我在车辆跟踪应用程序中一直使用Google的反向地理编码API将经纬度信息转换为“地址”至少5年了。最近，这种转换开始产生一些令人惊讶的结果。
例如，经纬度对36.7653111，-121.74852插入Google Maps时，将产生“ CA-156，Castroville，CA 95012”作为地址。这是理想的答案。
跟踪应用程序生成“美国加利福尼亚州95012，蒙特里县，卡斯特罗维尔，11298 Haight St”，问题是JSON结果包含两个“ street_address”和一个“ route”类型。选择结果中出现的第一个street_address或路线的愚蠢算法不再起作用。现在的问题是如何确定哪种可能性与给定的lan / lon更好地匹配？纬度/经度显然在CA-156路线上。海特街（Haight St.）完全没有穿过CA-156。
这种情况的特殊之处在于，该车辆不在两种“ street_address”类型的任何一条街道上行驶，而是在路线上的街道上行驶。在这种情况下，该路由应具有比两种street_address类型更高的优先级。
我现在检查了数百种反向地理编码的结果。似乎没有任何简单的算法可以选择最佳结果。例如，反向地理编码37.31674，-122.0472125仅返回两个结果：
Type: premise
Address: Child Development Center, Cupertino, Santa Clara County, CA 95014, US
location_type: ROOFTOP
37.316425,-122.0460558 Distance: 354.7286202778164 Feet
Type: route
Address: CA-85, Cupertino, Santa Clara County, CA 95014, US
location_type: GEOMETRIC_CENTER
37.3145586,-122.0461306 Distance: 855.4738140974437 Feet
车辆正在CA-85上行驶。选择第一个结果（前提）或距离最小的结果不会产生最佳结果。
这里的根本问题是“路线”类型，到GEOMETRIC_CENTER的距离不会告诉您是“在路线上”（0距离）还是“不在路线上”，距离有多远。
我已向Google提起诉讼。如果收到有用的回复，请在此处发布。
答案 0 :(得分：1)
如果您对来自车载设备的经纬度信息进行反向地理编码，则可以采用两种方法来显着改善结果。讨论假设您将结果限制为以下类型：“前提”，“ street_address”或“ route”。如果您对其他类型感兴趣，则可能需要尝试一下。
首先，如果车载设备将速度与经/纬度一起返回，则当速度高于特定阈值时，选择“路线”结果（如果存在）。否则，请选择与经纬度距离最短的“街道地址”或“前提”。您可能需要尝试一些速度阈值才能找到一个合理的值。对我来说，每小时25英里的速度似乎做得不错。
第二，如果您没有速度或车辆停止或行驶的其他迹象，请尝试以下“ hack”。
扫描直到第一次出现“路线”的结果，并确定在“前提”或“街道地址”中键入与纬度/经度距离最短的结果。记住“路线”（如果找到的话）。
然后 1.如果不存在“ route”结果，则返回与经纬度距离最小的“ premise”或“ street_address”。 2.其他 一种。如果“路由”具有与正则表达式“ [A-Z] +-[0-9] +”匹配的“路由”名称，则以最佳结果返回路由。 b。否则，如果存在最小距离“前提”或“ street_address”，则将其返回为最佳结果。 C。否则，返回“ route”作为最佳结果。
这远非完美，但对于美国来说，这似乎已经足够好了，这是我现在所关心的。由于国家/地区之间的路线名称差异很大，因此可能需要进行一些改进。