इसी तरह के मानचित्र पथ ढूँढना


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मैं एक एल्गोरिथ्म की तलाश कर रहा हूं, जब किसी विशेष मार्ग पर मैप के साथ कोई विशेषता दी जाती है जैसे कि झुकाव / दूरी / आकार / आदि, एक ऐसा मार्ग खोज सकते हैं जो समान है (विशेषताओं के संदर्भ में) लेकिन एक अलग बिंदु पर शुरू होता है या ग्लोब पर एक अलग क्षेत्र में।

जाहिर है कि लगभग सभी मामलों में एक सही फिट खोजना असंभव होगा, लेकिन मैं एक "सबसे अच्छा मैच" प्रकार की प्रणाली की तलाश कर रहा हूं जिसमें समानता को मापने के तरीके के साथ आदर्श रूप में भी हो।

मैंने देखने की कोशिश की है, लेकिन मेरे अधिकांश प्रश्न मैपिंग की समस्याओं या मार्ग के समान जीपीएस बिंदुओं के लिए समानता के साथ आते हैं। मुझे सही शब्दावली नहीं पता होगी! क्या इस समस्या का कोई नाम है? इसे हल करने के लिए मैं किस एल्गोरिथ्म का उपयोग कर सकता हूं?


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क्या "मार्ग" एक लाइन (सड़क / पथ / आदि) नेटवर्क के लिए विवश हैं? आप एल्गोरिथ्म को कैसे रोक सकते हैं निकटतम मार्ग तय करने का स्रोत मार्ग है लेकिन बस थोड़ा छोटा / लंबा है?
स्पेन्डमैन

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"विशेषताओं के संदर्भ में समान" समझ में आता है लेकिन यह इतना अस्पष्ट है कि यह संभावित समाधानों की एक विस्तृत श्रृंखला की अनुमति देता है। क्या आप अधिक विस्तार से बताएंगे?
whuber

@Spacedman हां, मार्ग एक सड़क नेटवर्क के लिए विवश हैं। मेरा इरादा चीन से एक सड़क मार्ग लेने का है, कहो, और एक बहुत ही समान रास्ता खोजो, कहो, मेरा घर है। मुझे यकीन नहीं है कि वास्तव में उस बाधा को लागू करने का सबसे अच्छा तरीका है।
क्रिस फोस्टर

@whuber क्षमा करें। स्पष्ट करने के लिए, समान झुकाव (मार्ग के समान क्षेत्रों में) और समान कुल दूरी सबसे महत्वपूर्ण हैं।
क्रिस फोस्टर

जवाबों:


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मानचित्र मिलान आपके लिए जो खोज रहे हैं उससे अलग है। Mapmatching रैखिक सड़क नेटवर्क के लिए एक गलत gps अवलोकन के मिलान का उचित तरीका है। आपके प्रश्न का GPS अंकों से कोई लेना-देना नहीं है। क्योंकि आप स्थैतिक मार्गों (गैर अस्थायी) के पैटर्न की तुलना करना चाहते हैं और समान मिलते हैं। आप जो खोज रहे हैं वह लीनियर फीचर (जीआईएस नॉट यानी मशीन लर्निंग के अर्थ में) से मेल खाता है । GPS ट्रैक से संबंधित साहित्य स्पैटो-टेम्पोरल पैटर्न से मेल खाता है जो "ट्रैजेक्टरी (स्थानिक टेम्पोरल) पैटर्न खनन" के रूब्रिक के अंतर्गत आता है।

अधिक जानकारी के लिए, " स्थानिक प्रक्षेपवक्र के साथ कंप्यूटिंग " पुस्तक के अध्याय (प्रक्षेपवक्र पैटर्न खनन) पर एक नज़र डालें । आप विभिन्न मार्गों या प्रक्षेपवक्र की तुलना में (azimuth के माध्यम से, खंड लंबाई, sinuosity, beeline आदि) की तुलना करने और विपरीत करने के बारे में बहुत सारे विचार प्राप्त करेंगे।


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आपका प्रश्न वेक्टर डेटा पर आधारित है। हालांकि मुझे लगता है कि प्रश्न को एक रेखीय विश्लेषण में बदलने के साथ आपको बेहतर सेवा दी जाती है। ऐसा करने में आप कुछ हद तक अपने प्रश्न का सामान्यीकरण भी करेंगे।

आपके प्रश्न को हल करने के लिए एक एल्गोरिथ्म इस प्रकार होगा:

  1. मूल मार्ग को फिर से व्यवस्थित करें और अपने विनिर्देशों के अनुसार प्रत्येक सेल कैरी पैरामीटर बनाएं (झुकना / दूरी / आकार / आदि)। तथ्य यह है कि एक सड़क मौजूद है एक पैरामीटर भी है। यह n ऑब्जेक्ट्स के साथ एक आयामी सूची बन जाती है -> रूनेलिस्ट (n)

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  1. एक परीक्षण क्षेत्र ढूंढें जहां आप जानते हैं कि आपके मूल मार्ग की कम से कम एक प्रतिकृति है। इस क्षेत्र को अपने मूल मार्ग के समान मापदंडों के साथ व्यवस्थित करें। यह रेखापुंज है।

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  1. रेखापुंज में सेल 1,1 से शुरू करें और एक व्यवस्थित तरीके से पूरे रेखापुंज के माध्यम से आगे बढ़ें।
  2. प्रत्येक सेल के लिए एक फ़ंक्शन कहा जाता है। यह फ़ंक्शन जाँचता है कि क्या सेल रूएलिस्ट (0) से मेल खाती है, यदि ऐसा ही आसपास के सेल पर किया जाता है। सफलता के साथ फ़ंक्शन रूलेलिस्ट (1) और इतने पर सेल की जांच करने के लिए चला जाता है। यदि रूटेलिस्ट (एन) के सभी रास्ते सफल हैं, तो निर्देशांक को रूटेलिस्टकोपी (एन) में एक वैकल्पिक मार्ग के रूप में संग्रहीत किया जाता है।
  3. दोहराएँ जब तक आप रेखापुंज में अंतिम पिक्सेल तक नहीं पहुँच जाते।

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ऊपर आपको रूटेलिस्ट में मापदंडों के अनुसार मार्गों के लिए तीन विकल्प दिखाई देंगे।

इसके अलावा:

  • ऊपर नमूना नमूने केवल एक पैरामीटर के अनुसार मापा जाता है। आपकी वास्तविक दुनिया की चुनौती में एक पिक्सेल कई मापदंडों का एक संयोजन होगा।
  • क्या मुझे यह कार्य करना चाहिए, मैं ऊपर बताए गए फ़ंक्शन को पुनरावर्ती तरीके से लिखने का प्रयास करूंगा। यह अधिक कुशल होगा और "पटरियों को मोड़ना" के मुद्दे को हल करेगा - जहां आपके पास एक ही शुरुआती बिंदु के साथ कई वैकल्पिक ट्रैक हैं।
  • आपके मार्ग के मोड़ को मुद्दा नहीं माना जाता है। इसका मतलब है कि उत्तर आपके मूल मार्ग के समान क्रम में जुड़े पिक्सेल की एक सूची है। ट्विस्ट और टर्न एक मुद्दा नहीं है। आपको एल्गोरिथ्म लिखना पड़ सकता है ताकि स्व-प्रतिच्छेदन मार्ग समाधान का हिस्सा न हों।
  • एल्गोरिथ्म को डिज़ाइन करें ताकि आप खेलने में मानदंड के लिए अलग-अलग सहिष्णुता स्तर निर्धारित कर सकें। यह आपको अधिक लचीलापन देगा।
  • एक ऑपरेटिव सेटिंग में पूरी प्रक्रिया को आपके विनिर्देशों के अनुसार पिक्सल की घटना के लिए क्षेत्र की जांच करके अधिक कुशल बनाया जा सकता है। यदि वे वहां नहीं हैं, तो सर्वेक्षण क्षेत्र एक नकारात्मक है, इसलिए क्षेत्र का विश्लेषण करने के लिए समय का उपयोग करने का कोई कारण नहीं है।
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