Django轨迹分析项目

这是一个基于Django的轨迹数据分析项目，提供轨迹数据查询和热点分析功能，并在数据导入时自动将WGS84坐标转换为百度坐标。

功能特性

• 轨迹数据查询和分析
• 热点上客点聚类分析
• 数据导入时自动进行WGS84到百度坐标(BD09)的转换
• 支持14位精度的坐标输出
• RESTful API接口

安装和配置

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置百度地图API

编辑 config.py 文件，将 YOUR_BAIDU_MAP_AK 替换为您的百度地图API密钥：

BAIDU_MAP_AK = 'your_actual_baidu_map_api_key'

3. 数据库配置

确保MySQL数据库已启动，并根据需要修改 config.py 中的数据库配置。

4. 运行数据库迁移

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

启动服务器

python manage.py runserver

服务器将在 http://127.0.0.1:8000/ 启动

API接口

1. 热点上客点分析

• URL: /api/heatmap/
• 方法: GET
• 功能: 分析所有上客点，使用DBSCAN聚类算法找出热点区域
• 返回: 包含百度坐标的热点区域列表

2. 时间段内所有轨迹点

• URL: /api/points/
• 方法: GET
• 参数:
  • start_time: 开始时间
  • end_time: 结束时间
• 功能: 获取指定时间段内的所有轨迹点
• 返回: 包含百度坐标的轨迹点列表

3. 指定车辆轨迹点

• URL: /api/car_points/
• 方法: GET
• 参数:
  • start_time: 开始时间
  • end_time: 结束时间
  • commaddr: 车辆ID
• 功能: 获取指定车辆在指定时间段内的轨迹点
• 返回: 包含百度坐标的车辆轨迹点列表

4. 15分钟内上客点

• URL: /api/pickup_points/
• 方法: GET
• 参数:
  • time: 基准时间
• 功能: 获取指定时间前后15分钟内的上客点
• 返回: 包含百度坐标的上客点列表

坐标转换功能

项目在数据导入时自动进行坐标转换：

数据导入时转换

• 使用百度地图API进行高精度坐标转换
• 在 import_to_db.py 中自动处理所有坐标转换
• 转换后的坐标直接存储到数据库中
• 精度为14位小数

配置精度

在 config.py 中可以配置坐标精度：

COORDINATE_PRECISION = 14  # 坐标精度（小数位数）

使用示例

数据导入

运行数据导入脚本，自动进行坐标转换：

python import_to_db.py

前端JavaScript调用示例

// 获取热点上客点
fetch('/api/heatmap/')
  .then(response => response.json())
  .then(data => {
    data.forEach(point => {
      // point.lng 和 point.lat 已经是百度坐标，精度为14位
      console.log(`经度: ${point.lng}, 纬度: ${point.lat}, 数量: ${point.count}`);
    });
  });

// 获取指定时间段内的轨迹点
fetch('/api/points/?start_time=2024-01-01T00:00:00&end_time=2024-01-01T23:59:59')
  .then(response => response.json())
  .then(data => {
    data.forEach(point => {
      // 坐标已转换为百度坐标系
      console.log(`经度: ${point.lng}, 纬度: ${point.lat}`);
    });
  });

注意事项

1. 确保百度地图API密钥有效且有足够的配额
2. 数据导入时会进行坐标转换，处理时间较长
3. 转换后的坐标直接存储到数据库，API响应速度不受影响
4. 建议在数据导入时使用进度监控

技术栈

• Django 5.2.4
• Django REST Framework
• MySQL数据库
• scikit-learn (DBSCAN聚类)
• pandas (数据处理)
• 百度地图API