DjangoBlog项目中Owntracks轨迹显示异常问题分析
2025-05-31 02:22:32作者:史锋燃Gardner
在DjangoBlog项目中,用户反馈了一个关于Owntracks功能模块的轨迹显示异常问题。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及解决方案。
问题现象
用户在使用DjangoBlog的Owntracks功能时发现:
- 访问get_datas接口获取的经纬度数据异常
- 导致show_maps页面显示的轨迹出现偏差
- 直接使用数据库中的原始经纬度数据时轨迹显示正常
技术背景分析
这个问题本质上涉及地理坐标系统的转换问题。全球存在多种不同的地图坐标系系统,主要包括:
- WGS-84坐标系:国际通用的GPS标准坐标系
- GCJ-02坐标系:国内制定的坐标系
- BD-09坐标系:百度地图在GCJ-02基础上二次加密的坐标系
不同地图服务商使用不同的坐标系:
- 谷歌地图、苹果地图使用WGS-84
- 高德地图、腾讯地图使用GCJ-02
- 百度地图使用BD-09
问题根源
DjangoBlog项目中,owntracks/views.py文件的get_datas函数获取数据后,会通过convert_to_amap函数将GPS坐标(WGS-84)转换为高德地图坐标(GCJ-02)。这种转换导致了原始数据的改变,进而造成轨迹显示异常。
解决方案
针对这个问题,可以考虑以下几种解决方案:
-
直接使用原始GPS坐标:
- 跳过坐标转换步骤
- 保持数据原始性
- 适用于使用WGS-84坐标系的显示平台
-
统一坐标系标准:
- 确定项目中使用的地图服务
- 统一使用该服务的坐标系
- 在数据存储或显示时进行一致性转换
-
提供坐标系选择功能:
- 在配置中增加坐标系选项
- 根据用户选择进行相应转换
- 提高系统灵活性
实施建议
对于DjangoBlog项目,建议采用第一种方案,即直接使用原始GPS坐标数据。这种方案:
- 保持了数据的原始性和准确性
- 减少了不必要的转换步骤
- 适用于大多数国际通用的地图服务
实现方法是将经纬度数据以字符串格式直接从数据库读取,不进行任何坐标系转换,直接添加到路径中返回。
总结
地理坐标系的差异是地图类应用中常见的技术问题。在开发类似功能时,开发者需要:
- 明确数据来源的坐标系
- 了解显示平台使用的坐标系
- 谨慎处理坐标转换
- 保持数据一致性
通过正确处理坐标系问题,可以确保位置数据在各种地图服务中的准确显示,提升用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868