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TeX
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\subsection{Aufbereitung der Daten}{
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Um mit einem Programm schneller und einfacher auf Die Daten zuzugreifen bietet es sich an diese in einen Datenbank Server abzuspeichern. Dafür müssen die CSV-Dateien interpretiert und der relevante Teil extrahiert werden. Die Abbiegewahscheinlichkeiten müssen aus einem PDF extrahiert werden.
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\subsubsection{Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{
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[BESCHREIBUNG DER CSV]
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[BECHREIBUNG DES PARSENS]
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wie sieht so ein csv aus
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was muss getan werden um das ins sql format zu überführen
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}
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\subsubsection{Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{
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Die Abbiegewahrscheinlichkeiten kommen in PDF Form und müssen entsprechend aufbereitete werden. Zu diesem Zweck schreibt man diese Werte ebenfalls in einen Datenbank Server um einfacher darauf zugreifen zu können.
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[BESCHREIBUNG DES PDF]
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[BESCHREIBUNG DES PARSENS]
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Umrechnung der Werte, Sonderfälle, Mischsensoren, minus?
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Um diese Daten zu verwerten, müssen die Daten auf die Kanten, des jeweiligen Sensors gematched werden. Da das Modell der Stadt nur die Sensoren betrachtet müssen die Ausgangsknoten, auf die ein Sensor zeigt berechnet oder manuell eingetragen werden.
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Sonderfälle, Sensoren bei denen das nicht geht, doppelmisch Sensoren....
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Die daten der Stadt liegen in der folgenden Form vor: Kreuzung, Sensor, Straight, Right, Left
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Da diese Daten sehr sensorspezifich sind muss festgestellt werden was von Sensor X aus gerade aus, links oder rechts ist.
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Um dies festzustellen folgt man allen ausgehenden Kanten von gewünschten Sensorknoten, bis man zu einem Knoten kommt, welcher der Ausgang zu einer anderen Kreuzung ist.
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Vergleicht man nun die Koordinaten der Kreuzungen kann man feststellen, ob der entsprechende Sensor-Ausgang die Kreuzung nach Norden, Süden, Westen oder Osten verlässt.
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Wiederholt man diese Prozedur, allerdings gegen die Verkehrsfließrichtung und stellt fest woher der Verkehr kommt, welcher über den zu untersuchenden Sensor fließt, dann
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lässt sich die vorgänger Kreuzung bestimmen. Vergleicht man wiederum die Koordinaten, kann man feststellen, woher der Verkehr kommt, Norden, Süden, Westen, Osten.
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Verkehr der von:
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\begin{enumerate}
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\item{ Geradeaus/Straight
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\begin{enumerate}
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\item{S\"uden -> Norden}
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\item{Norden -> S\"uden}
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\item{Westen -> Osten}
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\item{Osten -> Westen}
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\end{enumerate}
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}
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\item{ Left(Links)
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\begin{enumerate}
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\item{S\"uden -> Westen}
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\item{Westen -> Norden}
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\item{Norden -> Osten}
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\item{Osten -> S\"uden}
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\end{enumerate}
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}
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\item{Right(Rechts)
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\begin{enumerate}
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\item{S\"uden -> Osten}
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\item{Osten -> Norden}
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\item{Norden -> Westen}
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\item{Westen -> S\"uden}
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\end{enumerate}
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}
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\end{enumerate}
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}
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\subsubsection{Geographischer Ausschnitt der Daten}{
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Um die Komplexität, Modellierungsaufwand und den Aufwand der Berechnungen, welche durchzuführen sind, zu reduzieren, beschränkt man sich auf einen kleinen Ausschnitt der Stadt (im folgenden MiniStadt genannt).
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(Bild des betrachteten Ausschnitts)
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Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach Abdeckung der Sensorik(viele Sensoren) und sog. Sonderfällen, Kreuzungen, welche sich von 'normalen' Kreuzungen unterscheiden.
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Der gewählte Ausschnitt enthält:
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1. 2 Einbahnstraßen (Bild mit Markierung)
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2. Mischspuren (Bild mit Markierungen)
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3. Seitenstraßen ohne Sensorik
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Extraktion anhand der Kreuzungsnamen
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}
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} |