GPS轨迹

基于多层分割算法，从GPS轨迹数据中识别活动停留点，挖掘出行信息。

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

该GPS轨迹数据集由182位用户参与微软亚洲研究院的Geolife项目，在2007年4月至2012年8月间共同收集。数据包含17,621条轨迹，总距离达1,292,951公里，持续时间超过50,176小时。每个轨迹由时间戳点组成，记录了纬度、经度和海拔高度信息。记录设备包括各种GPS记录仪和GPS手机，采样率不一，其中91.5%的轨迹密集记录每秒1-5次或每5-10米。数据集涵盖了广泛的户外活动，如回家、上班、购物、观光、餐饮、远足和骑自行车等。适用于移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私和位置建议等多个研究领域。大部分数据集在中国北京采集，图示了在北京的分布情况。

这篇综述文章由郑宇撰写，深入探讨了轨迹数据挖掘的相关主题。

如果导航设备无法找到端口，可以尝试以下步骤来解决问题： 确保GPS设备已开启并正常运行。 检查GPS设备和导航设备之间的连接线是否牢固连接。 尝试更换一根连接线，以排除连接线故障的可能性。 查看导航设备的设置菜单，确保已正确设置GPS端口。 如果以上步骤都无法解决问题，请联系专业技术人员寻求帮助。

GPS网平差的matlab程序，亲自编写，代码有很详细的注释。

利用 comet 函数展示二维和三维线运动轨迹：- 二维线：余弦和正弦函数的平方和- 三维线：余弦和正弦函数的平方和，z 轴为时间轴

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。