CN107741982A - 一种坐标与行政区域匹配系统及方法 - Google Patents
一种坐标与行政区域匹配系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107741982A CN107741982A CN201710971564.3A CN201710971564A CN107741982A CN 107741982 A CN107741982 A CN 107741982A CN 201710971564 A CN201710971564 A CN 201710971564A CN 107741982 A CN107741982 A CN 107741982A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- coordinate
- administrative region
- module
- integer value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明公开一种坐标与行政区域匹配系统及方法，该方法按照区域划分，将已知标志点的第一地理坐标转换为第一整数值；对已知标志点的第一地理坐标转换后的第一整数值建立数据库；将查询点的第二地理坐标转换为第二整数值，输入第二整数值，根据第二整数值返回查询点一定范围内已知标志点的第一地理坐标的第一整数值；比较第二整数值和第一整数值的大小，返回与第二整数值最接近的第一整数值对应的已知标志点行政区域属性作为查询点的行政区域属性。本发明相比传统方法在空间与时间复杂度上发生质的变化，避开三维空间的计算，转而在二维空间求解，在一维空间上比较大小得出最优解，使空间复杂度与时间复杂度数量级降低。
Description
技术领域
本发明涉及地理信息技术领域，可应用于智能交通、货运物流等领域，具体涉及一种坐标与行政区域匹配系统及方法。
背景技术
坐标与行政区域匹配是指通过输入某一地理坐标信息，能够返回该地理坐标信息所处的行政区域属性。现有的技术方案，一般有三种实现方式：
A:借助于第三方地图引擎，如MapX Gis、Arc Gis地图引擎，加载本地地图数据的面图层数据，然后通过地图引擎开放的点与面的匹配接口输入经纬度，返回当前经纬度与行政区域的交集，当输入的经纬度与“广东省深圳市南山区”的面图层有交集，即得出当前点所在的行政区域为“广东省深圳市南山区”。
B:借助第三方地图提供商提供的位置服务接口，如百度、高德、谷歌等B/S地图提供商提供的位置服务接口，输入经纬度，将返回此经纬度对应的位置信息，如“广东省深圳市南山区深圳大学”，通过返回的行政区域名称来判断当前经纬度所在的行政区域。
C:通过算法实现，点与面的几何算法，行政区域为凸多边形，多边形由折线拼接而成，折线由有序的点连接而成。所以，先获取全国的所有组成行政区域的点集，然后输入当前经纬度，通过点与多边形的匹配算法，计算点与面的几何关系。此方案，是点与面的几何算法，维度复杂，计算量大。
以上方式都非常不理想，非常耗费CPU，只能应用于小数据量的访问。
其中，A:借助于第三方地图引擎，对地图引擎依赖，地图引擎的高级特性的应用不易掌握，其次，此方案计算量大，耗时，满足不了大数据的需求。
B:借助第三方地图提供商提供的位置服务接口，是第三方的服务接口，通过服务接口提供，耗时，响应慢，满足不了大数据的需求；访问量受限，到达一定量后，必须收费。
C:自己通过算法实现，获取全国行政区域数据困难，维护全国行政区域点集数据困难；全国行政区域，组成大区域的点集过大，几万、几十万个点组成，不易维护；全国行政区域太多，空间复杂度大；匹配量过大，时间复杂度高，不适合应用于大数据需求。
经纬点与行政区域的匹配，是点与面的匹配，是三维空间的一种几何计算，时间复杂度与空间复杂度都非常高，困难地在三维空间上寻求更优的几何算法，收效甚微。因此需要一种新的技术方案来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种坐标与行政区域匹配系统及方法，用以解决现有技术所面临的问题，避开三维空间的计算，转而在二维空间求解，以及能在一维空间上比较大小得出最优解，使空间复杂度与时间复杂度数量级降低。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：一种坐标与行政区域匹配系统，所述匹配系统包括服务器主机，所述服务器主机内部设有中央处理器，所述匹配系统包括标志点存储模块、标志点划分模块、查询点输入模块、坐标转换模块及距离比较模块；所述标志点存储模块设置在所述服务器上端，标志点存储模块与所述中央处理器建立连接关系，标志点存储模块用于存储预先选取的某一国家行政区域内的若干标志点坐标；所述标志点划分模块设置在所述服务器上端，标志点划分模块与所述标志点存储模块建立连接关系，标志点划分模块用于对标志点存储模块存储的标志点进行区域划分；所述查询点输入模块设置在所述服务器上端，查询点输入模块与所述中央处理器建立连接关系，查询点输入模块用于输入待查询的某一查询点的地理坐标；所述坐标转换模块设置在所述服务器上端，坐标转换模块与所述标志点存储模块以及查询点输入模块建立连接关系，坐标转换模块用于将标志点和查询点的地理坐标转换为整数；所述距离比较模块设置在所述服务器上端，距离比较模块与所述坐标转换模块建立连接关系，距离比较模块用于比较查询点与标志点之间的地理坐标转换后的整数差值。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配系统，所述标志点存储模块采用NoSQL数据库，标志点的地理坐标存储在服务器主机内存数据库Redis中，标志点的地理坐标采用WGS84坐标系统。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、NoSQL数据库，并提供多种语言的API。它支持存储的value类型包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set--有序集合)和hash(哈希类型)，数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器，Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配系统，所述标志点划分模块采用区域分类算法将标志点切分成若干份，标志点为已知标志点，通过测绘公司或第三方地图提供商处获取，已知标志点具有行政区域属性代码。区域分类算法，可根据数据量大小来决定切分数据的粒度，数据量越大，粒度越小，在此采用对纬度以“度”为粒度进行分类，一度为一类，纬度在区间[23.0,24.0)内的所有点都属于类Rang23To24。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配系统，所述坐标转换模块采用GeoHash算法将标志点和查询点的经纬度地理坐标转换为整数。GeoHash将二维的经纬度转换成字符串，每一个字符串代表某一矩形区域，即在某一矩形区域内所有点的经纬度坐标共享相同的GeoHash字符串。字符串越长，表示的范围越精确。字符串相似表示距离相近，从而可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配系统，所述匹配系统还包括查询判断模块，所述查询判断模块与所述距离比较模块建立连接关系，查询判断模块用于根据标志点和查询点的地理坐标转换后的整数值的差值的大小是否在一定范围内来判断查询点是否在标志点所在的行政区域内部。标志点和查询点的地理坐标转换后的整数值的差值越小，表明标志点和查询点距离越小，通过上述的GeoHash算法可推导出实际距离。
本发明还提供一种坐标与行政区域匹配方法，所述匹配方法采用上述匹配系统，所述匹配方法包括以下步骤：
步骤一：按照区域划分，将已知标志点的第一地理坐标转换为第一整数值；
步骤二：对已知标志点的第一地理坐标转换后的第一整数值建立数据库；
步骤三：将查询点的第二地理坐标转换为第二整数值，输入第二整数值，根据第二整数值返回查询点一定范围内已知标志点的第一地理坐标的第一整数值；
步骤四：比较第二整数值和第一整数值的大小，返回与第二整数值最接近的第一整数值对应的已知标志点行政区域属性作为查询点的行政区域属性。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配方法，所述步骤二中，把全国行政区域内已知标志点的第一地理坐标转换后的第一整数值存入标志点存储模块的NoSQL数据库，通过区域分类算法，切分成若干份。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配方法，所述步骤三中通过Redis的命令，输入查询点的第二地理坐标，返回查询点一定范围内的已经标志点，通过已知标志点推断出查询点所在行政区域。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配方法，所述步骤一或步骤二中的地理坐标转换采用GeoHash算法，把二维空间的经纬度转化成一个大整数值。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配方法，所述步骤二中的数据库存储在服务器主机上，步骤三中客户端与服务器主机建立连接关系，客户端向所述服务器主机进行数据请求。
本发明具有如下优点：本发明避开三维空间的计算，转而在二维空间求解，并在一维空间上比较大小得出最优解，使空间复杂度与时间复杂度数量级降低。直接丢开点与面的计算，通过类比法，与已知标志点的关系，推断出目的标志点的行政区域属性。通过GeoHash算法，把二维空间的经纬度，转化成一个大整数，匹配时，把目标点也转化成一个整数，整数越接近，说明距离越近，为减少大数据队列中的查询复杂度，把大量的标志点，按区域分类算法切分成若干份，降低查询复杂度。
附图说明
图1为坐标与行政区域匹配系统示意图；
图2为坐标与行政区域匹配系统GeoHash算法编码示意图；
图3为坐标与行政区域匹配方法示意图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
如图1所示，一种坐标与行政区域匹配系统，匹配系统包括服务器主机，服务器主机内部设有中央处理器1，匹配系统包括标志点存储模块2、标志点划分模块3、查询点输入模块4、坐标转换模块5及距离比较模块6；标志点存储模块2设置在服务器上端，标志点存储模块2与中央处理器1建立连接关系，标志点存储模块2用于存储预先选取的某一国家行政区域内的若干标志点坐标；标志点划分模块3设置在服务器上端，标志点划分模块3与标志点存储模块2建立连接关系，标志点划分模块3用于对标志点存储模块2存储的标志点进行区域划分；查询点输入模块4设置在服务器上端，查询点输入模块4与中央处理器1建立连接关系，查询点输入模块4用于输入待查询的某一查询点的地理坐标；坐标转换模块5设置在服务器上端，坐标转换模块5与标志点存储模块2以及查询点输入模块4建立连接关系，坐标转换模块5用于将标志点和查询点的地理坐标转换为整数；距离比较模块6设置在服务器上端，距离比较模块6与坐标转换模块5建立连接关系，距离比较模块6用于比较查询点与标志点之间的地理坐标转换后的整数差值。
需要进一步说明的是，地理坐标转换为的整数是一个参考值，通过整数值来反应坐标，整数差值越接近说明查询点的地理坐标与标志点的地理坐标越接近，当两个整数值足够接近时，表明查询点在标志点附近，因此标志点所属的行政区域也就是查询点所处的行政区域。
坐标与行政区域匹配系统的一个实施例中，标志点存储模块2采用NoSQL数据库，标志点的地理坐标存储在服务器主机内存数据库Redis中，标志点的地理坐标采用WGS84坐标系统。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、NoSQL数据库，并提供多种语言的API。它支持存储的value类型包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set--有序集合)和hash(哈希类型)，数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器，Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。
坐标与行政区域匹配系统的一个实施例中，标志点划分模块3采用区域分类算法将标志点切分成若干份，标志点为已知标志点，通过测绘公司或第三方地图提供商处获取，已知标志点具有行政区域属性代码。区域分类算法，可根据数据量大小来决定切分数据的粒度，数据量越大，粒度越小，在此采用对纬度以“度”为粒度进行分类，一度为一类，纬度在区间[23.0,24.0)内的所有点都属于类Rang23To24。
坐标与行政区域匹配系统的一个实施例中，坐标转换模块5采用GeoHash算法将标志点和查询点的经纬度地理坐标转换为整数。GeoHash将二维的经纬度转换成字符串，每一个字符串代表某一矩形区域，即在某一矩形区域内所有点的经纬度坐标共享相同的GeoHash字符串。字符串越长，表示的范围越精确。字符串相似表示距离相近，从而可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息。
坐标与行政区域匹配系统的一个实施例中，匹配系统还包括查询判断模块7，查询判断模块7与距离比较模块6建立连接关系，查询判断模块7用于根据标志点和查询点的地理坐标转换后的整数值的差值的大小是否在一定范围内来判断查询点是否在标志点所在的行政区域内部。标志点和查询点的地理坐标转换后的整数值的差值越小，表明标志点和查询点距离越小，通过上述的GeoHash算法可推导出实际距离。
如图2所示，通过GeoHash算法，将二进制编码的结果填写到空间中，当将空间划分为四块时候，编码的顺序分别是左下角00，左上角01，右下脚10，右上角11，类似于Z的曲线，当递归的将各个块分解成更小的子块时，编码的顺序是自相似的，每一个子块也形成Z曲线，这种类型的曲线被称为Peano空间填充曲线。这种类型的空间填充曲线将二维空间转换成一维曲线，编码相似的距离也相近。
如图3所示，本发明还提供一种坐标与行政区域匹配方法，所述匹配方法采用上述匹配系统，所述匹配方法包括以下步骤：
S1：按照区域划分，将已知标志点的第一地理坐标转换为第一整数值；
S2：对已知标志点的第一地理坐标转换后的第一整数值建立数据库；
S3：将查询点的第二地理坐标转换为第二整数值，输入第二整数值，根据第二整数值返回查询点一定范围内已知标志点的第一地理坐标的第一整数值；
S4：比较第二整数值和第一整数值的大小，返回与第二整数值最接近的第一整数值对应的已知标志点行政区域属性作为查询点的行政区域属性。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配方法，所述S2中，把全国行政区域内已知标志点的第一地理坐标转换后的第一整数值存入标志点存储模块的NoSQL数据库，通过区域分类算法，切分成若干份。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配方法，所述S3中通过Redis的命令，输入查询点的第二地理坐标，返回查询点一定范围内的已经标志点，通过已知标志点推断出查询点所在行政区域。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配方法，所述S1或S2中的地理坐标转换采用GeoHash算法，把二维空间的经纬度转化成一个大整数值。
如上所述的一种坐标与行政区域匹配方法，所述S2中的数据库存储在服务器主机上，S3中客户端与服务器主机建立连接关系，客户端向所述服务器主机进行数据请求。
本发明在服务端运算，客户端不涉及运算，把已知的标志点，存入Redis，借助Redis的Geo功能，把数据存储于读写速率比硬盘数据库高N倍的内存数据库Redis，客户请求通过Redis的命令，输入查询点的经纬度，返回一定范围内的已知标志点，通过已知标志点推断出目的标志点所在行政区域。本发明避开三维空间的计算，转而在二维空间求解，并在一维空间上比较大小得出最优解，使空间复杂度与时间复杂度数量级降低，直接丢开点与面的计算，通过类比法，与已知标志点的关系，推断出目的标志点的行政区域属性。如，已知中央电视台所在地为“北京市朝阳区”，而通过比较查询点离中央电视台的距离为100米，由于中央电视台附近的区域的地理坐标与其所属行政区域相同，那么我们可以推断，当查询点与已知点的距离足够近时，查询点的行政区域属性也为“北京市朝阳区”。全国标志点也就是已知的地理坐标点数量巨大，从已知的标志点中，找出与目标点相距在一定距离(如100米)之内的点，这是点与点的计算，属于二维空间几何算法，虽然空间时间复杂度比三维空间小几个数量级，但是计算量还是非常大，满足不了大数据需求，因此在本发明中进一步把二维计算转变成一维计算。通过GeoHash算法，把二维空间的经纬度，转化成一个大整数，匹配时，把目标点也转化成一个整数，整数越接近，说明距离越近。所以最后算法变成了整数的大小比较运算。为减少大数据队列中的查询复杂度，可把大量的标志点，按区域分类算法，切分成N份，以降低查询复杂度。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种坐标与行政区域匹配系统，所述匹配系统包括服务器主机，所述服务器主机内部设有中央处理器，其特征在于：所述匹配系统包括标志点存储模块、标志点划分模块、查询点输入模块、坐标转换模块及距离比较模块；所述标志点存储模块设置在所述服务器上端，标志点存储模块与所述中央处理器建立连接关系，标志点存储模块用于存储预先选取的某一国家行政区域内的若干标志点坐标；所述标志点划分模块设置在所述服务器上端，标志点划分模块与所述标志点存储模块建立连接关系，标志点划分模块用于对标志点存储模块存储的标志点进行区域划分；所述查询点输入模块设置在所述服务器上端，查询点输入模块与所述中央处理器建立连接关系，查询点输入模块用于输入待查询的某一查询点的地理坐标；所述坐标转换模块设置在所述服务器上端，坐标转换模块与所述标志点存储模块以及查询点输入模块建立连接关系，坐标转换模块用于将标志点和查询点的地理坐标转换为整数；所述距离比较模块设置在所述服务器上端，距离比较模块与所述坐标转换模块建立连接关系，距离比较模块用于比较查询点与标志点之间的地理坐标转换后的整数差值。
2.根据权利要求1所述的一种坐标与行政区域匹配系统，其特征在于：所述标志点存储模块采用NoSQL数据库，标志点的地理坐标存储在服务器主机内存数据库Redis中，标志点的地理坐标采用WGS84坐标系统。
3.根据权利要求1所述的一种坐标与行政区域匹配系统，其特征在于：所述标志点划分模块采用区域分类算法将标志点切分成若干份，标志点为已知标志点，通过测绘公司或第三方地图提供商处获取，已知标志点具有行政区域属性代码。
4.根据权利要求1所述的一种坐标与行政区域匹配系统，其特征在于：所述坐标转换模块采用GeoHash算法将标志点和查询点的经纬度地理坐标转换为整数。
5.根据权利要求1所述的一种坐标与行政区域匹配系统，其特征在于：所述匹配系统还包括查询判断模块，所述查询判断模块与所述距离比较模块建立连接关系，查询判断模块用于根据标志点和查询点的地理坐标转换后的整数值的差值的大小是否在一定范围内来判断查询点是否在标志点所在的行政区域内部。
6.一种坐标与行政区域匹配方法，所述匹配方法采用如权利要求1至5任一项所述匹配系统，其特征在于：所述匹配方法包括以下步骤：
步骤一：按照区域划分，将已知标志点的第一地理坐标转换为第一整数值；
步骤二：对已知标志点的第一地理坐标转换后的第一整数值建立数据库；
步骤三：将查询点的第二地理坐标转换为第二整数值，输入第二整数值，根据第二整数值返回查询点一定范围内已知标志点的第一地理坐标的第一整数值；
步骤四：比较第二整数值和第一整数值的大小，返回与第二整数值最接近的第一整数值对应的已知标志点行政区域属性作为查询点的行政区域属性。
7.根据权利要求6所述的一种坐标与行政区域匹配方法，其特征在于：所述步骤二中，把全国行政区域内已知标志点的第一地理坐标转换后的第一整数值存入标志点存储模块的NoSQL数据库，通过区域分类算法，切分成若干份。
8.根据权利要求6所述的一种坐标与行政区域匹配方法，其特征在于：所述步骤三中通过Redis的命令，输入查询点的第二地理坐标，返回查询点一定范围内的已经标志点，通过已知标志点推断出查询点所在行政区域。
9.根据权利要求6所述的一种坐标与行政区域匹配方法，其特征在于：所述步骤一或步骤二中的地理坐标转换采用GeoHash算法，把二维空间的经纬度转化成一个大整数值。
10.根据权利要求6所述的一种坐标与行政区域匹配方法，其特征在于：所述步骤二中的数据库存储在服务器主机上，步骤三中客户端与服务器主机建立连接关系，客户端向所述服务器主机进行数据请求。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710971564.3A CN107741982B (zh) | 2017-10-18 | 2017-10-18 | 一种坐标与行政区域匹配系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710971564.3A CN107741982B (zh) | 2017-10-18 | 2017-10-18 | 一种坐标与行政区域匹配系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107741982A true CN107741982A (zh) | 2018-02-27 |
| CN107741982B CN107741982B (zh) | 2021-09-10 |
Family
ID=61237428
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710971564.3A Active CN107741982B (zh) | 2017-10-18 | 2017-10-18 | 一种坐标与行政区域匹配系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107741982B (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109215051A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-01-15 | 浙江省国土勘测规划有限公司 | 一种不动产测绘行政区域划分方法及系统 |
| CN109274732A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-25 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 地理位置获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110598131A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-12-20 | 北京三快在线科技有限公司 | 确定用户常驻区域的方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN110717087A (zh) * | 2019-04-24 | 2020-01-21 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种指定位置点的归一化植被指数ndvi获取方法及系统 |
| CN111666358A (zh) * | 2019-03-05 | 2020-09-15 | 上海光启智城网络科技有限公司 | 一种轨迹碰撞方法及系统 |
| CN113139148A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-07-20 | 北京金和网络股份有限公司 | 内容精准投放的方法及装置 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090157632A1 (en) * | 2007-12-18 | 2009-06-18 | Lg Electronics Inc. | Communication device and method of controlling operation of communication device |
| CN101493846A (zh) * | 2009-02-27 | 2009-07-29 | 孙群 | 地址编码方法以及应用该方法的定位系统 |
| US20140089335A1 (en) * | 2012-09-24 | 2014-03-27 | Oki Electric Industry Co., Ltd. | System for verifying a place where business data are browsed |
| CN103785616A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-05-14 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种基于地理信息系统的邮件预分拣装置 |
| US20150006569A1 (en) * | 2013-06-28 | 2015-01-01 | James Warner | Method and apparatus for preparing disaster alert notice report |
| CN104598640A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-06 | 江苏天安智联科技股份有限公司 | 基于经纬度定位所在路网具体位置的方法 |
| CN104867402A (zh) * | 2014-02-25 | 2015-08-26 | 高德软件有限公司 | 一种离线的逆地理编码的方法及其装置和终端设备 |
| CN105046629A (zh) * | 2015-08-20 | 2015-11-11 | 毛一岚 | 一种基于数位编码的空间定位方法 |
| WO2016072124A1 (ja) * | 2014-11-05 | 2016-05-12 | ウイングアーク１ｓｔ株式会社 | 住所／緯度経度変換装置およびこれを用いた地理情報システム |
| CN105740275A (zh) * | 2014-12-10 | 2016-07-06 | 北京神州泰岳软件股份有限公司 | 地图显示方法及装置 |
| CN105989024A (zh) * | 2015-01-30 | 2016-10-05 | 北京陌陌信息技术有限公司 | 确定用户所在的位置区域的方法和装置 |
| US9535927B2 (en) * | 2013-06-24 | 2017-01-03 | Great-Circle Technologies, Inc. | Method and apparatus for situational context for big data |
| CN107067788A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-08-18 | 厦门卫星定位应用股份有限公司 | 基于经纬度定位车辆所在交通小区位置的方法 |
| CN107194744A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-09-22 | 微梦创科网络科技（中国）有限公司 | 一种确定用户所在商圈的方法及装置 |
-
2017
- 2017-10-18 CN CN201710971564.3A patent/CN107741982B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090157632A1 (en) * | 2007-12-18 | 2009-06-18 | Lg Electronics Inc. | Communication device and method of controlling operation of communication device |
| CN101493846A (zh) * | 2009-02-27 | 2009-07-29 | 孙群 | 地址编码方法以及应用该方法的定位系统 |
| US20140089335A1 (en) * | 2012-09-24 | 2014-03-27 | Oki Electric Industry Co., Ltd. | System for verifying a place where business data are browsed |
| US9535927B2 (en) * | 2013-06-24 | 2017-01-03 | Great-Circle Technologies, Inc. | Method and apparatus for situational context for big data |
| US20150006569A1 (en) * | 2013-06-28 | 2015-01-01 | James Warner | Method and apparatus for preparing disaster alert notice report |
| CN103785616A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-05-14 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种基于地理信息系统的邮件预分拣装置 |
| CN104867402A (zh) * | 2014-02-25 | 2015-08-26 | 高德软件有限公司 | 一种离线的逆地理编码的方法及其装置和终端设备 |
| WO2016072124A1 (ja) * | 2014-11-05 | 2016-05-12 | ウイングアーク１ｓｔ株式会社 | 住所／緯度経度変換装置およびこれを用いた地理情報システム |
| CN105740275A (zh) * | 2014-12-10 | 2016-07-06 | 北京神州泰岳软件股份有限公司 | 地图显示方法及装置 |
| CN105989024A (zh) * | 2015-01-30 | 2016-10-05 | 北京陌陌信息技术有限公司 | 确定用户所在的位置区域的方法和装置 |
| CN104598640A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-06 | 江苏天安智联科技股份有限公司 | 基于经纬度定位所在路网具体位置的方法 |
| CN105046629A (zh) * | 2015-08-20 | 2015-11-11 | 毛一岚 | 一种基于数位编码的空间定位方法 |
| CN107067788A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-08-18 | 厦门卫星定位应用股份有限公司 | 基于经纬度定位车辆所在交通小区位置的方法 |
| CN107194744A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-09-22 | 微梦创科网络科技（中国）有限公司 | 一种确定用户所在商圈的方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| VINAYAK HEGDE 等: "Student residential distance calculation using Haversine formulation and visualization through GoogleMap for admission analysis", 《COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND COMPUTING RESEARCH》 * |
| 李俊杰: "北京非首都功能疏解与首都圈城市体系优化研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》 * |
| 杨永崇 等: "城乡一体化土地数据库坐标系统探讨", 《安徽农业科学》 * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109274732A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-25 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 地理位置获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN109274732B (zh) * | 2018-09-05 | 2021-09-17 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 地理位置获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN109215051A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-01-15 | 浙江省国土勘测规划有限公司 | 一种不动产测绘行政区域划分方法及系统 |
| CN109215051B (zh) * | 2018-09-13 | 2020-10-02 | 浙江省国土勘测规划有限公司 | 一种不动产测绘行政区域划分方法及系统 |
| CN111666358A (zh) * | 2019-03-05 | 2020-09-15 | 上海光启智城网络科技有限公司 | 一种轨迹碰撞方法及系统 |
| CN110717087A (zh) * | 2019-04-24 | 2020-01-21 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种指定位置点的归一化植被指数ndvi获取方法及系统 |
| CN110717087B (zh) * | 2019-04-24 | 2022-09-13 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种指定位置点的归一化植被指数ndvi获取方法及系统 |
| CN110598131A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-12-20 | 北京三快在线科技有限公司 | 确定用户常驻区域的方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN110598131B (zh) * | 2019-08-20 | 2020-12-04 | 北京三快在线科技有限公司 | 确定用户常驻区域的方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN113139148A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-07-20 | 北京金和网络股份有限公司 | 内容精准投放的方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107741982B (zh) | 2021-09-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107741982A (zh) | 一种坐标与行政区域匹配系统及方法 | |
| Lv et al. | BIM big data storage in WebVRGIS | |
| US7046827B2 (en) | Adapting point geometry for storing address density | |
| CN108959244B (zh) | 地址分词的方法和装置 | |
| US6816779B2 (en) | Programmatically computing street intersections using street geometry | |
| JP6032467B2 (ja) | 時空間データ管理システム、時空間データ管理方法、及びそのプログラム | |
| CN113434623B (zh) | 一种基于多源异构空间规划数据的融合方法 | |
| CN106933833B (zh) | 一种基于空间索引技术的位置信息快速查询方法 | |
| WO2021168989A1 (zh) | 一种输电线路廊道多源空间数据库构建方法和装置 | |
| US6658356B2 (en) | Programmatically deriving street geometry from address data | |
| CN104539750A (zh) | 一种ip定位方法和装置 | |
| CN106446047A (zh) | 企业地理信息查询和展示系统 | |
| CN115391699B (zh) | 一种云优化的静态地理信息矢量数据在线服务方法 | |
| CN103324749B (zh) | 一种基于标准文本地址的空间化解析及纠偏方法 | |
| CN109857822A (zh) | 基于图数据库的元模型转换方法及管理系统 | |
| CN102591935A (zh) | 一种分布式数据存储管理方法及系统 | |
| CN116860905A (zh) | 一种城市信息模型的空间单元编码生成方法 | |
| CN113626437A (zh) | 一种海量矢量数据快速查询方法及系统 | |
| CN111506682B (zh) | 地图数据处理方法、数据查询方法、装置、电子设备 | |
| CN104391947A (zh) | 海量gis数据实时处理方法及系统 | |
| US11194836B2 (en) | Distributed data storage | |
| CN110297874B (zh) | 基于Voronoi的多尺度道路网skyline查询方法 | |
| CN112434189A (zh) | 数据查询方法、装置及设备 | |
| Zhou et al. | Database support for spatial generalisation for WWW and mobile applications | |
| CN107273464B (zh) | 一种基于发布/订阅模式的分布式度量相似查询处理方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |