基于AMAP API的网络地图应用服务研究

本文针对以高德地图(AMAP)为代表的互联网电子地图,阐述了WebGIS平台的详细架构;从载体、负载量、现势性等角度与传统纸质地图对比分析;对AMAP API的应用开发方式进行了介绍,并针对关键技术进行了详细讨论。最后,利用高德地图API技术构建测量控制点管理系统,实现测量控制点信息的管理、浏览、发布等功能。

基于遗传算法和高德地图API实现地震预警台站巡检路径自动规划

由于地震预警台站分布较广,而地震监测中心站的运维人员较少,如何设计合理的巡检路径,以更少的巡检成本完成更多的巡检任务成为中心站面临的一个问题。文中采用高德地图API,基于遗传算法使用python编写程序实现地震预警台站巡检路径近似最优解的自动求解。通过输入云南57个地震预警基准站位置进行测试后得出,系统在样本个数为60,迭代次数为2500 h,得到近似最优路径,总行驶距离4869 km,过路费439元。相较于其他几次收敛结果,最优巡检路径收益在百公里以上,因此认为,利用遗传算法规划的台站巡检路径可以获得较低的巡检成本。

基于改进多交通模式两步移动搜索法的天津市公园绿地可达性评价

公园绿地空间配置的有效性与合理性对城市规划建设和居民生活具有重要意义。该文以天津市中心城区为例,基于高德地图API获取步行、公交和驾车3种交通方式下的通行时间,利用改进的多交通模式两步移动搜索法计算居住区尺度下的公园绿地可达性,分析不同交通方式下公园绿地可达性分布特征,并采用Moran′s I和双变量空间自相关分析方法剖析可达性差异化模式及成因。结果表明:①天津市中心城区公园绿地可达性整体呈现由西南向东北递减趋势,步行、公交和驾车交通模式可达性差异显著;②天津市中心城区公园绿地可达性空间集聚特征与其可达性空间分布特征相似,低—低聚类居住区数量占比最高;③天津市中心城区公园绿地供需匹配不合理,西南部区域供大于求,东北部区域供不应求,亟须改善。改进的多交通模式两步移动搜索法可应用于城市公园绿地布局与规划,也可为其他地理现象的可达性分析提供参考。

主流网络地图应用开发API技术研究

使用网络地图API,开发者可以非常方便的调用在线地图中的资源,实现各种各样的地图第三方应用。介绍了几种国内主流网络地图API技术,列出开发者选用网络地图API应考虑的因素,并对其进行了比较。为用户了解网络地图API,选择合适的地图服务提供依据。

呼和浩特市中心城区城市公园可达性分析——基于高德地图API数据

城市公园布局的合理性直接影响其对城市内部居民的服务水平。基于高德地图API数据,以呼和浩特市中心城区为研究区域,居住小区为研究单元,从数量、供需角度分析步行和骑行两种交通方式下公园可达性水平。结果表明:(1)基于出行时间计算的各小区可达公园数量随着时间阈值的增大,居民接近公园的机会增多,高斯两步移动搜索法在此基础上,考虑了公园供给与人口需求之间的空间分布及其相互作用,研究区公园分布存在空间供需失配现象;(2)两种出行方式下,可达性呈现“外围高,中心低”态势,步行出行方式在三种时间阈值范围内一直存在无法享受公园服务的小区,可达区域分布存在明显的空间隔离;骑行方式下的可达性水平空间分布显著高于步行,在20 min阈值内服务范围可达到全覆盖,各小区居民的供需可达性值相较于步行分异程度明显降低;(3)城市公园可达性较好区域集中分布于研究区北部和东部,而可达性较差的城市核心区、西部和南部,可以作为呼和浩特市公园规划建设重点关注对象。

百度、高德及Google地图API比较研究

随着网络日益发展及城市道路日益完善,地图服务呈现多样化趋势,地图开发产业得到长足发展,市场涌现出大量各有所长的地图API。利用地图开发商官网提供的资料,结合实际开发经验,将百度地图API、高德地图API、Google Maps API进行了比较研究,以帮助开发者开发出更加优秀的地图导航APP或Web网页,帮助使用者按功能选择地图APP。

骑行拐弯预警智能休闲骑行服设计研究

为了解决自行车夜间骑行安全性差和转弯事故多的问题,设计了一款在骑行拐弯时可以提前预警的智能休闲骑行服。通过高德地图应用程序API提供的免费骑行导航接口开发了Android端骑行导航APP,在APP中设计拐弯预警信息的识别及分类算法来获得不同类别的拐弯预警信息,并利用蓝牙实现信息从手机端到硬件端的无线传输,单片机根据接收到的不同类别拐弯预警信息控制集成在服装上的不同LED灯条发光来进行拐弯预警,最后通过实验验证拐弯预警系统的及时准确性。结果表明:骑行服预警时间和发光时间的差值几乎为0 s,拐弯预警系统反应迅速;左转预警距离和右转预警距离分别为51.1和50.1 m,约50 m的拐弯预警距离可有效保障骑行者安全,改善常规产品未在拐弯前拐弯警示的警示滞后性;该款骑行服不需伸手、不按按钮的自动控制更加安全智能,在常规产品中具有独特的技术优势和核心竞争力。

基于改进蚁群算法的众包配送路径研究

针对现有O2O外卖众包配送的经验依赖性和随机性问题,建立以距离成本和时间惩罚成本之和最小化为目标的带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型,并借助高德地图API接口获得各实际节点的经纬度信息和各节点间距离。改进蚁群算法在状态转移规则中添加下一步移动的潜在客户数量影响因子,同时将确定性搜索与随机性搜索结合,缩小蚂蚁搜索范围。仿真实验结果表明,相较于标准蚁群算法和标准粒子群算法,改进蚁群算法在求解质量和效率上均具有明显的优势。

基于WEB和移动设备的学生安全平台设计

针对学生的安全监管问题,通过对学生使用的智能手机进行定位,基于高德地图开放API与WEB技术,建立一个让学生、家长和老师共同使用的安全平台,使家长可以随时掌握学生的动态,并对学生的不安全行为进行有效控制,老师也可以和家长进行交流。平台可以实现三方的有效互动,最大限度的保证了学生的日常安全。

基于Android平台的手机地图系统的实现

针对手机地图功能进行分析,在借鉴高德地图Android API的优点的基础上,设计定位、搜索以及路径导航等功能,并提供关键代码,实现一款实用方便的手机地图系统。

城市绿色空间可达性与居民分布的空间匹配与影响因素

城市居民的绿色空间可达性是衡量城市基础设施公平分配的指向标,关乎城市民生福祉。以宁波为研究区,基于高德地图路径规划Application Programming Interface(API)测度了绿色空间可达性,融合多源数据模拟了人口空间分布,分析了绿色空间可达性与人口分布的空间匹配状态,并采用地理探测器探讨其影响因素。研究表明:(1)宁波绿色空间可达性由各区中心向郊区衰减,高可达性空间占比不高,反映了绿色服务供给不足的现状。高可达性空间集中于三江口、鄞州新城、北仑城区和镇海老城区,低可达性空间则主要分布在东部郊区、西部山区和南部农业区。(2)宁波居民的绿色空间可达性在空间上表现为市中心高人口密度-高可达性和郊区低人口密度-低可达性的空间匹配特征,在规模上仅不及半数的居民享有15min绿色空间可达性,在乡镇尺度上呈现显著的城区—郊区二元类型分异。(3)城市居民绿色空间可达性受多重影响因子驱动,按照重要性依次为区位特征、人类活动、开发强度、社会经济和地形条件。

基于不同交通方式的上海浦东新区公园可达性分析

城市公园作为现代城市的重要组成部分,其可达性是影响人们有效利用公园以及衡量城市公园布局合理性的重要因素。本文通过采集实时在线地图交通数据,针对步行、公共交通和自驾车3种不同交通方式下上海市浦东新区所有公园的可达性进行分析研究,以期为城市管理和规划提供科学参考和依据。研究表明:浦东新区北部内环内的区域,有数量众多的小型公园,步行方式下公园的可达性达到了较好水平,而中部和南部区域因为公园数量少,只有少量围绕在公园附近的居民小区可达性较好,其他受距离限制,步行前往公园的可达性较差;自驾车主要受到路况影响,早上的可达性优于中午与晚上;公共交通前往公园的可达性除了受道路拥堵情况的影响,还受限于运营时间,傍晚的可达性略好于早上,早上的可达性略好于中午。从空间分布看,内环区域可达性好于外环区域:靠近市中心的区域公园密集、公共交通网密集,公园可达性高;中部与北部区域公园少、公共交通网络稀疏,可达性低。

高德地图及改进ACA在车辆路径寻优中的应用

车辆路径优化问题研究中,通常采用目标节点之间的线性距离之和最短作为最优解的求解结果。但在实际道路中,节点之间存在诸多因素,使得通过采用传统求解方式得出来的最优路径结果难以运用于实际场景。由此论文提出了结合高德地图API和改进的蚁群算法(ACA)来将理论运用于实际情形,首先通过高德提供的对应API接口来获取各个节点之间的实际道路距离,然后对基本的蚁群算法在在选择策略,信息素挥发系数ρ和计算目标节点距离等方面进行改进,最后将通过高德地图获取的实际节点之间的距离让改进后的蚁群算法进行最优路径求解。通过实验结果分析表明,论文提出的方法很好地将理论与实际情况相结合,具有高度的可行性和实用性。

基于GPS定位模块制作高精细校园地图

以大学的空间信息为基础,采集学校的地理信息,利用高德地图免费接口,实现了基于高德地图API的高精细校园地图导航APP。开发中充分利用了高德地图API接口,实现了自身定位、地图加载、校园内地点搜索和路线导航等功能。该APP方便学校师生及外来人员找寻在校园内的任何地点,能有效缓解新生入校找不到各个报名点而造成的校园拥挤的情况。

基于高德地图和安卓平台的管线管理应用设计实践

为解决城市地下管线事故频发问题,地下管线普查、地下管线信息系统建设工作受到越来越多的重视,建立管线管理系统也变得尤为重要。而目前管线信息系统所依赖的平台终端主要为大型手持设备或计算机,部分平台对于空间信息的存储、查询、检索、可视化以及空间分析已有很好的支持,但是基于计算机的管线管理系统在解决实地问题的时候还有诸多不便。本文着重讨论使用基于Android平台手机APP开发管线管理应用来解决实地使用问题的可能性、优势以及前景。由于地下管线数据获取的特殊性,本平台暂以同济大学数据为例,立足于研发具有可推广性的产品,为未来地下管线管理提供新方法。