车辆GPS轨迹兴趣区域提取算法研究.pdf

微软亚洲研究院出租车轨迹数据部分数据，数据相当好，可以用来做空间数据挖掘等。该数据中共有18740 个轨迹文件，可以做分析研究行为模式等相关研究。

Beijing_DIDI 描述 对某一天滴滴gps轨迹识别其停留点与运动轨迹,统计其停留点的个数，停留长，运动轨迹长度，运动时间。 文件 main.py：入口 _get_trip_stop：对整条轨迹识别出停留点与运动轨迹 _write_to_shp：将轨迹输出为shape文件 依赖 OGR,matplotlib 流程 间断点识别 停留点聚类 识别与融合停留点 轨迹识别

轨迹记录，经纬度定位，收藏点管理等安卓应用软件 主要功能 - 地图：使用高德地图（支持离线下载） - 定位：支持经纬度、K码、兴趣点定位 - 收藏夹：收藏和管理当前位置信息 *支持海量收藏点分类显示 - 轨迹记录：记录轨迹 - 轨迹管理：显示 PLT｜KML｜GPX 格式轨迹 *轨迹可显示不同海拨高度不同颜色 - 航点记录：记录当前位置，保存在收藏夹 - 超速报警：超速则发出警告声音 - 支持 Android 5 - 11

使用方法： 1）选择“打开” 2）在“文件类型”处选择类型 3）选择文件 4）选择“转换” 5）在“文件类型”处选择转换成的类型 6）选择文件 7）选中以后完成转换，再转换成其它格式转4） 应该可以完美支持“中国电子地图2007/2008”（不支持时间） 可以读取中国电子地图06及灵图其它版本的trk（未测试） 增加灵图“中国电子地图2007/2008”的航迹格式的支持（不完美，利用插值方法，不支持时间） 修改转换kml时去掉缺省的高程类型为“absolute” 06/07/11：版本1.1 增加了用于GoogleEarth的kml格式的转换 增加了用于全中国地图的grf航迹格式转换 支持的类型： 路点文件：OziExplorer、麦哲伦SD卡、MapSend、MapSource、高明、GPX、KML 航迹文件：OziExplorer、麦哲伦SD卡、MapSend、MapSource、高明、GPX、KML、全中国电子地图grf、中国电子地图07/08trk

VC+MapX源码 含基本操作和 GPS跟踪演示

map_matching：找到车辆应该行驶以生成给定GPS轨迹的街道的算法

gps轨迹聚类 GPS轨迹的快速聚类 使用RDP方法减少GPS数据点的数量以加快距离矩阵的计算 使用相似性度量库来计算折线到折线的距离 使用DBSCAN对GPS轨迹进行聚类 可视化matplotlib中的轨迹和簇

基于真实的 GPS 轨迹数据，对城市拥堵路段进行预测． 在此过程中，摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法，提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法． 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性，通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练，建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵，实现对拥堵路段的预测． 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性．

该GPS轨迹数据集由182位用户在（微软亚洲研究院）Geolife项目中收集，历时超过五年（2007年4月至2012年8月）。 该数据集的GPS轨迹由一系列时间戳点表示，每个点都有其中包含纬度，经度和海拔高度的信息。 该数据集包含17,621个轨迹，总距离为1,292,951公里，总持续时间为50,176小时。 这些轨迹由不同的GPS记录仪和GPS手机记录，并具有各种采样率。 91.5％的轨迹以密集表示记录，例如 每1~5每秒秒或每5~10米。 该数据集记录了广泛的用户户外活动，不仅包括回家和上班等生活习惯还有一些娱乐和体育活动，如购物，观光，餐饮，远足和骑自行车。 这条轨迹数据集可用于许多研究领域，例如移动模式挖掘，用户活动识别，基于位置的社交网络，位置隐私和位置建议。 虽然这个数据集分布在中国30多个城市，甚至在美国和欧洲的一些城市，大部分数据都是在中国北京创建的。 图1绘制了该数据集在北京的分布（热图）。该位于加热条右侧的数字表示某个位置产生的点数。