[发明专利]一种基于电子地图的通勤数据批量采集方法有效
申请号: | 201910189978.X | 申请日: | 2019-03-13 |
公开(公告)号: | CN109977323B | 公开(公告)日: | 2021-09-03 |
发明(设计)人: | 石飞;秦艺帆;徐建刚;祁毅 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G06F16/9537 | 分类号: | G06F16/9537;G06F16/29;G06F9/448 |
代理公司: | 北京维正专利代理有限公司 11508 | 代理人: | 黄凯 |
地址: | 210023 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 电子地图 通勤 数据 批量 采集 方法 | ||
本申请公开了一种基于电子地图的通勤数据批量采集方法,包括以下步骤:S1、利用电子地图的公交路径规划API获得通勤数据;S2、采用Python程序,对所述通勤数据进行批量采集。本申请通过利用电子地图的路径规划API,获得精确可靠的出行数据,再采用Python程序从所获得的出行数据中批量采集所需要的参数,实现了对出行数据快速、批量的采集;再对获得的数据进行计算,使出行参数的提取精确可靠。
技术领域
本发明涉及大数据应运技术领域,尤其是涉及一种基于电子地图的通勤数据批量采集方法。
背景技术
目前,互联网电子地图服务商如高德、百度、腾讯等的导航服务功能能够获取点到点的实时出行时间、距离以及最优出行路径,相较于传统基于GIS平台的网络分析方法得到的时间、距离数据具有明显的精度与效率优势:互联网电子地图的数据包含高速出入口、道路拓扑关系、支路、小区道路等完善且精细的路网信息,研究者无需耗费大量时间与精力建立路网信息数据库;互联网电子地图对出行时间的测度来源于实时路况,即考虑了交通量、交通拥堵、单行与限制转弯信息等因素对交通的影响,相较于基于设计时速为道路赋通行时间成本的方法更符合实际情况,因此数据更为精确可靠,因此,基于电子地图快速、批量采集精确可靠的出行数据,为出行分析提供依据,是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于电子地图的通勤数据批量采集方法,利用电子地图中路径规划API,采用Python程序,从电子地图快速、批量采集精确可靠的出行数据,为出行分析提供依据。
本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的:
一种基于电子地图的通勤数据批量采集方法,包括以下步骤:
S1、利用电子地图的公交路径规划API获得通勤数据;
S2、采用Python程序,对所述通勤数据进行批量采集。
本申请进一步设置为:步骤S1中,包括以下步骤:
A1、申请Web服务API密钥;
A2、构建公交路径规划API请求网址;
A3、接受HTTP请求返回的数据,获得以JSON格式表示的通勤数据,每一组返回的数据代表一个完整的通勤方案。
本申请进一步设置为:步骤A2中,以出发点经纬度、目的地经纬度、出行城市和出发城市为参数变量构造不同的URL。
本申请进一步设置为:步骤S1中,从所述通勤方案中,直接通过访问JSON的键获得出行花费、出行时间、出行距离、各段步行距离、各段步行时间;其中,段表示某一个步行方式至下一个步行方式之间的过程;
遍历出行的所有段中所有多段线键值的集合,包括每一段的步行路径和每一段的公交行驶路径,计算出行路径,其中,每一段的步行都计算在内,每一段的公交行驶路径只需计算一次;
公交换乘次数,为段键值对应数组的长度减2;
公交换乘时间,为统计数组jsonData[‘route’][‘transits’][0][‘segments’]每个元素的步行时间总和,减去首个数组元素和最末数组元素的步行时间;
公交换乘距离,为统计数组jsonData[‘route’][‘transits’][0][‘segments’]每个元素中的步行距离总和,减去首个数组元素和最末数组元素的步行距离;
公交车内时间,为统计数组jsonData[‘route’][‘transits’][0][‘segments’]每个元素中公交行驶时间的和;
铁路时间,为统计数组jsonData[‘route’][‘transits’][0][‘segments’]每个元素中火车行驶时间的和;
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