CN107562895A - 地理围栏 - Google Patents

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CN107562895A
CN107562895A CN201710797549.1A CN201710797549A CN107562895A CN 107562895 A CN107562895 A CN 107562895A CN 201710797549 A CN201710797549 A CN 201710797549A CN 107562895 A CN107562895 A CN 107562895A
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CN
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polygon
trees
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rectangle
index
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CN201710797549.1A
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Inventor
刘纯阳
鲍士要
张国涛
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Shanghai Enjoy Ride Electric Vehicle Service Co Ltd
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Shanghai Enjoy Ride Electric Vehicle Service Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种地理围栏，包括树索引法：首先通过粗筛的方法快速找到符合条件的少量多边形，然后对粗筛后的多边形使用射线法判断；对于一维数据使用索引的方法，通过B树索引找到某一个范围区间段，然后对此范围区间段进行遍历查找，对于二维空间数据常常使用空间索引的方法，比如通过R树找到范围区间内的多边形，然后对此范围内的多边形进行精确判断。

Description

地理围栏
技术领域
本发明属于共享单车领域，尤其是一种地理围栏。
背景技术
共享单车的大面积普及，给人们出行带来了极大地便利，也出现了单车乱停乱放影响交通秩序的现象，增加了政府部门的管理压力。究其原因，有以下两点：一，共享单车数量猛增，原有停车位容量扩充跟不上共享单车数量的增长；二，原有的单车所有者和使用者是统一的，用户对自有单车的使用相对规范。而随着共享单车的大面积普及，替代作用日益明显。单车拥有者和使用者分离，部分用户在使用单车时，并没有遵守交通规则，车辆乱停乱放，也增加管理压力。
发明内容
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种地理围栏，其中，具体技术方案是：
包括树索引法：
首先通过粗筛的方法快速找到符合条件的少量多边形，然后对粗筛后的多边形使用射线法判断；
对于一维数据使用索引的方法，通过B树索引找到某一个范围区间段，然后对此范围区间段进行遍历查找，对于二维空间数据常常使用空间索引的方法，比如通过R树找到范围区间内的多边形，然后对此范围内的多边形进行精确判断；
下面介绍最常使用的空间索引R树的解决思路。
①外包矩形表示多边形
由于多边形形状各异，我们需要以一种统一的方式来对多边形进行近似，最简单的方式就是用最小外包矩形来表示多边形；
②对最小外包矩形建立R树索引；
③查询；
首先通过R树迅速判断用户所在位置是否被外包矩形覆盖；
如果不被任何外包矩形覆盖则返回不在地理围栏多边形内；
如果被外包矩形覆盖则还需要进一步判断是否在此外包矩形的多边形内部，采用射线法判断；
①多边形边数比较多时的解决办法；
对多边形的每条边构建最小外包矩形；
在这些最小外包矩形基础上构建R树索引；
通过R树判断射线是否与外包矩形相交；
R树粗筛后的边进行精确求交判断,时间复杂度从O(N)降到O(Log(N))，大大提高了计算效率。
射线法，从点水平出发做一条射线，计算该射线与多边形的边的相交点个数，当点不在多边形边或者是顶点上时，如果是奇数，那么点就一定在多边形内部，否则，在外部，其中它的算法复杂度是O(N),N为多边形的边数。
本发明相对于现有技术具有如下有益效果：实现了围栏的优化算法，提高了查找电子围栏电单车出入的效率；设计了电子围栏的软件结构和数据库结构并实现了电子围栏，因为电子围栏设计在地图上直接画出多边形，与实际的地理的经纬度有很大的误差，在绘制电子围栏的时候，所以尽量先确定几个角的经纬度，再把相邻角连接起来，同时，确保地图是最大倍数，这样可以保证误差最小
附图说明
图1为地理围栏的流程示意图。
图2-5为射线法的示意图。
图6-14为树索引法的结构示意图。
具体实施方式
方法分析
本产品的核心问题在于电单车是否成功的停在所规定的区域内，例如凸多边形、凹多边形区域。
方法选择
从数学的方式来看，就是一个点是否在规定的区域内，常见的点与多边形的算法有点线判断法、夹角和法、射线法，其中射线法用凹多边形，点线判断法、夹角和法用于凸多边形。
射线法是使用最广泛的方法之一，相比较其他算法而言，它不但可以正确使用在凹多边形上，而且不需要考虑精度误差问题。该算法思想是从点水平出发做一条射线，计算该射线与多边形的边的相交点个数，当点不在多边形边或者是顶点上时，如果是奇数，那么点就一定在多边形内部，如图2所示，否则，在外部，如图3所示。其中它的算法复杂度是O(N),N为多边形的边数。
如图2所示，射线与多边形的左右交点数分别为5和3，均是奇数，则点p在多边形内；如图3所示，多边形外部的点p与多边形交点数是6，则点在多边形外面。以上所述的是射线法算法的基本思想，适合于大多数被判断点和多边形的位置关系，但是也有一些特殊的位置关系的判断结果是错误的。以下将列举这些特殊情况：
①、射线过水平线
②、射线过顶点
如图4所示，射线与多边形的交点为2个和1个，不符合常规的逻辑思维。
如图5所示，射线与多边形的交点为2个和1个，不符合常规的逻辑思维。
显然，根据射线算法基本思想无法判定点与多边形的位置关系，所以需要改进此算法。
树索引法
暴力遍历法效率低下的原因是与每一个多边形都进行了射线法判断，如果能减少射线法的调用次数性能就能提升。因此我们的优化思路很直接，首先通过粗筛的方法快速找到符合条件的少量多边形，然后对粗筛后的多边形使用射线法判断，这样射线法的执行次数大大降低，效率也能大大提高。怎么粗筛呢？对于一维数据我们常常使用索引的方法，比如通过B树索引找到某一个范围区间段，然后对此范围区间段进行遍历查找，对于二维空间数据常常使用空间索引的方法，比如通过R树找到范围区间内的多边形，然后对此范围内的多边形进行精确判断，下面介绍最常使用的空间索引R树的解决思路。
①、外包矩形表示多边形
由于多边形形状各异，我们需要以一种统一的方式来对多边形进行近似，最简单的方式就是用最小外包矩形来表示多边形。如图6、图7所示。
②、对最小外包矩形建立R树索引，如图8、9所示
③、查询
首先通过R树迅速判断用户所在位置(粗点)是否被外包矩形覆盖(图10，圆点代表用户所在位置；R树平均查询复杂度为O(Log(N))，N为多边形个数)；
如果不被任何外包矩形覆盖则返回不在地理围栏多边形内，如图11；
如果被外包矩形覆盖则还需要进一步判断是否在此外包矩形的多边形内部，采用上文提到的射线法判断；
④、多边形边数比较多时的解决办法
对多边形的每条边构建最小外包矩形，如图13所示；
在这些最小外包矩形基础上构建R树索引，如图14所示；
通过R树判断射线是否与外包矩形相交；
R树粗筛后的边进行精确求交判断,时间复杂度从O(N)降到O(Log(N))，大大提高了计算效率；
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (2)

1.一种地理围栏，其特征在于：
包括树索引法：
首先通过粗筛的方法快速找到符合条件的少量多边形，然后对粗筛后的多边形使用射线法判断；
对于一维数据使用索引的方法，通过B树索引找到某一个范围区间段，然后对此范围区间段进行遍历查找，对于二维空间数据常常使用空间索引的方法，比如通过R树找到范围区间内的多边形，然后对此范围内的多边形进行精确判断；
下面介绍最常使用的空间索引R树的解决思路。
①外包矩形表示多边形
由于多边形形状各异，我们需要以一种统一的方式来对多边形进行近似，最简单的方式就是用最小外包矩形来表示多边形；
②对最小外包矩形建立R树索引；
③查询；
首先通过R树迅速判断用户所在位置是否被外包矩形覆盖；
如果不被任何外包矩形覆盖则返回不在地理围栏多边形内；
如果被外包矩形覆盖则还需要进一步判断是否在此外包矩形的多边形内部，采用射线法判断；
①多边形边数比较多时的解决办法；
对多边形的每条边构建最小外包矩形；
在这些最小外包矩形基础上构建R树索引；
通过R树判断射线是否与外包矩形相交；
R树粗筛后的边进行精确求交判断,时间复杂度从O(N)降到O(Log(N))，大大提高了计算效率。
2.如权利要求1所述的地理围栏，其特征在于：射线法，从点水平出发做一条射线，计算该射线与多边形的边的相交点个数，当点不在多边形边或者是顶点上时，如果是奇数，那么点就一定在多边形内部，否则，在外部，其中它的算法复杂度是O(N),N为多边形的边数。
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