オートモーティブの大規模データ処理を支える技術 後編: 大規模地図データ構造の最適化 | BLOG - DeNA Engineeringはじめに こんにちは。システム本部 分析推進部の鴨志田良和です。 [DeNA TechCon 2020] (https://techcon.dena.com/2020/) にて発表する予定だった内容をBlog記事としてお届けします。 今回は「オートモーティブの大規模データ処理を支える技術」と題して、前後編でお送りします。 (前編は こちら ) 後編となる本稿では、 マップマッチ処理で使用される、大規模な地図データを効率よく格納して 扱うための工夫についてご紹介します。 大規模地図データを扱う上での問題 マップマッチ処理(生のGPSデータの誤差を補正して道路上の位置を推定し、経路情報を得る処理) においては、 道路同士の位置や接続関係をグラフ構造のデータとして格納した地図データ (以下、「道路ネットワーク」と呼びます)があらゆる段階で利用されます。 日本全国の地図のように、 扱うデータの規模
Pythonによるデータ可視化ライブラリ「folium」がとても使いやすい - Qiita
