algorithm - 从 GPS 轨迹中识别常见的路线段

Question

假设我有一堆记录的 GPS 轨迹。有些来自同一路线的重复旅行，有些来自完全独特的路线，有些是不同的路线但有一些共同的路段。

鉴于所有这些数据，我想:

1. 识别同一路线上的重复行程
2. 识别由多条路线共享的路段

我想 1 确实是 2 的特例。

举一个具体的例子:假设您有大量自行车通勤者的每日 GPS 轨迹。从这些数据中提取基于实际骑行的最流行的自行车通勤走廊会很有趣，而不是从地方政府制作的自行车 map 中提取。

是否有用于执行此操作的已发布算法？它们是如何工作的？非常感谢指向论文和/或代码的指针。

Answer 1

您可以使用 3D 直方图查找 map 上访问量最大的点。使用它您可以导出最常用的路径。

细节:保留一个二维矩阵count，初始化为0，X[i,j]=0。对于每个轨道，在路径上递增 X[i,j]s。处理完所有轨迹后，将此矩阵阈值设置为最小阈值(重复行程的最小轨迹数是多少？)。

一些实际细节:假设您有一组路径经过的点。您可以使用 http://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham%27s_line_algorithm 在两个这样的点之间的路径上找到点集。 .您可能想画一条“粗线”来说明数据的噪声性质。