EPFL-ENAC/pNEUMA

# pNEUMA 可视化项目 欢迎使用 pNEUMA 可视化项目的代码仓库。该平台旨在交互式地可视化在雅典通过无人机收集的大量城市交通数据集，即知名的 pNEUMA 数据集。该平台促进了对近 50 万条车辆轨迹的分析，为城市交通管理和智能交通系统设计领域的研究人员和从业者提供了帮助。 **在线演示：** [pNEUMA 平台](https://pneuma.epfl.ch/) ## 功能 - **交互式可视化：** 利用背景地图和交通指标，以可视化方式探索车辆轨迹。 - **数据集成：** 将 pNEUMA 数据集精心集成到开放研究数据 (ORD) 平台中。 - **可定制的视觉元素：** 估算车辆流量、密度和速度，并根据用户输入生成定制化的热力图。 - **全球访问性：** 提供真实的交互预览，并简化了全球用户对数据集特定部分的访问。 ## 项目结构 ``` pNEUMA/ │ ├── data_processing/ │ ├── fetch_data.py # Script to download data for specific dates and times. │ ├── process.py # Script to process raw CSV data into processed points. │ ├── process_segments.py # Script to convert processed points into segments. │ ├── utils/ │ │ ├── geospatial.py # Functions to convert data to geoJSON format. │ │ └── refactor.py # Functions for data refactoring. │ └── Makefile # Automates data fetching and processing tasks. │ ├── webmap/ │ ├── public/ │ │ ├── parameters/ # Configuration files for map parameters. │ │ ├── style/ # CSS files for webmap styling. │ │ └── ... # Other resources. │ ├── ... # Additional configuration and script files. │ └── .env # Environment variables. │ └── README.md # Overview and documentation for the project. ``` ## 快速开始 ### 数据处理 在运行可视化平台之前，必须先获取并处理数据集： 1. **获取数据：** 使用 `data_processing` 目录中的 Makefile 来获取特定日期和时间的数据： cd data_processing/ make fetch-data DATE="24/10/2018" TIMES="ALL" 2. **处理数据：** 获取数据后，对其进行处理以便进行可视化： make process-points-default-directories ### 启动可视化平台 使用根目录下的 Makefile 启动整个可视化平台： ``` make dev-all ``` 此命令将为前端打开单独的终端，并启动 Martin 服务器，该服务器通过本地服务器提供数据库服务。请确保将 Martin 命令 (`DATABASE_URL`) 中的占位符值替换为您实际的数据库凭据。 ## 贡献 欢迎您为本项目做出贡献！有关如何为项目做出贡献的说明，包括编码规范和指南，请参阅 `CONTRIBUTING.md`。 ## 联系方式 如有任何疑问、问题或贡献，请参阅项目的主仓库页面或直接联系项目维护者。

标签：Web地图, 交通数据, 地理信息系统, 数据可视化, 无人机数据, 智慧交通, 测试用例, 轨迹分析, 逆向工具