加、更新等操作。 4. **保存与回放轨迹**：为了实现路线的保存及重播功能，需要把接收到的位置数据存储下来，可以使用本地数据库如SQLite或云端服务进行持久化处理；当用户希望查看历史记录时，则从这些地方读取位置信息并按照时间顺序在地图上重新绘制。 5. **权限管理**：自Android 6.0起，在应用中请求`ACCESS_FINE_LOCATION`和/或`ACCESS_COARSE_LOCATION`权限是必要的，否则无法使用GPS功能。请确保在整个开发过程中妥善处理这些权限的检查与获取。 6. **性能优化**：频繁的位置更新会消耗大量电量，因此在实际项目里需要平衡定位精度与电池寿命之间的关系。可以通过设置较大的位置变化阈值和时间间隔来减少耗电；或者考虑使用PassiveProvider以利用其他应用提供的位置信息。 7. **离线地图及地理编码功能**：若应用需支持无网络环境下的操作，可能还需要集成离线地图包，并实现地址转换为坐标（即地理编码）与反向过程的功能。 8. **实时轨迹平滑处理**：在实时绘制时可以采用滤波或移动平均算法来消除GPS信号的噪声，使显示出来的路径更加流畅自然。 通过上述知识点的学习和实践，你可以开发出能够实现实时位置跟踪并记录GPS运行轨迹的应用。当然这只是一个基础框架，在实际应用中还需要考虑更多因素如用户界面设计、错误处理机制以及网络条件下的数据同步等。
     
  • 基于GPS轨迹数据的交通拥堵路段预测
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    本研究利用GPS轨迹数据进行分析，开发了一种有效的交通拥堵路段预测模型，旨在提供实时和准确的道路状况信息，帮助改善城市交通管理。 基于真实的GPS轨迹数据对城市拥堵路段进行预测的研究表明，摒弃传统的交通流预测和拥堵识别方法，可以提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的预测模型。该方法同时考虑了路段拥堵的时间周期性和时空相关性，并通过挖掘出租车GPS轨迹数据来建立相应的模型，从而实现对特定时间段内城市中可能发生的道路堵塞情况做出准确预判的目的。实验结果证明了这种方法的有效性。
     
  • Geolife轨迹数据集1.3.z01部分(GPS轨迹大数据)
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    简介：Geolife轨迹数据集1.3.z01部分包含来自全球各地用户的GPS轨迹数据，是研究位置感知应用和移动性模式的重要资源。 该GPS轨迹数据集由182位用户在微软亚洲研究院的Geolife项目中收集，历时超过五年（从2007年4月到2012年8月）。这个数据集中的GPS轨迹通过一系列带有时间戳的数据点表示，每个点包含纬度、经度和海拔高度信息。整个数据集中共有17,621条轨迹，总距离为1,292,951公里，总时长达到50,176小时。这些轨迹由不同的GPS记录设备（包括记录仪和手机）在多种采样率下收集而成。其中的91.5%以密集形式存储，例如每秒采集一次或每隔几米就采集一次数据。 该数据集涵盖了广泛的用户户外活动，不仅包含日常生活中的上下班出行等行为模式，还包括娱乐与体育活动如购物、观光、餐饮、远足和骑自行车等。这条轨迹数据集适用于多个研究领域，包括移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络分析、位置隐私保护及位置推荐服务。 尽管该数据集覆盖了中国30多个城市以及美国和欧洲的部分地区，但大部分的数据是在北京产生的。其中一张热图展示了这些GPS点在北京的具体分布情况：位于加热条右侧的数字表示某个地点生成的数据点数量。
     
  • 808部标GPS终端轨迹模拟，支持轨迹生成
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    本产品为808部标兼容的GPS终端，具备高级功能如轨迹模拟和自动生成，适用于多种车辆监控需求。 808部标GPS终端模拟支持轨迹模拟功能。用户可以登录货运平台账号一键获取所需车牌的卡号和ID，并进行相关调试与测试开发工作。请注意，该软件仅用于合法用途，请勿将其用于任何违法活动。
     
  • GPS-Trajectories-Clustering: 快速GPS轨迹聚类-源码
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    GPS-Trajectories-Clustering是一款高效的GPS轨迹数据处理工具，提供快速精准的聚类分析功能。该开源项目助力研究者和开发者深入挖掘位置大数据中的模式与趋势。 GPS轨迹聚类可以通过使用RDP方法减少GPS数据点的数量来加快距离矩阵的计算速度，并利用相似性度量库计算折线到折线的距离。之后，可以应用DBSCAN算法对GPS轨迹进行聚类分析。最后，使用matplotlib工具可视化显示轨迹和簇的结果。
     
  • 北京滴滴GPS轨迹分析
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    本项目专注于利用大数据技术对北京市内滴滴出行的GPS轨迹数据进行深度挖掘与分析，旨在为城市交通规划、智能调度和用户出行优化提供决策支持。 北京滴滴GPS轨迹分析描述了对某一天内滴滴出行的GPS轨迹进行识别，以确定停留点与运动轨迹，并统计停留点的数量、停留时间、运动轨迹长度以及运动时间。文件main.py中包含以下功能： - `_get_trip_stop`：该函数用于从整条轨迹中识别出所有停留点和相应的运动轨迹。 - `_write_to_shp`：此函数将轨迹数据输出为shape文件，依赖于OGR库和matplotlib。 整个流程包括间断点的识别、停留点聚类及融合、以及最终的轨迹识别。