Виявлення та фіксація віджимань у траєкторії GPS

Мені потрібно знайти алгоритм чи метод, який може виявити зовнішні latitude longitude точки траєкторії під час післяобробки , які потім можуть бути виправлені (повернуті в шлях траєкторії на основі сусідів).

Як приклад типу сторонніх точок, які я хотів би виявити та виправити, я додав зображення, що демонструє:

Я спробував використовувати фільтр Кальмана без ароматів, щоб згладити дані якнайкраще, але це, здається, не працює достатньо ефективно для більш екстремальних людей (сирі дані синього кольору, згладжені дані червоним кольором):

Моя UKF не може бути калібрована належним чином (але я впевнений, що це так).

Траєкторії - це ходунки, бігуни, велосипедисти - рух, що працює на людині, який може починатись і зупинятися, але не різко змінювати швидкість чи положення, що швидко чи раптово.

Рішення, яке не покладається на дані про терміни (і лише на дані про позиції), було б надзвичайно корисним (оскільки дані, що обробляються, не завжди можуть містити дані про терміни). Однак я знаю, наскільки малоймовірним є таке рішення, тому я однаково щасливий будь-якого рішення!

В ідеалі рішення виявило б зовнішній вигляд, щоб його можна було виправити, в результаті чого виправлена ​​траєкторія:

Ресурси, які я просіяв:

• Smooth GPS data- /programming/1134579/smooth-gps-data

• Common GPS and Geospatial Tracking Challenges and Solutions- http://www.toptal.com/gis/adventures-in-gps-track-analytics-a-geospatial-primer (рішення, здається, втрачає точність даних)

• Який алгоритм я повинен використовувати для видалення залишків у слідових даних?

Як частина інструменту для обробки річкових мереж я створив інструмент контролю якості для пошуку «шипів» у мережі. Хоча я не пропоную використовувати мій інструмент (як це для обробки річкових мереж), я вказую вам на файл довідки, який показує зображення того, що я зробив.

Я розробив код, використовуючи закон косинусів для визначення послідовних кутів між кожним відрізком полілінії. Ви можете розробити власний код навколо цієї ідеї, щоб крокувати по полілінії та визначати крайні кути.

Я використовую алгоритм.

1. Обчисліть мінімум евклідового дерева, що охоплює точки:

2. Знайдіть в цій мережі 2 пункти, що знаходяться один від одного

3. Знайдіть найкоротший маршрут між ними:

Як видно, він може різко розітнути кут.

У мене є реалізація вищезгаданого алгоритму ArcGIS python, він використовує модуль networkx. Повідомте мене, якщо це цікавить, і я оновлю свою відповідь зі сценарієм

ОНОВЛЕННЯ:

# Connects points to make polyline. Makes 1 line at a time
# Tool assumes that 1st layer in Table of Conternt is TARGET polyline feature class,
# second layer in TOC is SOURCE point fc.
# If no selection found in SOURCE layer, works on entire dataset

import arcpy, traceback, os, sys
import itertools as itt
from math import sqrt
sys.path.append(r'C:\Users\felix_pertziger\AppData\Roaming\Python\Python27\site-packages')
import networkx as nx
from networkx import dijkstra_path_length

try:
    def showPyMessage():
        arcpy.AddMessage(str(time.ctime()) + " - " + message)
    def CheckLayerLine(infc):
        d=arcpy.Describe(infc)
        theType=d.shapeType
        if theType!="Polyline":
            arcpy.AddWarning("\nTool designed to work with polylines as TARGET!")
            raise NameError, "Wrong input\n"
        return d
    def CheckLayerPoint(infc):
        d=arcpy.Describe(infc)
        theType=d.shapeType
        if theType!="Point":
            arcpy.AddWarning("\nTool designed to work with points as SOURCE!")
            raise NameError, "Wrong input\n"
        return d
    mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
    layers = arcpy.mapping.ListLayers(mxd)
    if len(layers)<=1:
        arcpy.AddWarning("\nNot enough layers in the view!")
        raise NameError, "Wrong input\n"
    destLR, sourceLR=layers[0],layers[1]
    a = CheckLayerPoint(sourceLR);d = CheckLayerLine(destLR)

#  copy all points to manageable list
    g=arcpy.Geometry()
    geometryList=arcpy.CopyFeatures_management(sourceLR,g)
    nPoints=len(geometryList)
    arcpy.AddMessage('Computing minimum spanning tree')
    list2connect=[p.firstPoint for p in geometryList]
#  create network    
    p=list(itt.combinations(range(nPoints), 2))
    arcpy.SetProgressor("step", "", 0, len(p),1)
    G=nx.Graph()
    for f,t in p:
        p1=list2connect[f]
        p2=list2connect[t]
        dX=p2.X-p1.X;dY=p2.Y-p1.Y
        lenV=sqrt(dX*dX+dY*dY)
        G.add_edge(f,t,weight=lenV)
        arcpy.SetProgressorPosition()
    arcpy.AddMessage(len(G.edges()))
    mst=nx.minimum_spanning_tree(G)
    del G

#  find remotest pair
    arcpy.AddMessage(len(mst.edges()))
    length0=nx.all_pairs_dijkstra_path_length(mst)
    lMax=0
    for f,t in p:
        lCur=length0[f][t]
        if lCur>lMax:
            lMax=lCur
            best=(f,t)
    gL=nx.dijkstra_path(mst,best[0],best[1])
    del mst
    nPoints=len(gL)
    ordArray=arcpy.Array()
    for i in gL: ordArray.add(list2connect[i])

#  append line to TARGET
    curT = arcpy.da.InsertCursor(destLR,"SHAPE@")
    curT.insertRow((arcpy.Polyline(ordArray),))
    arcpy.RefreshActiveView()
    del curT

except:
    message = "\n*** PYTHON ERRORS *** "; showPyMessage()
    message = "Python Traceback Info: " + traceback.format_tb(sys.exc_info()[2])[0]; showPyMessage()
    message = "Python Error Info: " +  str(sys.exc_type)+ ": " + str(sys.exc_value) + "\n"; showPyMessage()            

Одна ідея - створити сценарій, який перераховує кути (а може бути і довжину) кожного сегменту вашого шляху. Тепер ви можете порівняти значення кожного сегмента з його прямими сусідами (і, можливо, другими сусідами також для підвищення точності) та вибрати всі ті точки, де значення перевищують задане порогове значення. Нарешті просто видаліть точки зі свого шляху.

Також варто звернути увагу на метод Медіана-5.

Кожна координата x (або y) встановлюється посередницею 5 x (або y) значень навколо неї послідовно (тобто себе, двох попередніх значень та двох наступних значень).

наприклад, x3 = медіана (x1, x2, x3, x4, x5) y3 = медіана (y1, y2, y3, y4, y5) тощо.

Метод швидкий, а також простий у використанні для потокової передачі даних.

У цьому питанні / відповідях є кілька хороших даних.

Хоча все залежить від того, як ваші бали кластеризовані на те, що буде / не буде працювати. Вам потрібно буде бути обережним у питаннях, які розкидаються, але не є сторонніми.

Ви можете імпортувати свої дані в excel або використовувати панди та прапор та видалити всі відстані від попередньої точки, що перевищують деякий нереальний поріг відстані.