JUST技术:管理海量空间数据的利器-空间填充曲线



现实世界中存在大量的多维空间数据,如加油站位置、河流走向等。为了高效存储和管理海量的空间数据,很多基于Key-Value存储的空间数据库,如开源的空间插件GeoMesa[1]、京东城市自研的时空数据引擎JUST[2],都使用了空间填充曲线技术。它们能够将多维空间数据转换到一维空间上,并通过转换后的一维空间索引值存储和查询多维数据,因此能够在Key-Value数据库中存储管理海量的时空数据。本文详细...

AAAI 2021论文:Graph Diffusion Network提升交通流量预测精度(附论文下载)



城市流量预测作为智能交通中的一个重要问题,致力于精确预测城市中不同区域的流量信息,从而更好地实现区域间的流量管控、拥塞控制以及保障城市公共安全。本文将介绍一种基于时空图扩散网络的城市交通流量预测模型。本文工作是由京东数科硅谷研发实验室,京东城市和华南理工大学合作的一篇论文《Traffic Flow Forecasting with Spatial-Temporal Graph Diffu...

JUST技术:提升基于GPS轨迹的路网推测精确度



路网数据对于城市中的很多应用,比如车载导航和线路优化等,都非常重要。传统的道路数据采集方法依赖于采集车,消耗大量的人力物力。随着GPS设备的普及,海量轨迹数据在城市里产生,使我们能够用轨迹数据去生成路网。这个问题在近十年中已经有了广泛的研究,但是其中很多方法的精确度(precision)并不高,特别是上下道路,平行道路等地方。由于轨迹数据在城市内并不是均匀分布的,对于那些车辆频繁通行的地方,我们有...

JUST技术:空间连接运算与空间索引



一、空间连接定义随着全球定位系统和移动互联设备的普及,海量的空间数据也随之产生。空间连接(Spatial Join)运算是一类最常用的空间数据分析算子,具有广泛的应用场景。例如统计地铁站周围500米的POI,帮助店主合理选择商铺选址;从同一个数据集中分析空间相邻的同伴关系,辅助警方侦察;查询河流周围的居民区和农田,在汛期排除洪水隐患;查找去过疫区的人群,方便疫情防控等。下面给出空间连接的定义:给定...

JUST技术:基于HMM的实时地图匹配



随着城市规模的不断扩大和便民业务的发展,行车导航、共享汽车和物流派送等应用已经深入人们日常生活之中。这些应用都不可避免地需要使用GPS、北斗等定位系统,进而产生了大量的轨迹数据。然而,普通民用GPS定位系统上传的位置数据会由于许多缘故发生与物体的实际地理位置不同的现象,产生了米级别的误差,一般在10米以内。此外,在数据传输、存储和耗电的条件限制下,导致轨迹点采样频率不宜过高。因此,以上因素导致采集...