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公告

2009年1月20日 #

报警点其实就是对于电子眼作出的声音警告,提示有电子警察监控请注意,类似于市场上的电子狗,但也有一定的差异。

市场上的电子狗一般分为固定测速和流动测速两种,固定测速即对固定在道路上的电子警察发出报警,而流动的则一般为交警部门的流动测速车这样的。电子狗来说,最普通普通的,是直接监测雷达波,对具有雷达波的电子警察作出相应的报警,而另外一种是固定点位报警,此点一般内置报警点位,一定时间后厂商会提供更新,一般这种电子狗较贵,应该带有GPS信号接收设备。现在市面上也有二合一的产品,固定和流动都测的产品。有兴趣的朋友可以Google搜索一下,个人看了一篇很有意思的文章:独家:揭秘电子狗

Garmin的报警点其实属于固定电子眼提醒系统,从产品本身来看是不具有监测雷达波这样的硬件功能,并且从提供的文件来看分为测速报警、闯红灯报警和违章报警三种类型,更证实了Garmin报警点类型属于固定电子眼类型。而对于固定电子眼,决定性的因素在于固定电子眼数据的数量和质量。

然而,Garmin的报警点也并不是非常的令人满意。虽然根据官方在V3版数据中的说明,测速照相已经提供了方向性的功能,而闯红灯和违章报警均使用接近报警的方法。现阶段的情况是:1,有些路口由于探头过多,许多报警点挤在一起,发生连续的报警;2,报警点信息不全或者不正确,那么对于不正确的数据需要删除,对于没有的信息需要补充进来,甚至有些地区本身就没有任何报警点信息。

由此,我们产生了完善Garmin报警点的计划。那么如何完善,我们的思路以及操作的步骤如何呢?在这里,列出我们的思路,以听取大家的意见:

1,将所有报警点信息统一并唯一编号,对于不正确的或者过多的报警点,需要删除的,将ID提交给我们,权衡用户提交数量后,比如某一ID的报警点被投了100票要求删除,我们则删除后重新编译新的报警点提供给大家。

2,有很多的报警点挤在一个十字路口,那么,是否不需要这么多的报警点,只需要将该路口标识为一个报警点即可?此点适合十字形路口,不适合复杂的立交、大型交叉路等路口。比如下图中瑞金一路和长乐路的路口,四面都有报警点,那么是否只需要将中间的路口标识为一个报警点即可?

camera_ruijinroadchangleroad

3,对于不存在的电子眼数据,是否大家一起采集并按照统一标准进行提交,最终再整理成一份可用的自定义报警点数据,然后再公布分发给大家免费下载?

根据上述思路,我们已经完成的内容有:

1,将Garmin官方的报警点数据加上统一的编号,做成新的报警点文件提供给大家。经过尝试发现测速照相规格有所不同,所以暂时未能加上编号,但我们已经将闯红灯和违章报警点位进行了统一的编号,并合并成了一份报警点数据,报警点的名称为报警点类型加上唯一的ID号,比如“闯红灯照相311111”,该点位于上海浦东新区黄浦江畔的陆家嘴环路和花园石桥路的路口,并且编号311111在所有报警点中唯一。编号采用六位编码原则,前两位表示所在省份,取的是行政区划代码,比如上海是31、江苏是32、北京是11,而后4位是顺序编码,从0001开始到9999为止,当然在每个省的数据并没有超过9999。同时,每一个报警点都加上了所在城市和省份的信息,以定位到大概的城市。

另外,新的报警点数据的图标由原来的灰色小圆点改成Google Earth中的三角形内感叹号符号,并加上红色方框,以突出显示报警点信息。如下图所示:

camerainnuvi

 

新的报警点下载地址:http://sites.google.com/a/garminfans.cn/resource/Home/camera。我们提供了三个版本,分别是200米、300米和400米距离报警各一个版本,大家可以根据各自需要进行下载。PS:Garmin报警点共56786个,其中违章照相31915个,闯红灯报警24871个。

2,提供报警点查询系统,WEB地址:http://camera.garminfans.cn/。您只需要在该WEB页面输入报警点的ID号,就能查到该报警点的位置。如下图所示:

garmincameragooglemap

3,提供报警点Google Earth查询系统。如果您的电脑已经安装Google Earth软件,那么您直接下载我们的KML文件来浏览我们的报警点数据(KML文件下载地址:http://www.garminfans.cn/Camera/GarminCamera.kml),下载完成只需要打开即可。或者您也可以在Google Earth左侧的Place栏目中右键add一个network link地址:http://www.garminfans.cn/Camera/index.asp?。这样的话您就可以在Google Earth上直观的浏览所有的报警点数据了,如果哪个报警点不满意可以直接将ID号告诉我们。由于一次显示过多数据速度太慢并且不够美观,所以提供了视角在2.15公里(相当于7042ft,此信息在GE右下角能够看到)以下才能看到报警点信息,否则会出现请放大地图的提示。Google Earth上的效果图如下:

cameraingoogleearth
 

 

下一步需要完成的内容:

1,如果采用四叉路口的报警点只需要将交叉路口作为报警点这个方案,那么需要整理一份报警点和路口对应关系表,剔除围绕在四叉路口的报警点数据。

2,提供一个报警点投票系统,用户只需要提交ID,即可投票表决该编号所对应的报警点的去留。一段时间后按照权值,剔除非必要报警点,重新整理新的报警点数据。

3,用户自行采集报警点数据提供给我们。方法:a,实地开车的过程中,发现有报警点的地方,保存下来,然后在电脑前使用MapSource工具进行查看并校正,整理后另存为gpx文件提供给我们;b,直接在MapSource中查看,并根据记忆或者其他资料,将报警点标注到MapSource中,整理另存为gpx文件提供给我们;c,直接破译第三方软件的报警点数据,将该数据良好的部分吸收使用。(最新中国地图7.0版的MapSource软件可以在我们的资源中心下载到,该MapSource直接安装即可使用)

暂且,我们想到的是这些,如果你有好的方法和建议等,可以留言或发邮件给我们,邮件地址:webmaster@garminfans.cn。最后再次提供我们关于此计划的相关页面:

Garmin报警点计划说明(即本页面):国内主站地址http://www.garminfans.cn/camera/,美国镜像地址http://blog.garminfans.cn/camera/

Garmin报警点WEB在线查询系统:http://camera.garminfans.cn/

Garmin报警点KML文件(可以直接在Google Earth中浏览报警点数据):http://sites.google.com/a/garminfans.cn/resource/Home/camera中的camera.zip或者camera.kmz(如果第一次打开KML文件无法看到报警点数据,请刷新此KML文件在GE左侧窗口中的文件夹)

 

本页将不断整理更新,望大家共同来完善Garmin报警点。谢谢

20090118,GarmminFans.cn。

posted @ 2009-01-20 10:57 Rover.Tang 阅读(1150) 评论(0) 编辑

上次发了个乱七八糟的资源分享,那么我也要尝试一下,所以我就试了一下本地Google Picase Web相册,成功的在我的网站上测试通过,现在提供地址如下:http://www.sharesh.cn/photo/,大家有兴趣的话可以看看,一个html和一个js就能做出来的效果,还是很不错的。但为了这个效果,我一气之下把我原来拍的分享上海、分享北京的所有照片都传上去了,大概近4000张照片,分成了35个相册。不过,正是上传了这么多的照片,所以发现了恐怖的Google人物头像识别技术。点击Google picasaWeb,新增了人物这样的一个功能,我点开来后,发现Google已经将我发的4000张照片的人物头像识别出来了,那么我们一起来看个究竟吧。

首先看到的是已经识别和不能识别的,如下图所示:

googleheadlist

这里总共识别8个头像,后面的还有好几个问号的头像,我们等会说。这8个头像我已经标了7个数字来表示他们,说明如下:

1,张学友:应该是在南京东路步行街上的手表广告;

2,城隍庙附近的老庙黄金的广告,在某建筑物墙面上;

3、5,也是广告,但我忘了是什么广告了,并且不容易分辨,有点印象,但说不清楚;

4、6,北京城市规划馆中,两个人物雕塑,一个是小孩站在那里,一个是人坐在那里打电脑(我当时去的时候确实被雷了一下,以为是个真的人在那里玩电脑呢)

7,七宝老街的一个店铺中的洋娃娃,觉得好玩所以拍下来的。

下面我们说问号中的头像,这里的头像就更多了,整理成一幅图片如下:googleheadall喜欢的朋友可以点击进入看看,还是蛮搞笑的,搜索出一扇窗户啊,一大片的花啊等等也都是人像,然后又有石像又有纸画还有门童的雕塑,我已经用了颜色做区分,许多搜索出来还是蜡像和广告,真是够好玩的。看了上面的人物头像,即使都是你朋友什么的,你能认出几个来?不过,反过来说,可能也是因为我拍的不好,因为我不是主要拍他们的,并且图片我已经做了缩小处理,像素要低很多,记得上次帮人家拍了张照片用人家的韩国的相机,傍晚天色都比较黑的情况下,竟然也能非常容易的抓出两个人脸,非常的清晰,看来硬件还是比较容易做到了,而Google我想也算是不小的进步吧,只是还需努力吧。

posted @ 2009-01-20 08:38 Rover.Tang 阅读(807) 评论(0) 编辑