0. 背景：
隨著汽車保有量增加，停車位供不應求，違章停車現象增加。傳統的檢測違停的方式是交警巡邏和攝像頭檢測，前者人工成本高，後者採購與系統維護成本高，很難在可控成本下覆蓋所有路段。
摩拜單車帶有軌跡資料，如果路段出現違停，會對單車的軌跡造成影響，因此可以根據軌跡資料對路段是否有違章停車進行推測。
1. 目標：判斷路段是否存在違章停車
2. 思路：
1）以深夜時的騎行軌跡作為正常騎行軌跡，進行單類學習（one-class learning），建立路段正常軌跡模型（由於不同地區gps精度不同，如商業樓精度低，空曠地精度高，因此對每個路段單獨建模）
2）檢測狀態下，將給定時間段的路段騎行軌跡資料與正常軌跡模型進行ks檢驗，當ks檢驗無法通過給定的閾值，判斷其違章停車（ks檢驗參考
3. 效果
1）基於北京路網資料及北京 6 個月的軌跡資料，人工採集了454 個違停資料，包含 159 個正例
2）基於 30 條軌跡的檢測效果和 50 條的auc值非常接近，可以認為30條深夜軌跡資料建模就能有效監測路段是否存在違章停車
3）實地考察效果
抓取摩拜單車車輛位置資料
一路上不停的拿著手機重新整理太麻煩了，身為碼農怎麼能忍？我這裡要實現的就是把重新整理檢視目的地是否有車的這個過程實現了自動化。實現思路是首先找到摩拜單車在地圖上標記車輛位置的這個介面，然後想辦法使用程式模擬這個請求，從獲得的車輛資料中檢查是否有符合的車輛，如果有則傳送提示訊息。注意，有改動 成功返回...
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