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
2021-06-23 21:42:08
431KB
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map_matching：找到车辆应该行驶以生成给定GPS轨迹的街道的算法
2021-05-09 15:00:31
38KB
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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
2021-05-07 10:06:04
16.22MB
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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．
2021-03-24 10:13:42
160KB
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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。
2021-03-21 18:13:53
128.56MB
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此数据集为gowalla上2011年9月至2011年12月 329839个用户间1679245条社交好友关系和访问过的poi的记录，以及所访问的地点的类型分类
2020-12-13 18:28:46
128.72MB
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该GPS轨迹数据集记录了四川省成都市从2014年8月1日到2014年9月1日的一个月的15000量出租车GPS轨迹数据。约14亿条数据。强调一下这是付费数据。
2019-12-21 22:18:30
687B
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