船舶轨迹压缩 python

船舶轨迹压缩是指将船舶行驶过程中的轨迹数据进行压缩，以减少存储空间和提高数据传输效率。在Python中，你可以使用一些算法来实现船舶轨迹压缩，例如道格拉斯-普克算法(Douglas-Peucker algorithm)和Ramer-Douglas-Peucker算法(Ramer-Douglas-Peucker algorithm)。

下面给出一个示例代码，展示了如何使用道格拉斯-普克算法对船舶轨迹进行压缩：

import numpy as np

def douglas_peucker(data, epsilon):
    dmax = 0
    index = 0
    end = len(data) - 1
    for i in range(1, end):
        d = perpendicular_distance(data[i], data[0], data[end])
        if d > dmax:
            index = i
            dmax = d

    if dmax > epsilon:
        results1 = douglas_peucker(data[:index+1], epsilon)
        results2 = douglas_peucker(data[index:], epsilon)

        results = np.vstack((results1[:-1], results2))
    else:
        results = np.vstack((data[0], data[end]))

    return results

def perpendicular_distance(point, start_point, end_point):
    x = point[0]
    y = point[1]
    x1 = start_point[0]
    y1 = start_point[1]
    x2 = end_point[0]
    y2 = end_point[1]
    
    numerator = abs((y2-y1)*x - (x2-x1)*y + x2*y1 - y2*x1)
    denominator = np.sqrt((y2-y1)**2 + (x2-x1)**2)
    
    return numerator / denominator

# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [4, 3], [7, 4], [10, 5], [13, 6], [16, 7]])

# 设定压缩精度
epsilon = 2

# 进行轨迹压缩
compressed_data = douglas_peucker(data, epsilon)

print(compressed_data)

该示例代码中的`data`变量存储了船舶轨迹的坐标数据，`epsilon`变量是指压缩精度。通过调整`epsilon`的值，你可以控制压缩的程度。最后，打印出的`compressed_data`变量即为压缩后的船舶轨迹数据。