私は、緯度/経度データ速度の車両IDなどを持つGPSデータに取り組んでいます。道路上の車両の方向を見つける
道路の各側で毎日異なる時間車速が異なります。
Iはplotly mapboxと色差と、このグラフは、車両の速度に関連して作成されました。
私の質問は何ですか?私は車の側を見つけるために任意のクラスタアルゴリズムを使用できますか?私はDBSCANを試しましたが、明確な答えが見つかりませんでした。
私は、緯度/経度データ速度の車両IDなどを持つGPSデータに取り組んでいます。道路上の車両の方向を見つける
道路の各側で毎日異なる時間車速が異なります。
Iはplotly mapboxと色差と、このグラフは、車両の速度に関連して作成されました。
私の質問は何ですか?私は車の側を見つけるために任意のクラスタアルゴリズムを使用できますか?私はDBSCANを試しましたが、明確な答えが見つかりませんでした。
これは、異なるスポットについてのデータに依存します。次のポイント内の範囲を推定できる時間と速度を知っていて、それ以降は距離の関数としてそれらを順序付ける必要があります。さもなければ、それらのすべてのポイントで位置と速度についての情報がなくても複雑になるでしょう。
PSセグメントOSの連続する点の間の角度を決定するために接線を使用してルートを推定しようとする重い計算方法がある方向を計算し、一緒に標準出力データにこの情報を挿入する
多くのGPSハードウェアセット緯度、経度、速度などが含まれます。ソースデータに、0度が北、90度が東などとみなされる方向で指定される方向または「見出し」に関する情報が含まれているかどうかを確認することができます。異なるハードウェア設計によって異なるデータ構造の仕様に応じて、バイナリまたはASCIIの16進値から整数値に変換します。このようなデータがソースに存在する場合、これは方向を決定するためのより簡単で信頼性の高い方法かもしれません。