Ich habe eine große Datenbank mit GPS-Spuren (lang, lat, Zeitstempel) und möchte anhand dieser Daten sehen, ob ich erkennen kann, wann auf Straßen eine Überlastung auftritt.
Irgendwelche Ideen oder Hinweise zu guten Algorithmen?
Ich habe viele Dinge mit Festkomma-Sammlern (ANPR-Systeme, Videokameras, Infrarotdetektoren usw.) gesehen, aber nicht mit GPS-Spuren.
Automatische Erkennung von Verkehrsstörungen mit GPS-ausgerüsteten Sondenfahrzeugen
"In diesem Artikel werden die Ergebnisse einer Proof-of-Concept-Studie erörtert, in der eine Transitfahrzeugflotte als Prüfsystem für die Erkennung von Verkehrsunfällen verwendet wurde."
Ergebnisse: "Die Ergebnisse zeigen eine sehr erfolgreiche Erkennungsrate (DR) mit niedriger Fehlalarmrate (FAR). Die Techniken ergeben auch eine durchschnittliche Erkennungszeit (TTD) von 30 Sekunden bis 3 Minuten, abhängig von der Größe der Sondenfahrzeugpopulation und den Vorfallmerkmalen und GPS-Leistung "
http://plan.geomatics.ucalgary.ca/papers/Basnayake%20GNSS2004_Footer.pdf
Gutschrift an Chaminda Basnayake
Siehe den Algorithmus 'Reisezeit' auf Seite 4.
Ähnliches habe ich in letzter Zeit mit AIS-Schiffsspuren und der Modellierung des Navigationsrisikos gemacht. Der beste Ausgangspunkt ist, Ihre Software zu prüfen und zu prüfen, ob Sie GIS verwenden oder diese potenziellen Kollisionen mithilfe einer SQL-Analyse analysieren möchten. Was möchten Sie letztendlich produzieren? ... Verkehrsdichte ist ein guter Indikator für zeitliche Überlastungen. Erstellen Sie möglicherweise 90. Perzentile, oder meine Kollegen waren SEHR beeindruckt von der Verwendung der Animation in ArcScene zur Anzeige von Quetschpunkten und Bewegungen.