0引 言 随着城市化的进展和汽车的普及，交通拥挤加剧，交通事故频发，交通环境恶化，这成为长期以来困扰发展中国家和发达国家的严重问题。解决此问题的直接方法是提高路网的通行能力。可修建公路的空间有限，而且建设资金筹措困难。交通系统是复杂的大系统，我们应从系统论的观点出发，把车辆和道路综合起来考虑，运用各种高新技术系统解决交通问题，智能交通系统(intelligent transport syst
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2023-11-21 17:26:04
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# 如何在 Python 中实现地图匹配
地图匹配是将 GPS 轨迹点与地图路网匹配的过程。这个过程广泛应用于导航、交通分析和城市规划等领域。对于初学者而言，理解并实现这个过程可能会感到有些复杂。本文将逐步引导你完成 Python 地图匹配的实战，从准备数据到实现匹配，帮助你建立起这个概念。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解一下实现地图匹配的基本步骤。下面是一个简洁的流程表：
| 步
GPS数据由于信号不良、通信异常、定位误差等原因，不能很好地落在道路上，所以需要对GPS数据进行地图匹配，与道路进行关联。而空间数据由于其特殊的数据格式，最佳的处理途径仍旧是ArcGIS Desktop系列软件。一、路网数据检查根据实验的需要提取出路网数据，对路网进行拓扑检查，包括不能有重叠、不能有悬挂点等，对拓扑错误进行修改；同时，需要进行“在折点处打断”操作，形成正确可用的路网数据。 二、GP
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2024-01-01 23:04:08
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一、内容简介之前分享过一篇博文——《用Python将火星，百度坐标转WGS84坐标》，之后在GitHub上也看到了相关的数据偏移的完整算法(包括WGS84转GCJ02、WGS84转BD09、GCJ02转BD09、BD09转GCJ02、BD09转WGS84、GCJ02转WGS84及使用百度及高德地图的接口将WGS84坐标转为GCJ02或BD09坐标，原文地址为：https://github.com/
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2023-10-18 17:46:49
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# 地图匹配算法与隐马尔可夫模型（HMM）
在现代的导航和位置服务系统中，地图匹配是一个非常重要的任务。它的目标是将获取到的位置数据（如GPS轨迹）与静态地图匹配起来，确保用户的位置能够准确地显示在地图上。隐马尔可夫模型（HMM）是一种有效的地图匹配技术，下面我们将深入探讨这一算法，并通过Python代码示例加以说明。
## 1. 地图匹配的背景
地图匹配技术主要解决以下问题：当GPS设备在
0 abstract物联网设备、智能手机、智能手表和配备全球定位系统（GPS）模块等定位技术的车辆数量呈指数级增长，促进了智能交通系统中多种应用的基于位置的服务的发展。然而，基于位置的技术的固有误差使得必须将定位轨迹与实际的道路网络进行对齐，这个过程被称为地图匹配。据我们所知，目前没有全面的工具可以对街道网络进行建模、对基础街道图进行拓扑和空间分析、对GPS点轨迹进行地图匹配过程并深入分析和详细说
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2023-12-05 18:29:35
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1 背景 如下图所示，1、2、3这三个点是汽车的GPS定位结果，尽管汽车是在道路上，但定位结果与道路存在偏差。地图匹配（Map Matching）是指将行车轨迹的经纬度采样序列与数字地图路网匹配的过程，其本质上是平面线段序列的模式匹配问题（ Alt等，2003）。 在实际应用中，GPS采样信号的质量会严重影响地图匹配结果：采样频率的降低、定位误差的加大、信号的丢失，都会使匹配的不准确
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2024-06-12 19:55:27
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python + 高德地图API实现地图找房项目简介：根据工作地点信息和58同城爬取的租房信息，通过高德地图进行显示，同时利用高德API自动规划房源到工作地点的通勤路线（公交+地铁） 项目仓库：https://github.com/haohaizhi/58house_spiders一、数据爬取# 拉取代码
git clone https://github.com/haohaizhi/58house
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2023-12-12 15:45:10
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SAD立体匹配算法的PYTHON实现这是第一次发博客，因为在机器视觉的学习中帮助了我很多，那么我也应该为社区做一些贡献，所以本文将介绍我用python实现的SAD匹配算法。1.SAD算法的原理SAD算法是立体匹配算法中，隶属于局部区域匹配算法中的一个算法，原理是从 左图中找出一个小窗口，利用极线约束，在 ** 右图 中同一行中 间隔D为D_1处找到同样大小的一个小窗口，比方说都是 9*9 大小，
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2023-11-02 18:20:39
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引言近期博主在做地理数据可视化方面的研究，pyecharts提供了较好的工具，里面提供了很多图形，尤其是Map和Geo这两种图，一种是地图，一种是地理信息图。pyecharts的基础还是echart，echart是百度地图开源的一个数据可视化 JS 库，从我个人使用的情况来看，目前pyecharts（博主pyecharts版本是0.5.11）有这两个问题：地图精度不够。目前pyecharts提供的
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2023-08-04 12:57:38
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## Python 地图绘制包实现流程
### 1. 了解需求
在开始实现之前，我们需要明确任务的需求和目标。首先，我们需要确定使用Python进行地图绘制的目的是什么，以及需要绘制的地图类型是什么。常见的地图类型包括线性地图、点状地图和区域地图等。在明确需求后，我们可以开始进行下一步。
### 2. 寻找合适的地图绘制包
Python有许多地图绘制包可供选择，如Folium、Basema
原创
2023-08-25 05:50:01
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# Python 地图包实现教程
## 概述
在这篇教程中，我会向你介绍如何使用 Python 来实现地图包。地图包可以用来显示和操作地理位置数据，例如绘制地图、添加标记、计算距离等。
## 流程
下面是实现“Python 地图包”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装地图包 |
| 2 | 获取地理位置数据 |
| 3 | 创建地图 |
| 4 | 添加
原创
2023-09-08 10:39:23
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Google地图下载谷歌地图是在线地图，然而有些时候我们需要将其下载到本地进行相关操作和使用，截图再拼接固然很好，但是不精确和效率低，本程序将下载指定区域地图到本地。此文将回顾并记录其中下载历程，进行分享。谷歌地图访问受限，因此地图信息采集集中在八九地图(内有谷歌地图API接口，可查看谷歌地图)通过审查元素(F12)发现谷歌加载的地图瓦片，一个个瓦片拼接成整个地图。而且这些瓦片的链接非常规律htt
本例尝试使用TransBigData+leuvenmapmatching实现出租车GPS数据的路网匹配，使用的样例数据在：https://github.com/ni1o1/transbigdata/tree/main/docs/source/gallery/dataA Python package developed for transportation spatio-temporal big d
PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为:PIL。PIL历史悠久，原来是只支持python2.x的版本的，后来出现了移植到python3的库pillow,pillow号称是friendly fork for PIL,其功能和PIL差不多，但是支持python3
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2024-07-01 06:54:52
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Pyecharts简介Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。（引自Pyecharts官网）Python代码较简洁，使用Pyecharts, 展现当下时事。想做数据可视化的新手可以用这个例子入门。 准备：1
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2023-07-30 22:41:01
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最近正好在学空间数据处理，这次更一下用python如何画出好看的地图 下面主要是用foliumpoltlygeopandas+matplotlib三种方式绘制地图1.foliumimport folium
import pandas as pd
#输入上海经纬度，尺度
latitude = 31.2
longitude = 121.5
sh_map = folium.Map(location=[l
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2023-06-19 19:32:50
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3.地图匹配定位技术3.1 地图匹配定位技术简介地图匹配定位技术是利用实时道路物理信息与预制高精度地图进行匹配来实现汽车定位的技术；引入地图匹配可以有效消除系统随机误差，校正传感器参数，弥补在城市高楼区、林荫道、立交桥、隧道中长时间GNSS定位失效而惯性导航系统误差急剧增大时的定位真空期；地图匹配定位技术指将自动驾驶汽车行驶轨迹的经纬度采样序列与高精度地图路网匹配的过程；如下图所示，由于各种原因导
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2024-01-04 10:09:17
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Python制作地图详细讲解视频地址——详细视频讲解pyecharts 中文文档 pyecharts-map第三弹 绘制地图以下是 map_draw.py 文件源码from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
import os
class Draw_map():
# relativeTi
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2023-08-29 15:05:29
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# Python 实现地图匹配：将 GPS 数据与路网匹配
## 引言
在很多应用中，例如共享单车、智能交通、物流配送等领域，GPS 数据的准确匹配至关重要。地图匹配的目的是将来自 GPS 的位置数据与实际的路网相对应。这篇文章将针对初学者，带你逐步实现 GPS 数据与路网的匹配。
## 整体流程
在开始编码之前，先了解地图匹配的整体流程。以下是每一步的详细说明，并用表格展示步骤：
| 步骤
