【文件属性】：
文件名称：pNEUMA_mastersproject：编写的python文件可与pNEUMA数据集一起使用
文件大小：9.84MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-23 00:16:02
Python
概述
：图片:: ：目标： ：ALT：文档状态..最终证章
＃从大规模轨迹数据集中估算交通特征。此存储库中的代码是硕士论文的一部分。 无人机从pNEUMA实验获得的轨迹数据被链接到基础网络，以通过放置虚拟回路来获得网络中任何位置的宏观流量特性。
使用代码非常简单，首先将数据集转换为正确的格式，然后提取研究区域的网络，并将所有轨迹映射到该网络。 将虚拟环路放置在网络中的任何位置都可以获取宏观的流量特征。
有关更多信息，请参阅此存储库中的论文文本。 在不久的将来，将进行一些更新，编辑和错误修复，以及简短的Wiki，以简化使用过程。
此代码中执行的地图匹配使用基于Newson＆Krumm（2009）的HMM方法的现有软件包“ LeuvenMapMatching”。 有关此软件包的更多信息和文档，可以在和GitHub存储库。
“ LeuvenMapMatching”许可为：版权所有20
【文件预览】：
pNEUMA_mastersproject-master
----MANIFEST.in(374B)
----README.rst(3KB)
----docs()
--------EPFL_JoachimLandtmetersDocumentation.pdf(10.25MB)
--------index.rst(58B)
----pneumamapmatching()
--------iodata.py(14KB)
--------clean_counts.py(3KB)
--------logger.py(2KB)
--------virtualdetector.py(27KB)
--------compute.py(83KB)
--------__init__.py(1KB)
--------settings.py(2KB)
--------compassbearing.py(2KB)
--------mapmatching.py(22KB)
--------visualization.py(3KB)
--------network.py(15KB)
----test.py(18KB)
----.Rhistory(0B)
----LICENSE(596B)
----setup.py(3KB)
----.gitignore(116B)
----.editorconfig(353B)