一、预处理步骤 轨迹数据预处理包括以下步骤: 1. 数据获取:获取轨迹数据,包括数据采集、存储等。 2. 数据清洗:清洗数据中的重复记录、空值记录等。 3. 数据切割:按照时间或距离等条件将轨迹数据切割为若干段,方便后续分析。 4. 数据压缩:对于长时间或较密集的轨迹数据,可通过压缩方法减少数据量并保留原始数据特征...
在估计轨迹中根据垂直欧式距离保留方向趋势。 - 使用轨迹轨迹替换原始轨迹. - 如果不满足误差要求的话,从引入误差最大的点将轨迹切分为两个子轨迹继续分别处理 - 直到所有子轨迹满足误差要求 举例:上图中,估计轨迹是p0和p16,p9引入了最大误差,那么切分为p0p9和p9p16 p0p9中p3又引入了最大误差,因此再将p3作为...
轨迹数据预处理技术主要包括以下几个方面: 1. 数据清洗:由于采集设备或传输过程中存在误差,轨迹数据中可能存在噪声、异常点等不合理的数据。因此需要进行数据清洗,去除这些不合理的数据,保证后续分析的准确性。 2. 数据过滤:针对特定应用场景,需要对轨迹数据进行过滤,去除一些无用信息。例如,在交通监测中可以只保留汽车...
删除就是直接把这个噪声轨迹点删除,对于大量的轨迹点,删除一小部分的轨迹点,对最终结果的影响不是很大。也可以对噪声轨迹点进行拟合,如果不借用其他资源直接拟合的话,一般就是将噪声轨迹点的前后轨迹点的中点位置作为噪声轨迹点的拟合点,例如对p5的拟合就是计算p4和p6的中点作为p5处理后的轨迹点。 2.2 停留点检测 ...
通过对T-Driver数据集进行预处理,我们可以得到一份高质量的GPS轨迹数据,为后续的应用提供基础数据。在预处理过程中,我们需要进行数据清洗、去重和坐标范围筛选等操作,以保证数据的准确性和可用性。最后,将数据映射到路网中,以便进行更深入的分析和应用。希望本文对大家有所帮助,也欢迎大家分享自己的经验和看法。
轨迹数据预处理涉及噪声处理、停留点检测和地图匹配等步骤。噪声处理旨在识别并处理定位数据中的异常点。停留点检测识别轨迹中的停留区域，可能表示景点。地图匹配修正轨迹精度，提取关键特征。噪声处理通过计算轨迹点之间的距离与时间间隔，识别异常点并进行删除或拟合处理。停留点检测通过比较轨迹点与后续点的...
除了GPS轨迹和道路网络匹配外,还可以结合其他数据源来进行通行轨迹还原。例如,可以利用交通监控摄像头的视频数据进行车辆跟踪,从而得到车辆实际通行轨迹。 三、车辆通行轨迹数据预处理系统与流程 3.1数据预处理系统构建 为了实现车辆通行轨迹的准确还原,需要构建一个数据预处理系统。该系统包括数据采集模块、数据清洗模块、数...
AIS 数据的时间范围为 2022 年 1 月 1 日-2022 年 12 月 31日,研究数据来源于上海迈利船舶科技有限公司,实验数据共有584,463行,涉及1000个不同航次下的298条船的轨迹数据,数据存储格式为csv文件(在帖子内会附上实验数据和代码),voyage_id和length分别是航次编号和船舶长度,下图为包含噪声...
步骤一:对轨迹数据进行获取,采样轨迹点包括经度、纬度和时间戳信息; 步骤二:对轨迹数据进行解析并抽象存储在实体对象中,然后对轨迹进行编号,加入轨迹点ID; 步骤三:对解析后的轨迹数据进行预处理,先进行补缺阶段分析,查找轨迹缺失值,利用线性插值法或平均值法补缺缺失值; 步骤四:对完成缺失值处理后的数据再进行异常...
数据预处理无非以下几点：1 异常数据剔除，可以通过画图找出明显偏离实际值的异常值，2 缺失字段的填充，部分数据记录的某些字段是空的，可以用附近其他记录的均值填充 3 数据归一化，不分字段的量纲不同，可能导致字段间数值计算时出现权重偏向的问题，需要进行归一化 ...