私は記録されたGPSトラックの束を持っていると言います。いくつかは同じルートを繰り返した旅行から来ており、いくつかは完全にユニークなルートから来ており、いくつかは別ルートであり、共通のセグメントを持っています。私がしたい、すべてのデータを考えるとGPSトラックからの共通ルートセグメントの特定
：
を共有しているセグメントを特定識別します特別なケース2
具体的な例を挙げておきます：自転車の通勤者が多数存在する毎日のGPSトラックがあるとします。地方自治体が作成したサイクリングマップではなく、実際の乗り継ぎに基づいて最も人気のある自転車通勤廊下をこのデータから抽出するのは興味深いことです。
公開アルゴリズムがありますか？どのように機能するのですか？論文やコードへのポインタが大いに感謝しています。
3Dヒストグラムを使用して、地図上で最も訪問されたポイントを見つけることができます。これを使用して、最も使用されているパスを導き出すことができます。
詳細：2D行列のカウントを保持し、0、X [i、j] = 0に初期化します。各トラックについて、パス上のX [i、j]をインクリメントする。すべてのトラックを処理したら、このマトリックスを最小しきい値にスレッシュホールドします（トラックの最小数は何回繰り返したのでしょうか？）。
いくつかの実際的な詳細：パスが通過するポイントのセットを持っていると仮定します。そのような2つのポイント間のパス上のポイントのセットはhttp://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham%27s_line_algorithmで見つけることができます。あなたは、データの騒々しい性質を説明するために「太い線」を描きたいかもしれません。
Geocoordinates（緯度、経度）は連続した値なので、X [i、j]はおそらく動作しません。 – stackoverflowuser2010
@ stackoverflowuser2010離散化。 – ElKamina
パスがかなり直線でない場合、あなたのアプローチは機能しません。たとえば、自転車のデータからdist（A、B）
これは、ストリートデータがパスをスナップするのがずっと簡単です。それを使用できますか？ –
この問題を解決する方法はありますか？私は似たようなことに取り組んでいます。 – stackoverflowuser2010
これは良い質問です。しかし、あなたは良い答えがありません。 –