Java编程实现轨迹压缩算法开放窗口实例代码

轨迹压缩算法

场景描述

给定一个GPS数据记录文件，每条记录包含经度和维度两个坐标字段，根据距离阈值压缩记录，将过滤后的所有记录的经纬度坐标构成一条轨迹

算法描述

这种算法的用处还是相当广泛的。

轨迹压缩算法分为两大类，分别是无损压缩和有损压缩，无损压缩算法主要包括哈夫曼编码，有损压缩算法又分为批处理方式和在线数据压缩方式，其中批处理方式又包括DP（Douglas-Peucker）算法、TD-TR（Top-Down Time-Ratio）算法和Bellman算法，在线数据压缩方式又包括滑动窗口、开放窗口、基于安全区域的方法等。

大家也可参考这篇文章：《Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法详细代码》

代码实现

import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.Point;
import java.awt.Toolkit;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.RandomAccessFile;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JPanel;
public class TrajectoryCom {
	public static void main(String[] args) throws Exception{
		//阈值定义
		double maxDistanceError = 30;
		/*
  * 文件读取
  * */
		//存放从文件读取的位置点的信息列表
		ArrayList ENPList = new ArrayList();
		//源数据文件的地址 建立文件对象
		//这里是需要更改的地方 改你源文件的存放地址 记住如果地址中含"\",记得再加一个"\"，原因"\"是转义符号 
		//这里可以写成C:/Users/Administrator/Desktop/11.6/2007-10-14-GPS.log
		File sourceFile = new File("./2007-10-14-GPS.log");
		//调用文件读取函数 读取文件数据
		ENPList = getENPointFromFile(sourceFile);
		//这里是测试 有没有读到里面 看看列表里的数据个数 交作业的时候记得注释掉
		System.out.println(ENPList.size());
		/*
  * 数据处理
  * 方法：开放窗口轨迹压缩法
  * */
		//存放目标点的集合
		ArrayList rePointList = new ArrayList();
		rePointList = openWindowTra(ENPList,maxDistanceError);
		System.out.println(rePointList.size());
		/*
  * 写入目标文件
  * */
		File targetFile = new File("./2007-10-14-GPSResult.log");
		writeTestPointToFile(targetFile,rePointList);
		/*
  * 压缩率计算
  */
		double cpL = (double)rePointList.size() / (double)ENPList.size() * 100;
		DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000000");
		System.out.println("压缩率："+ df.format(cpL) + "%");
		/*
  * 计算平均距离误差
  * */
		double aveDisErr = getMeanDistError(ENPList,rePointList);
		System.out.println(aveDisErr);
		/*
  * 画线形成对比图
  * */
		//generateImage(ENPList,rePointList);
	}
	/*
 * 从提供的文件信息里提取位置点
 * 并将每个点的坐标数值调用转换函数存到列表里
 * 函数返回一个 存放所有位置点 的集合
 */
	public static ArrayList getENPointFromFile(File fGPS)throws Exception{
		ArrayList pGPSArray = new ArrayList();
		if(fGPS.exists()&&fGPS.isFile()){
			InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(fGPS));
			//输入流初始化
			BufferedReader bReader = new BufferedReader(read);
			//缓存读取初始化
			String str;
			String[] strGPS;
			int i = 0;
			while((str = bReader.readLine())!=null){
				//每次读一行
				strGPS = str.split(" ");
				ENPoint p = new ENPoint();
				p.id = i;
				i++;
				p.pe = (dfTodu(strGPS[3]));
				p.pn = (dfTodu(strGPS[5]));
				pGPSArray.add(p);
			}
			bReader.close();
		}
		return pGPSArray;
	}
	/**
 * 函数功能：将原始经纬度坐标数据转换成度
 * 获取的经纬度数据为一个字符串
 */
	public static double dfTodu(String str){
		int indexD = str.indexOf('.');
		//获取 . 字符所在的位置
		String strM = str.substring(0,indexD-2);
		//整数部分
		String strN = str.substring(indexD-2);
		//小数部分
		double d = double.parsedouble(strM)+double.parsedouble(strN)/60;
		return d;
	}
	/*
 * 开放窗口方法实现
 * 返回一个压缩后的位置列表
 * 列表每条数据存放ID、点的坐标
 * 
 * 算法描述：
 * 初始点和浮动点计算出投影点，判断投影点和轨迹点的距离与阈值 若存在距离大于阈值 
 * 则初始点放入targetList，浮动点向前检索一点作为新的初始点,新的初始点向后检索第二个作为新的浮动点 这里存在判断 即新的初始点位置+1是不是等于列表长度 这里决定了浮动点的选取
 * 如此处理至终点
 * */
	public static ArrayList openWindowTra(ArrayList sourceList,double maxDis){
		ArrayList targetList = new ArrayList();
		//定义初始点位置 最开始初始点位置为0 
		int startPoint = 0;
		//定义浮动点位置 最开始初始点位置2
		int floatPoint = 2;
		//定义当前轨迹点位置 最开始初始点位置为1
		int nowPoint = 1;
		int len = sourceList.size();
		//存放所有窗口内的点的信息集合 
		ArrayList listPoint = new ArrayList();
		listPoint.add(sourceList.get(nowPoint));
		//浮动点位置决定循环
		while(true){
			//标志 用来控制判断是否进行窗口内轨迹点更新
			Boolean flag = false;
			//计算并判断窗口内所有点和投影点的距离是否大于阈值
			for (ENPoint point:listPoint){
				double disOfTwo = getDistance(sourceList.get(startPoint),sourceList.get(floatPoint),point);
				if(disOfTwo >= 30){
					flag = true;
					break;
				}
			}
			if(flag){
				//窗口内点距离都大于阈值
				//初始点加到目标列表
				targetList.add(sourceList.get(startPoint));
				//初始点变化
				startPoint = floatPoint - 1;
				//浮动点变化
				floatPoint += 1;
				if(floatPoint >= len){
					targetList.add(sourceList.get(floatPoint-1));
					break;
				}
				//窗口内点变化
				listPoint.clear();
				//System.out.println(listPoint.size());
				listPoint.add(sourceList.get(startPoint+1));
			} else{
				//距离小于阈值的情况
				//初始点不变
				//当前窗口集合加入当前浮动点
				listPoint.add(sourceList.get(floatPoint));
				//浮动点后移一位
				floatPoint += 1;
				//如果浮动点是终点 且当前窗口点距离都小于阈值 就直接忽略窗口点 直接将终点加入目标点集合
				if(floatPoint >= len){
					targetList.add(sourceList.get(startPoint));
					targetList.add(sourceList.get(floatPoint-1));
					break;
				}
			}
			flag = false;
		}
		return targetList;
	}
	/*计算投影点到轨迹点的距离
 * 入口是初始点A、浮动点B、当前轨迹点C
 * 三角形面积公式
 */
	public static double getDistance(ENPoint A,ENPoint B,ENPoint C){
		double distance = 0;
		double a = Math.abs(geoDist(A,B));
		double b = Math.abs(geoDist(B,C));
		double c = Math.abs(geoDist(A,C));
		double p = (a + b + c)/2.0;
		double s = Math.sqrt(p * (p-a) * (p-b) * (p-c));
		distance = s * 2.0 / a;
		return distance;
	}
	/*
 * ArrayList 拷贝函数
 * */
	/*提供的函数
 * 其中计算距离的函数 经过改造得到下面的距离计算方法
 * 具体是怎么计算距离的 我也没研究了
 * */
	public static double geoDist(ENPoint pA,ENPoint pB){
		double radLat1 = Rad(pA.pn);
		double radLat2 = Rad(pB.pn);
		double delta_lon = Rad(pB.pe - pA.pe);
		double top_1 = Math.cos(radLat2) * Math.sin(delta_lon);
		double top_2 = Math.cos(radLat1) * Math.sin(radLat2) - Math.sin(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.cos(delta_lon);
		double top = Math.sqrt(top_1 * top_1 + top_2 * top_2);
		double bottom = Math.sin(radLat1) * Math.sin(radLat2) + Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.cos(delta_lon);
		double delta_sigma = Math.atan2(top, bottom);
		double distance = delta_sigma * 6378137.0;
		return distance;
	}
	public static double Rad(double d){
		return d * Math.PI / 180.0;
	}
	/*
 * 将压缩后的位置点信息写入到文件中
 * */
	public static void writeTestPointToFile(File outGPSFile,ArrayList pGPSPointFilter)throws Exception{
		Iterator iFilter = pGPSPointFilter.iterator();
		RandomAccessFile rFilter = new RandomAccessFile(outGPSFile,"rw");
		while(iFilter.hasNext()){
			ENPoint p = iFilter.next();
			String sFilter = p.getResultString();
			byte[] bFilter = sFilter.getBytes();
			rFilter.write(bFilter);
		}
		rFilter.close();
	}
	/**
 * 函数功能：求平均距离误差
 * 返回平均距离
 */
	public static double getMeanDistError(ArrayList pGPSArray,ArrayList pGPSArrayRe){
		double sumDist = 0.0;
		for (int i=1;i
import java.text.DecimalFormat;
			public class ENPoint implements Comparable{
			 public int id;
			//点ID
			public double pe;
			//经度
			public double pn;
			//维度
			public ENPoint(){
			}
			//空构造函数
			public String toString(){
				return this.id+"#"+this.pn+","+this.pe;
			}
			public String getResultString(){
				DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000000");
				return this.id+"#"+df.format(this.pe)+","+df.format(this.pn)+" \n";
			}
			@Override
			 public int compareTo(ENPoint other) {
				if(this.idother.id) return 1; else
				  return 0;
			}
		}
 
 

总结

以上就是本文关于Java编程实现轨迹压缩算法开放窗口实例代码的全部内容，希望对大家有所帮助。如有不足之处，欢迎留言指出。