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基于web的轨迹数据可视化研究与实现

王婷  
【摘要】:车辆轨迹数据蕴含了速度、方向、位置等重要信息,同时具有时空特征。车辆轨迹数据在城市交通规划、智能交通、车辆监控和个性化推荐等应用领域都具有及其重要的价值。本文利用深圳私家车的轨迹数据,采用基于B/S架构的免插件、跨平台的可视化方法,开发了一个基于web的轨迹数据可视化系统,用非常直观的,可以被大众所理解的方式将轨迹数据的时空属性随时间动态演变的过程表达出来,便于展示城市交通热点热区、车辆的出行规律的动态演变过程,为城市智能交通管理,及基于车辆轨迹的大数据分析与研究提供必要的基础。本文的主要工作包括:首先处理原始轨迹数据,提出异常轨迹数据过滤算法,将越界和异常等无效的轨迹数据进行剔除。对于缺失的轨迹数据,首先提出基于距离和时间阈值的缺失轨迹识别算法,将缺失的轨迹段识别出来,然后采用均值填充算法将缺失轨迹补全,维护了数据的完整性和一致性。其次对轨迹数据聚类问题,形成热力图以及起始点聚合,本文采用一种简单有效的算法-核密度估计算法来实现,通过插入法和交错法选择合适的带宽参数,实验证明插入法选择的带宽参数其聚类效果最佳。为了提高开发效率,采用MVC模式的Django框架。Django框架将视图分解为视图和模板,用来决定“展现哪些数据”和“如何展现”,不用处理用户输入,只需调用控制层函数,节省了开发时间,提高了开发效率。最后设计实现了一个基于web的轨迹数据可视化系统。系统包括四大功能模块,分别是起始点、热力图、轨迹查询以及出行数据统计。起始点是对车辆点火、熄火点的统计;热力图是用不同颜色的色块展现活跃车辆的密度;轨迹查询提供车辆历史轨迹查询功能,实现轨迹再现;出行统计则是对每天活跃车辆的出行次数进行统计。经过系统测试,达到预期设计目标。


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