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佩特张

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刚刚,百度地图慧眼和青岛市规划院达成战略合作成立实验室!

2017-09-28

佩特张
2017-09-28
日前,百度地图慧眼与青岛市城市规划设计研究院达成战略合作,并于9月28日在青岛举办了“百度慧眼青岛规划联合创新实验室”签约仪式。双方本次合作是互联网大数据与规划行业又一次跨界合作。百度地图慧眼将利用自身海量位置大数据、人工智能技术及产品优势,助力青岛市城市规划设计院在区域和城市规划、城市交通规划与咨询等领域进行更高效、精准的规划产出。同时,双方也将充分发挥各自优势,针对城市发展中遇到的问题,社会关注热点进行积极、深入合作探索。“百度慧眼青岛规划联合创新实验室”揭牌仪式“百度慧眼青岛规划联合创新实验室”签约仪式青岛市地处山东半岛南部,东、南濒临黄海,是中国东部沿海重要的经济中心和港口城市、国家历史文化名城和风景旅游胜地。欧陆式的城市风光,蔚蓝色的大海和起伏叠嶂的山峦交织成的美妙旋律,使青岛具有独特的魅力。未来青岛将立足于自身绝佳的地理区位、发达的制造业、港口经济以及国家“一带一路”战略枢纽的优势,建成东北亚国际航运枢纽、国家区域性航空枢纽、国家沿海高铁枢纽,打造欧亚大通道多式联运中心。借助“三湾三城”城市空间战略,青岛依托海湾资源优势,打造高品质精致城市,彰显海湾型城市特色,建成辐射半岛(乃至沿黄流域)、服务全国、面向全球的国际湾区都会。百度地图慧眼基于百度地图海量位置大数据、地理大数据及路况大数据等数据源,通过人工智能技术,打造城市大数据分析平台,针对城市规划行业提供城市、区域实时热力图服务、人口空间分布、画像分析、职住分析、OD分析、城市基础设施分布、城市交通分析等功能。同时百度地图慧眼还将大数据可视化能力mapv及机器学习能力向行业客户开放,组合数据、可视化、技术能力等多维度能力帮助规划行业进行城市研究。目前,百度地图慧眼已经与中国城市规划设计研究院、宁波城市规划设计研究院达成深度合作。百度地图开放平台总经理李志堂表示,大数据能客观反映城市生长脉络,今天的签约是青岛城市规划设计事业一个重大事件,标志着百度地图大数据开始在城市设计层面助力青岛市的发展,百度慧眼青岛城市规划联合创新实验室,必将发挥巨大作用!未来青岛市的城市规划将与百度地图大数据密不可分。青岛市城市规划设计研究院青岛市城市规划设计研究院隶属于青岛市规划局,主要职责是为青岛市城乡建设提供规划设计和城市规划信息服务,是青岛市唯一具有城乡规划编制甲级、工程咨询甲级以及建筑工程设计甲级资质的“三甲”设计院,同时具有风景园林工程设计乙级、市政工程设计丙级等多项资质。百度地图慧眼百度地图慧眼作为领先的大数据服务商,一直致力于利用海量位置数据及人工智能技术探索大数据在各个行业的应用价值,目前已在城市规划、房产地块评估、客群研究、商业地产、零售选址、广告投放多个领域与多家合作伙伴有深入落地合作。
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    广州市地铁站点数据

    【城市数据派会员】还可获得该城市的地铁线路数据(点击下载)地域范围:广州市数据时间:2017年10月数据格式: CSV格式,可用记事本或excel打开Mdb 格式,可用ARCGIS打开数据大小:1 mdb数据:0.4M2 CSV数据:0.04M坐标系统:火星坐标CSV数据包含字段:城市,公交名,首末班车时间,起始站,起始站经度,起始站纬度,终点站,终点站经度,终点站纬度,站点名,最高价,英文名,站数,经度,纬度,性质,线路ID,线路区域ID,站点编码,站点ID,总站数,发车间隔,线路总长度,基础价格,站点状态,ICCARDCSV数据条数:197mdb数据整体缩略图(此图包含了线路): mdb数据局部缩略图(此图包含了线路): CSV数据顶部缩略图: CSV数据底部缩略图: 使用说明:1 此内容仅作为学习交流。2 此内容为【城市数据派会员】专享。如需下载,请成为【城市数据派会员】,点击我要成为会员。3 如有问题,请咨询客服QQ 3149339017。
    2017-11-01 532 次查看 41 次下载
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    FME模板—出租车GPS轨迹创建(点处理方式&点云处理方式)

    该模板和样例数据为【9月会员专享沙龙】传统空间数据处理人员如何操作开放(大)数据配套沙龙干货:1 FME模板—出租车GPS轨迹创建(点处理方式)2 FME模板—出租车GPS轨迹创建(点云处理方式)推荐阅读:把数据当作点云:高效的数据处理技巧如需下载,请成为【城市数据派会员】本次沙龙其他资料包括:1 沙龙演讲材料PDF(点击下载)2 FME软件免费一年的使用权(点击下载)3 沙龙回看视频(点击观看)车租车轨迹创建1、FME算法思路出租车轨迹点数据处理时,惯性的思维都是用文本读模块(如Excel或CSV)等读取进来,创建点、Sorter排序、点连线这样的过程。但是一天的出租车数据大约有1000万条记录,为了确保生成连续的、方向正确的轨迹线,需要一次性读取所有数据进行处理。 为了提高运行效率,把出租车点当作点云处理,效率会大大提高。关于点云应用处理技巧,可参考附件的文章。整个思路如下:(1) 利用点云格式point cloud xzy读模块读取所有出租车轨迹文件;(2) 使用PointCloudCombiner把所有文件合并为一个点云;(3) PointCloudFilter过滤GPS定位不准的无效数据,以上海市经纬度范围为判断标准;(4) PointCloudSorter按照设备号、日期、时间、进行排序;(5) PointCloudCorcer提取每个位置为独立的点要素;(6) PointConnector按照设备号进行连线,PointConnector输出的三个端口分别代表出租车不同的状态,Point端口代表静止的出租车;Line端口输出轨迹线;Polygon端口表示起始点和终点相同的轨迹。 2、效率测试一:我们把用Excel方式读取文件的方法叫做老方法,把数据当作点云处理的方法(即上面描述的方法)叫做新方法。两种方法运行数据的效率对比如下图所示:横坐标:文件数 可以看到,在文件数量较少、数据较小的情况下,两种方法差异不大。但是随着文件的增多,老方法的时间呈指数增长,新方法的时间线性增长,在20个文件,近90万个有效记录的情况下,两种方法的时间差约8分钟。在每天的记录数约2000个文件,近6000多万个记录的情况下,新方法可以说显著提高了效率。 测试二:模拟生成2000个文件,约9000万个记录,按照新方法创建轨迹线:在虚拟机和物理机分别进行测试,其中物理机使用测试一中的同一台计算机。在运行时,计算机没有做其他任何操作。在物理机中运行2000个文件,9000多万个有效记录,花费时间9.5小时;在虚拟机中运行2000个文件,9000多万个有效记录,花费时间20.5小时。 因此,建议对于大数据量的处理,建议在物理机中处理。 3、数据问题对数据进行了一些简单的分析,暂时发现两个方面的问题:(1) 无效数据在数据中发现一些异常的点,如下图所示: 分析这些数据的坐标,如下图。发现这些数据的坐标不在上海市范围内,可能是由于GPS采集时定位的原因导致。所以在处理过程中PointCloudFilter过滤这些点(以上海市经纬度范围为判断标准,以东经120~123,北纬30~32进行判断)。 (2) 异常点处理多个文件时,对同一设备号按照时间进行排序连线,会生成如下所示的异常图形:分析原因,相邻时间点的GPS位置相差较大。如上图,第0点和第1点的经度相差约0.3度,纬度相差约0.5度,而第1点与第2点又呈现这样的规律。验证第0点和第1点、第2点的时间确实也是从早到晚的排序:
    2017-09-30 2081 次查看 108 次下载