मैं एक लंबी दूरी की साइकिल चालन क्लब में भाग लेता हूं, और हमने अपने सवारों से नियमित रूप से जीपीएस डेटा एकत्र करना शुरू कर दिया।
मेरी दिलचस्पी एक ही सड़कों पर संचित जीपीएस डेटा के आधार पर भविष्य की घटनाओं के लिए "वास्तविक प्रक्षेपवक्र" की गणना करना है। मूल रूप से, यह एक एल्गोरिथ्म के लिए कुछ पूर्व-चयनित पटरियों को पारित करने का मतलब होगा, और एल्गोरिथ्म एक उपयुक्त नमूना दर (सड़क वक्रों के आधार पर एक दूसरे से उपयुक्त दूरी) पर अंक उत्पन्न करेगा। मैं टाइमस्टैम्प को त्याग दूंगा, केवल स्थानिक जानकारी को ध्यान में रखते हुए।
मैं कौन से एल्गोरिथ्म / सांख्यिकीय तरीके का उपयोग कर सकता हूं? मैं किसी भी जीआईएस पैकेज का उपयोग नहीं करता हूं और इसे पायथन में लागू करने की मेरी योजना है।
नीचे, कुछ नमूना प्रक्षेपवक्र सेट:
दिलचस्प परियोजना - एक निरीक्षण एल्गोरिथ्म के समान, जो मैंने सालों पहले लिखा था। चूंकि मैं आलसी हूं, इसलिए मैं केवल कुछ संकेत दे सकता हूं। अधिकांश महत्वपूर्ण कारक यात्रा की दिशा, सिग्नल की गुणवत्ता और आपके वेग (यानी यदि आप बस के आसपास खड़े हैं, तो यह सड़क नहीं है)। सबसे पहले उन बिंदुओं को कुंद करें जो उस रास्ते से बहुत दूर हैं। इसके अलावा, मैं एक स्मूथिंग एल्गोरिथ्म (डीपी की कोशिश करता हूं) लागू करूंगा फिर लाइनों को औसत करूंगा।
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नागीटेक
डीपी = डायनेमिक प्रोग्रामिंग राइट? विकिपीडिया ने मुझे आज रात के लिए एक लंबा होमवर्क पढ़ने को दिया ... अभी के लिए धन्यवाद!
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हेलटनबीकर
एक दिलचस्प, संबंधित प्रश्न यह है: gis.stackexchange.com/questions/42224/…
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हेल्टनबाइकर
वास्तव में कुछ, जाँच के लायक है आपकी जीपीएस सेटिंग्स - कुछ जीपीएस यूनिट जीपीएस डेटाबेस में निकटतम सड़क के लिए आपकी स्थिति को "स्नैप" करती हैं, भले ही वास्तविक सड़क किनारे से 10 + मी हो।
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सिंबांगु
@ सिंबांगु जो वास्तव में एक बहुत अच्छी बात होगी। मेरा मानना है कि आज मैं एंड्रॉइड फोन में जो सॉफ्टवेयर इस्तेमाल कर रहा हूं, वह नहीं है। लेकिन वैसे भी, मेरे अधिकांश ट्रैक पिछले महीनों में अन्य लोगों द्वारा एकत्र किए गए थे। पारितोषिक के लिए धन्यवाद!
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हेलटनबीकर