def flow_filter(data, od_flow_h, adj, info): direction_flag = False candidate_start = [data[0][3]] # 先将第一条数据的门架名加入起点备选集 o_name = candidate_start[0] o_pos = info[o_name]['gantry_pos'] for row in data[1:]: # 从第二条数据开始遍历轨迹 d_name = row[3] d_pos = info[d_name]['gantry_pos'] # 已经确定行驶方向 if direction_flag: if d_name in adj[o_name]: od_flow_h[o_name + '_' + d_name] += 1 o_name = d_name o_pos = d_pos # 行驶方向尚未确定 else: if d_pos == o_pos: # 被同一地点门架识别 candidate_start.append(d_name) else: for c in candidate_start: if d_name in adj[c]: direction_flag = True od_flow_h[c + '_' + d_name] += 1 o_name = d_name o_pos = info[o_name]['gantry_pos'] candidate_start = [d_name] break
时间: 2024-02-14 12:35:18 浏览: 53
UFMC.rar_5G_5G candidate_5G waveforms_UFMC_sub
这段代码是在做什么?
这段代码实现了一个轨迹过滤器,用于筛选在相邻门架之间的车辆行驶轨迹。它接收四个参数:data(包含车辆轨迹信息的数据列表),od_flow_h(一个字典,用于记录车辆在相邻门架之间的行驶次数),adj(一个字典,用于记录门架之间的相邻关系),和info(一个字典,用于记录门架的位置信息)。该函数从第二条数据开始遍历轨迹,判断车辆的行驶方向,统计车辆在相邻门架之间的行驶次数,并将结果存储在字典 od_flow_h 中。
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