说明：

（1）项目需求：1）从GPS轨迹中提取道路路网；2）使用从GPS轨迹数据提取的道路网络补充OSM路网，实现增量更新OSM道路路网

（2）数据分析：
	真实数据来源于昆山巡检的轨迹数据，这里使用测试数据，testdb.csv（testData文件夹下）作了简化，实际查询一样
	数据格式：GID,PATROLERID,UPTIME,PATROLTRACE1,PATROLTRACE2，分隔符号：‘;’
	其中PATROLTRACE1的格式：

	
	测试数据库说明：
	trace数据库
		表一：data：作为数据源头
		表二：
			base_roadnet_nod：初始地图点存储
			base_roadnet_lin：初始地图边存储
			full_roadnet_nod：增量地图点存储
			full_roadnet_lin：增量地图边存储


(3) 环境搭建
使用anaconda 2.7 搭建 （anaconda环境导入参考文章：https://blog.csdn.net/li1014269733/article/details/93880580）
配置环境的yaml文件：env.yaml
切换环境脚本:activate.bat
环境构建脚本：bulid.bat
(4)项目结构
Trace:
    docs：配置文件目录
    pylib:一些依赖
    src:
        app:resultful接口
        conf:配置管理类
        Dao：数据库连接
        evaluation:算法精度评价
        kde：算法程序
        preprocessing：预处理程序
        test：测试文件夹
        utils：工具类
    testdata:测试数据
（5）主要类说明
kde.py 产生kde图像：kde.png
skeleton.py 从kde图像产生骨架化图像：skeleton.png
graph_extract.py 从skeleton.png图像中提取初始地图：skeleton_map_1m.db
graphdb_matcher_run.py 将skeleton_map_1m.db和原始的道路轨迹进行地图匹配，产生匹配的轨迹
process_map_matches.py 处理地图匹配后的轨迹，主要是用作后续去掉道路的依据
JDBCHelper.py JDBC辅助类
genTrip.py 从数据库获取轨迹辅助类，初始轨迹的预处理类
ogr_write.py 将db数据写成shp文件格式
utils.py 工具类
viterbi.py viterbi算法

（6）文件夹说明
所有的中间结果存在配置文件 default中：prefix=../../temp/ 目录下。
temp文件夹：所有中间输出和结果
temp/bounding_boxes：数据边界框
temp/db：db文件；其中initdb：初始地图，initdb_bak:初始地图备份；updatedb：本次增量轨迹生成的db
temp/matched_trips_directory_1：HMM匹配后的所有轨迹点
temp/newTripOut：匹配后的中断点，作为kde 的输入
temp/shapefile：shp文件，before:initdb的shp文件;update:本次输入的轨迹的shp文件;after:最终initdb的shp文件；
    shp文件中用fclass字段 来表示道路的等级，0表示为initdb 道路，1表示为本次更新的道路
temp/skeleton_images：中间图

(7)pipeline逻辑说明（算法入口）

src.pipeline.run.createInitMap(from,end)：生成初始地图，
    从数据库查询时间段from-end的轨迹，作为输入，；整个流程：
    kde.py->skeleton.py->graph_extract.py->graphdb_matcher_run.py->process_map_matches.py

src.pipeline.run.fromTimeDataUpdateBaseMap(from.end)：增量更新地图;逻辑：
    将from-end的轨迹和初始地图进行匹配，产生中断点轨迹，这部分你轨迹就是增量的轨迹，然后将增量轨迹作为方法：
    src.pipeline.run.createInitMap的输入，然后需要对后序的地图进行拓扑的修整


类kde.pipeline 作为整个算法的入口
函数1：src.kde.pipeline.runFullData2Map，作用：产生全量地图

函数2：src.kde.pipeline.runUpdateData2Map(from_time,end_time)，作用在：初始地图的基础上，使用时间段(from_time,end_time)
来更新初始地图
输出说明：
    会在$/temp/db/initdb 目录下生成初始地图（时间段为"2019-01-01", "2019-08-01"，待改进）
    会在$/temp/db/updatedb 目录下生成你输出的时间段（from_tim,end_time）来更新初始地图的结果

 可视化输出：在$/temp/shapefile 对应的目录下会生成 before.shp,update.shp,after.shp
 分别表示：初始地图，此次更新的地图，最终合并的地图





(8)待完成清单
a.实际这部分应该从其他来源，且应该存入数据库，直接获取构建，
b.增量地图得拓扑修整
c.完成数据最终存储