類似したマップパスの検索

傾斜/距離/形状/などの属性を持つマップ上の特定のルートが与えられたときに、（属性に関して）似ているが別のポイントから始まるルートを見つけることができるアルゴリズムを探しています。地球上の別の地域で。

明らかに、ほとんどすべてのケースで完全な適合を見つけることは不可能ですが、類似性を理想的に測定する方法を備えた「ベストマッチ」の種類のシステムを探しています。

探してみましたが、ほとんどのクエリで、マップマッチングの問題か、同じパスに沿ったGPSポイントのルートの類似性が考えられます。私は正しい用語を知らないかもしれません！この問題に名前はありますか？これを解決するために使用できるアルゴリズムは何ですか？

マップマッチングは、探しているものとは異なります。マップマッチングは、エラーのGPS観測を線形ストリートネットワークにマッチングする適切な方法です。あなたの質問もGPSポイントとは関係ありません。静的ルート（非一時的）のパターンを比較して、類似したものを見つけたいからです。あなたが探しているのは、線形特徴（GISの意味では機械学習ではない）マッチングです。GPSトラックに関連する文献は、「軌道（時空間）パターンマイニング」のルーブリックに基づく時空間パターンマッチングです。

詳細については、本「空間軌道による計算」の（軌道パターンマイニング）の章をご覧ください。さまざまなルートや軌道を比較および対比する方法（つまり、方位角、セグメントの長さ、正弦、ビーラインなど）に関する多くのアイデアが得られます。

あなたの質問はベクトルデータに基づいています。ただし、質問をラスター分析に変換する方がよいと思います。そうすることで、あなたもある程度あなたの質問を一般化します。

あなたの質問を解決するアルゴリズムは次のようになります：

1. 元のルートをラスタライズし、各セルに仕様（傾斜/距離/形状/その他）に応じたパラメーターを実行させます。道路が存在することもパラメータです。これは、n個のオブジェクトを持つ1次元のリストになります-> routelist（n）

2. 元のルートのレプリカが少なくとも1つあることがわかっているテストエリアを見つけます。元のルートと同じパラメーターでこのエリアをラスタライズします。これはラスターです。

3. ラスターaのセル1,1から開始し、ラスター全体を順番に移動します。
4. セルごとに関数が呼び出されます。この関数は、セルがroutelist（0）に対応するかどうかをチェックします。対応する場合は、周囲のセルで同じチェックが行われます。関数が成功すると、routelist（1）などのセルをチェックします。routelist（n）までのすべての過程で成功した場合、座標はroutelistcopy（n）に代替ルートとして保存されます。
5. ラスターの最後のピクセルに到達するまで繰り返します。

上のリストには、routelistのパラメーターに応じた3つのオプションがあります。

さらに：

• 上記のサンプルラスタは、1つのパラメータに基づいて測定されています。現実世界の課題では、1つのピクセルはいくつかのパラメータの組み合わせになります。
• このタスクが必要な場合は、上記の関数を再帰的に記述しようとします。これはより効率的で、「出発点が異なる」問題を解決します-同じ開始点を持つ複数の代替トラックがあります。
• ルートの曲がり角は問題とは見なされません。つまり、回答は元のルートと同じ順序で接続されたピクセルのリストです。ねじれや回転は問題ではありません。自己交差ルートがソリューションの一部にならないように、アルゴリズムを作成する必要がある場合があります。
• アルゴリズムを設計して、プレイ中の基準にさまざまな許容レベルを設定できるようにします。これにより、柔軟性が向上します。
• 動作設定では、指定に従ってピクセルの発生について領域をスクリーニングすることにより、プロセス全体をより効率的にすることができます。それらが存在しない場合、調査領域はネガティブであるため、時間を使用して領域を分析する理由はありません。