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## Introduction
Ce projet à pour but d’analyser les réseaux viaires des villes. L’analyse doit être faite à l’aide de machine learning
qui utilisera les données récoltées sur openstreetmap par l’intermédiaire de OSMnx.
Cette analyse permettra de définir :
- si un graph est la représentation d'un réseau viaire d'une ville
- agrandir le réseau viaire d'une ville en suivant sa logique actuel
- créer des réseaux viaires de villes en appréhendant les différences entre les pays. En effet, les villes des différents
pays n'ont peut-être pas les mêmes définitons de ce qu'est une ville
## Le fonctionnement du projet
La première chose à faire est de créer un environnement python et tlécharger les packages grâce au fichier
"requirements.txt".
Il faut ensuite lancer le serveur web django grâce à la commande suivante :
- python manage.py runserver
Il est possible d'ajouter automatiquement des colonnes à la table Graph_viaire_ville_information.
Pour ça nous allons utiliser les scripts shell disponible dans le dossier "Shell_directory".
- Un fichier "initialise_ajout_colonne". Il va nous demander les informations importantes pour la création de la
nouvelle colonne. Il va aussi initialiser la création d'une nouvelle fonction dans la classe "OSMnx_recuperation_graph_information".
C'est une fonction qui permet de récupérer les informations sur le graphe pour remplir la nouvelle table.
- Un fichier ajout_colonne_in_graph_db qui lui va faire la migration de schéma, de donnée, mais également changer les
différents fichiers nécessaires.
## Les outils utilisés
- [OSMnx](https://github.com/gboeing/osmnx)
Boeing, G. 2017. OSMnx: New Methods for Acquiring, Constructing, Analyzing, and Visualizing Complex Street Networks.
Computers, Environment and Urban Systems 65, 126-139. doi:10.1016/j.compenvurbsys.2017.05.004
- [OpenStreetMap](https://www.openstreetmap.org/)
- [overpass](https://overpass-turbo.eu/)
- [django](https://www.djangoproject.com/)