电子围栏内外的判别方法

Posted 2020-10-27

最近公司数据库因为CPU占用过高卡住了，原因是后台在服务器中计算司机定位坐标点是否在电子围栏内。
首先这个功能实现的时候就没有注意一个原则，计算尽量交给程序，吞吐交给数据库。所以现在需要将这个功能移出来。
简单来说 该算法就是判断一个点是否在一个多边形内。
我们用回转数法实现。
平面中的闭合曲线关于一个点的回转数（又叫卷绕数），代表了曲线绕过该点的总次数。下面这张图动态演示了回转数的概念：图中红色曲线关于点（人所在位置）的回转数为 2。
回转数是拓扑学中的一个基本概念，具有很重要的性质和用途。本文并不打算在这一点上展开论述，这需要具备相当的数学知识，否则会非常乏味和难以理解。我们暂时只需要记住回转数的一个特性就行了：
当回转数为 0 时，点在闭合曲线外部。
对于给定的点和多边形，回转数应该怎么计算呢？

用线段分别连接点和多边形的全部顶点。
计算所有点与相邻顶点连线的夹角。
计算所有夹角和。注意每个夹角都是有方向的，所以有可能是负值。
最后根据角度累加值计算回转数。看过本文开头的介绍，很容易理解 360°（2π）相当于一次回转。```

import json
import math
lnglatlist = []
data = ‘[{"name":"武汉市三环","points":[{"lng":114.193437,"lat":30.513069},{"lng":114.183376,"lat":30.509211},{"lng":114.188191,"lat":30.505291},{"lng":114.187975,"lat":30.504731},{"lng":114.201773,"lat":30.492782},{"lng":114.213559,"lat":30.48855},{"lng":114.239143,"lat":30.484006},{"lng":114.248341,"lat":30.470062},{"lng":114.267888,"lat":30.470062},{"lng":114.286286,"lat":30.46309},{"lng":114.294335,"lat":30.459105},{"lng":114.298934,"lat":30.459105},{"lng":114.305833,"lat":30.459105},{"lng":114.341478,"lat":30.453128},{"lng":114.422613,"lat":30.462591},{"lng":114.424337,"lat":30.453688},{"lng":114.444316,"lat":30.456303},{"lng":114.466809,"lat":30.466078},{"lng":114.473708,"lat":30.549713},{"lng":114.443813,"lat":30.624326},{"lng":114.407593,"lat":30.683478},{"lng":114.388621,"lat":30.703352},{"lng":114.3616,"lat":30.704843},{"lng":114.311582,"lat":30.678466999999998},{"lng":114.241442,"lat":30.64123},{"lng":114.201773,"lat":30.63079},{"lng":114.182226,"lat":30.63427},{"lng":114.165553,"lat":30.626812},{"lng":114.162679,"lat":30.6109},{"lng":114.170153,"lat":30.59598},{"lng":114.167853,"lat":30.552201},{"lng":114.179351,"lat":30.529309}],"type":0}]‘
data = json.loads(data)
if ‘points‘ in data[0]:
    for point in data[0][‘points‘]:
        #print(str(point[‘lng‘])+" "+str(point[‘lat‘]))
        lnglat = []
        lnglat.append(float(str(point[‘lng‘])))
        lnglat.append(float(str(point[‘lat‘])))
        lnglatlist.append(lnglat)

def windingNumber(point, poly):
    poly.append(poly[0])
    px = point[0]
    py = point[1]
    sum = 0
    length = len(poly)-1

    for index in range(0,length):
        sx = poly[index][0]
        sy = poly[index][1]
        tx = poly[index+1][0]
        ty = poly[index+1][1]

        #点与多边形顶点重合或在多边形的边上
        if((sx - px) * (px - tx) >= 0 and (sy - py) * (py - ty) >= 0 and (px - sx) * (ty - sy) == (py - sy) * (tx - sx)):
            return "on"
        #点与相邻顶点连线的夹角
        angle = math.atan2(sy - py, sx - px) - math.atan2(ty - py, tx - px)

        #确保夹角不超出取值范围（-π 到 π）
        if(angle >= math.pi):
            angle = angle - math.pi * 2
        elif(angle <= -math.pi):
            angle = angle + math.pi * 2
        sum += angle

        #计算回转数并判断点和多边形的几何关系
    result = ‘out‘ if int(sum / math.pi) == 0 else ‘in‘
    return result

point = [113.970082,30.672545]
print(windingNumber(point,lnglatlist))