实现地图匹配功能,将GPS获取到的数据与路网匹配，并将偏移道路的数据拉回道路上(this python code complet function that map matching)

噪音星球 用于地图匹配和映射geojson轨道的Python 该库是UMR-AE / CNRS研究中心内的一个项目，致力于NoisePlanet上的噪声映射。 与ÉcoleNationale des SciencesGéographiques合作完成。 引用文献： Dujardin，A.，Mermet，S.（2020）。 建议和建议不要使用声学手机。 Projet de recherche 。 概述 noiseplanet是一个Python软件包，可让您在Leaflet地图上提取，更正和绘制geojson数据。 该软件包的主要重点是地图匹配，并使用Open Street Map网络作为参考。 geojson轨道应包含您要在街道图上匹配的GPS点的列表。 用于地图匹配的唯一信息是点坐标。 OSM网络 此项目的报告和海报可在和找到。 正在安装 依存关系 该模块使用几个软件包： nu

GIS开发中的地图匹配算法，可以研究研究，应该有帮助

一种基于理想隐性马尔科夫模型的地图匹配算法！

路网匹配微型小软件.exe可执行文件，无需安装，直接运行，路网匹配方便快捷，有需要下载。无源码，介意请勿下载

本文在详细阐述车辆定位导航系统的相关知识的基础上，着重对地图匹配和 路径规划算法进行了研究。针对地图匹配算法，根据实际行驶中角度变化的大小 采取不同的匹配方法。角度变化较小时采用历史轨迹推断匹配法，角度变化较大 时采用曲线拟合法，即将低速但匹配精度较高的曲线拟合法与高速但匹配精度较 低的历史轨迹推断匹配法相结合，并在Visual Basic 6.0的环境下编程实现，从而获得了较高的匹配精度和较快的匹配速度。

matlab剪切图片代码ST匹配 MATLAB实现地图匹配问题的算法。 论文摘要 地图匹配是将观察到的用户位置序列与数字地图上的道路网络对齐的过程。 这是许多应用程序的基本预处理步骤，例如运动对象管理，交通流分析和行车路线。 实际上，存在大量的低采样率（例如，每2-5分钟1个点）的GPS轨迹。 不幸的是，大多数当前的地图匹配方法仅处理高采样率（通常每10-30秒一个点）的GPS数据，而随着数据不确定性的增加，对低采样率点的有效性降低。 本文针对低采样率GPS轨迹提出了一种新的全局地图匹配算法ST-Matching.ST-Matching考虑（1）道路网络的空间几何和拓扑结构以及（2）时空轨迹的速度限制。 基于时空分析，构造候选图，从中识别出最佳匹配路径序列。 我们将ST-Matching与增量算法和基于平均弗里谢特距离（AFD）的全局地图匹配算法进行了比较。 实验是在合成数据集和真实数据集上进行的。 结果表明，在低采样轨迹的匹配精度方面，我们的ST匹配算法明显优于增量算法。 同时，与基于AFD的全局算法相比，ST匹配还提高了准确性和运行时间。 算法伪代码 实施步骤 入口点： 匹配 数据

地图匹配算法 ＃＃＃描述 下面是一些用于将车辆轨迹映射到真实道路网络的开源地图匹配算法。 ＃＃＃特征 使用地图网格加速地图点到道路。 通过多线程加快构建地图索引并在第一次索引时间存储预处理结果。 使用 ACE 作为服务器框架。 作为 http 服务器工作，json 作为通信格式。 多算法支持。 ＃＃＃参考 【多轨地图匹配】(./papers/Multi-track Map Matching.pdf) [使用多核 CPU 进行快速地图匹配](./papers/使用多核 CPU 进行快速地图匹配.pdf) [一种基于GPS实时车辆定位的地图匹配方法](./papers/A Map Matching Method for GPS based Real-Time Vehicle Location.pdf) [ACM SIGSPATIAL GIS Cup 2012](./paper

数据融合matlab代码中频匹配 MATLAB实现地图匹配问题的算法。 （一种基于的优化建议） 论文摘要 随着各种位置获取技术的进步，每天可以收集无数的GPS轨迹。 但是，由于许多物理限制和某些法律规则，传感器捕获的原始坐标数据通常无法反映实际位置。 如何准确地将GPS轨迹与数字地图上的道路相匹配是一个重要的问题。 映射匹配问题对于许多应用程序来说都是至关重要的。 不幸的是，许多现有方法仍不能满足工程中严格的性能要求。 特别是，低/不稳定的采样率和嘈杂/丢失的数据通常是很大的挑战。 如今，不同数据源的信息融合变得越来越有希望。 在实践中，还收集了其他一些测量值，例如速度和移动方向以及所获取的空间位置，我们不仅可以利用位置坐标，还可以利用收集到的所有数据。 在本文中，我们提出了一种使用相关元信息来描述运动对象的新颖模型，并提出了一种称为IF匹配的地图匹配算法。 它可以处理许多模棱两可的情况，而现有方法无法正确匹配这些情况。 我们在整个城市的道路网络上使用出租车轨迹数据运行算法。 与ST-Matching的两种最新算法以及GIS Cup 2012的获胜者相比，我们的方法可获得更准确的结果。

用Python2.7开发(Arcmap10.2自带的开发环境)