transbigdata.traj_densify(
data,
col=['Vehicleid', 'Time', 'Lng', 'Lat'],
timegap=15)
轨迹致密化,保证至多每隔timegap秒都有一个轨迹点
这边插补使用的是pandas的interpolate,method设置的是index
transbigdata 笔记: 官方文档示例3:车辆轨迹数据处理-CSDN博客
transbigdata.traj_sparsify(
data,
col=['Vehicleid', 'Time', 'Lng', 'Lat'],
timegap=15,
method='subsample')
扩展采样间隔并减少数据量
transbigdata 笔记: 官方文档示例3:车辆轨迹数据处理-CSDN博客
transbigdata.traj_smooth(
data,
col=['id', 'time', 'lon', 'lat'],
proj=False,
process_noise_std=0.5,
measurement_noise_std=1)
data | ?轨迹数据 |
proj? | 是否进行等距投影 |
process_noise_std? | 过程噪声的标准偏差【上一时刻的状态预测当前时刻的状态,这个时刻产生的误差】 |
measurement_noise_std | 测量噪声的标准偏差【观测位置的误差】 |