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Python
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# 既存のインポート部分に追加
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from rest_framework.decorators import api_view
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from rest_framework.response import Response
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from rest_framework import status
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from rog.models import NewEvent2, Entry,Location, GpsLog
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import logging
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from django.db.models import F, Q
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from django.conf import settings
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import os
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from urllib.parse import urljoin
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logger = logging.getLogger(__name__)
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"""
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get_start_point()
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解説:
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この実装では以下の処理を行っています：
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1.イベントコードのパラメータを受け取ります
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2.パラメータが不足している場合はエラーを返します
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3.指定されたイベントの存在を確認します
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4. イベントのスタートポイント情報を取得します：
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- 緯度・経度
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- スタート地点の名前
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- スタート地点の説明
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5.GeoJSON形式のデータも提供します（座標情報がある場合）
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- スタート地点をPointとして表現
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- プロパティとして名前や説明も含む
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このエンドポイントは、アプリでイベントのスタート地点を地図上に表示したり、
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スタート地点の詳細情報を表示したりするために使用できます。
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これにより、参加者はどこに集合すればよいかを正確に把握できます。
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"""
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@api_view(['GET'])
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def get_start_point(request):
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"""
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イベントのスタートポイント情報を取得
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パラメータ:
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- event: イベントコード
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"""
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logger.info("get_start_point called")
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# リクエストからパラメータを取得
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event_code = request.query_params.get('event')
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logger.debug(f"Parameters: event={event_code}")
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# パラメータ検証
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if not event_code:
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logger.warning("Missing required event parameter")
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return Response({
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"status": "ERROR",
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"message": "イベントコードが必要です"
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}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
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try:
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# イベントの存在確認
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event = NewEvent2.objects.filter(event_name=event_code).first()
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if not event:
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logger.warning(f"Event not found: {event_code}")
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return Response({
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"status": "ERROR",
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"message": "指定されたイベントが見つかりません"
|
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}, status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)
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# スタートポイント情報の取得
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start_point = {
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"event_code": event_code,
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||
"event_name": event.event_name
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}
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# 座標情報があれば追加
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if event.start_latitude is not None and event.start_longitude is not None:
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start_point["latitude"] = event.start_latitude
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start_point["longitude"] = event.start_longitude
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# 名前や説明があれば追加
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if hasattr(event, 'start_name') and event.start_name:
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start_point["name"] = event.start_name
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if hasattr(event, 'start_description') and event.start_description:
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start_point["description"] = event.start_description
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# GeoJSON形式のデータも作成
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geo_json = None
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if event.start_latitude is not None and event.start_longitude is not None:
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geo_json = {
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"type": "FeatureCollection",
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||
"features": [
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||
{
|
||
"type": "Feature",
|
||
"geometry": {
|
||
"type": "Point",
|
||
"coordinates": [event.start_longitude, event.start_latitude]
|
||
},
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"properties": {
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"name": event.start_name if hasattr(event, 'start_name') else "スタート地点",
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||
"description": event.start_description if hasattr(event, 'start_description') else "",
|
||
"event_code": event_code
|
||
}
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||
}
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]
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||
}
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return Response({
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"status": "OK",
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"start_point": start_point,
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||
"geo_json": geo_json
|
||
})
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except Exception as e:
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logger.error(f"Error in get_start_point: {str(e)}")
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return Response({
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"status": "ERROR",
|
||
"message": "サーバーエラーが発生しました"
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}, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR)
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"""
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解説
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この実装では以下の処理を行っています：
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1.緯度、経度、チーム名、イベントコードのパラメータを受け取ります
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2.パラメータが不足している場合はエラーを返します
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3.指定されたイベントとチームの存在を確認します
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4.チームのウェイポイントデータを取得し、指定された座標からの距離を計算します
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5.最も近いウェイポイントを特定し、以下の情報を含む分析結果を作成します：
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- 最近接ポイントの詳細（位置、時間、標高、精度、速度など）
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- 速度分析（前後のポイントから計算した速度と移動タイプの推測）
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- 周辺ポイント（時間的・空間的に近いウェイポイント）
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||
- 最も近いチェックポイントとの関係（オプション）
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実装のポイント：
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- ハバーサイン公式を使用して、2点間の地理的距離を正確に計算
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- 速度から移動タイプを推測（静止、歩行、ジョギング、ランニングなど）
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||
- チェックポイントとの近接性分析も行い、チームが通過済みかどうかも確認
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||
- 周辺ポイントも提供することで、より広い範囲での動きを把握可能
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||
このエンドポイントは、特定地点での移動状況を詳細に分析したい場合に役立ちます。
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例えば、チームの移動戦略の分析や、特定地点でのパフォーマンス評価などに使用できます。
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"""
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@api_view(['GET'])
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def analyze_point(request):
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"""
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指定地点の情報を分析（速度、移動タイプなど）
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パラメータ:
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- lat: 緯度
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- lng: 経度
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- team_name: チーム名
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- event_code: イベントコード
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"""
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logger.info("analyze_point called")
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# リクエストからパラメータを取得
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latitude = request.query_params.get('lat')
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longitude = request.query_params.get('lng')
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team_name = request.query_params.get('team_name')
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event_code = request.query_params.get('event_code')
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logger.debug(f"Parameters: lat={latitude}, lng={longitude}, team_name={team_name}, event_code={event_code}")
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# パラメータ検証
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if not all([latitude, longitude, team_name, event_code]):
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logger.warning("Missing required parameters")
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return Response({
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"status": "ERROR",
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"message": "緯度、経度、チーム名、イベントコードが全て必要です"
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}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
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try:
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# 数値型に変換
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try:
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lat = float(latitude)
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lng = float(longitude)
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||
except ValueError:
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logger.warning(f"Invalid coordinate values: lat={latitude}, lng={longitude}")
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||
return Response({
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||
"status": "ERROR",
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||
"message": "緯度と経度は数値である必要があります"
|
||
}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
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||
# イベントの存在確認
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event = NewEvent2.objects.filter(event_name=event_code).first()
|
||
if not event:
|
||
logger.warning(f"Event not found: {event_code}")
|
||
return Response({
|
||
"status": "ERROR",
|
||
"message": "指定されたイベントが見つかりません"
|
||
}, status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)
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# チームの存在確認
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entry = Entry.objects.filter(
|
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event=event,
|
||
team_name=team_name
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).first()
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if not entry:
|
||
logger.warning(f"Team '{team_name}' not found in event: {event_code}")
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return Response({
|
||
"status": "ERROR",
|
||
"message": "指定されたチームが見つかりません"
|
||
}, status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)
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# 最も近い位置にあるウェイポイントを見つける
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||
# 指定座標からの距離を計算するヘルパー関数
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def calculate_distance(waypoint):
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wp_lat = waypoint.latitude
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||
wp_lng = waypoint.longitude
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# ハバーサイン公式で距離を計算
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R = 6371.0 # 地球の半径（km）
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||
lat1_rad = radians(lat)
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lon1_rad = radians(lng)
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||
lat2_rad = radians(wp_lat)
|
||
lon2_rad = radians(wp_lng)
|
||
|
||
dlon = lon2_rad - lon1_rad
|
||
dlat = lat2_rad - lat1_rad
|
||
|
||
a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * sin(dlon / 2)**2
|
||
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
|
||
|
||
distance = R * c * 1000 # メートル単位に変換
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||
return distance
|
||
|
||
# チームの全ウェイポイントを取得
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all_waypoints = Waypoint.objects.filter(entry=entry).order_by('recorded_at')
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||
|
||
if not all_waypoints.exists():
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||
logger.warning(f"No waypoints found for team {team_name}")
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||
return Response({
|
||
"status": "WARNING",
|
||
"message": "このチームのウェイポイントデータがありません",
|
||
"team_name": team_name,
|
||
"event_code": event_code,
|
||
"latitude": lat,
|
||
"longitude": lng
|
||
})
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||
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# 各ウェイポイントについて指定座標からの距離を計算
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waypoints_with_distance = [(wp, calculate_distance(wp)) for wp in all_waypoints]
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# 距離でソート
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waypoints_with_distance.sort(key=lambda x: x[1])
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# 最も近いウェイポイント
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nearest_waypoint, nearest_distance = waypoints_with_distance[0]
|
||
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# 分析結果
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analysis = {
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"nearest_point": {
|
||
"latitude": nearest_waypoint.latitude,
|
||
"longitude": nearest_waypoint.longitude,
|
||
"timestamp": nearest_waypoint.recorded_at.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
||
"distance": round(nearest_distance, 2), # メートル単位
|
||
"altitude": nearest_waypoint.altitude,
|
||
"accuracy": nearest_waypoint.accuracy,
|
||
"speed": nearest_waypoint.speed
|
||
}
|
||
}
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# 前後のウェイポイントを取得して速度分析
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waypoint_index = list(all_waypoints).index(nearest_waypoint)
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# 前のウェイポイント（あれば）
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if waypoint_index > 0:
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prev_waypoint = all_waypoints[waypoint_index - 1]
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||
time_diff = (nearest_waypoint.recorded_at - prev_waypoint.recorded_at).total_seconds()
|
||
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||
if time_diff > 0:
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# 2点間の距離を計算
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prev_distance = calculate_distance(prev_waypoint)
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||
# 速度を計算（m/s）
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speed_mps = abs(nearest_distance - prev_distance) / time_diff
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||
analysis["speed_analysis"] = {
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||
"speed_mps": round(speed_mps, 2),
|
||
"speed_kmh": round(speed_mps * 3.6, 2), # km/h に変換
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"time_diff_seconds": time_diff
|
||
}
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# 移動タイプを推測
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if speed_mps < 1.5:
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||
mobility_type = "静止またはゆっくり歩行"
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elif speed_mps < 2.5:
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||
mobility_type = "歩行"
|
||
elif speed_mps < 4.0:
|
||
mobility_type = "速歩き"
|
||
elif speed_mps < 7.0:
|
||
mobility_type = "ジョギング"
|
||
elif speed_mps < 12.0:
|
||
mobility_type = "ランニング"
|
||
else:
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mobility_type = "自転車または車両"
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analysis["speed_analysis"]["mobility_type"] = mobility_type
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# 周辺の他のウェイポイントも取得（時間範囲内で）
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# 前後30分以内のウェイポイントを検索
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time_range = timedelta(minutes=30)
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nearby_waypoints = []
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for wp in all_waypoints:
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if abs((wp.recorded_at - nearest_waypoint.recorded_at).total_seconds()) <= time_range.total_seconds():
|
||
# 距離も近いものだけ（1km以内）
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distance = calculate_distance(wp)
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if distance <= 1000:
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||
nearby_waypoints.append({
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"latitude": wp.latitude,
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||
"longitude": wp.longitude,
|
||
"timestamp": wp.recorded_at.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
||
"distance": round(distance, 2),
|
||
"altitude": wp.altitude,
|
||
"speed": wp.speed
|
||
})
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||
analysis["nearby_points"] = nearby_waypoints
|
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analysis["nearby_points_count"] = len(nearby_waypoints)
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# チェックポイントとの関係を分析（オプション）
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try:
|
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||
# イベントのチェックポイント定義を取得
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||
event_cps = Location.objects.filter(event=event)
|
||
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||
# チームが通過したチェックポイントを取得
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team_cps = GpsLog.objects.filter(entry=entry)
|
||
|
||
if event_cps.exists():
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# 指定地点から最も近いチェックポイントを見つける
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||
closest_cp = None
|
||
closest_cp_distance = float('inf')
|
||
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for cp in event_cps:
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||
if cp.latitude is not None and cp.longitude is not None:
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||
# チェックポイントからの距離を計算
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cp_lat = cp.latitude
|
||
cp_lng = cp.longitude
|
||
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||
R = 6371.0
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lat1_rad = radians(lat)
|
||
lon1_rad = radians(lng)
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||
lat2_rad = radians(cp_lat)
|
||
lon2_rad = radians(cp_lng)
|
||
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||
dlon = lon2_rad - lon1_rad
|
||
dlat = lat2_rad - lat1_rad
|
||
|
||
a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * sin(dlon / 2)**2
|
||
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
|
||
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||
distance = R * c * 1000 # メートル単位
|
||
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||
if distance < closest_cp_distance:
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closest_cp = cp
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closest_cp_distance = distance
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if closest_cp:
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# チームがこのチェックポイントを通過したかを確認
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team_cp = team_cps.filter(cp_number=closest_cp.cp_number).first()
|
||
visited = team_cp is not None
|
||
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||
analysis["nearest_checkpoint"] = {
|
||
"cp_number": closest_cp.cp_number,
|
||
"cp_name": closest_cp.cp_name,
|
||
"cp_point": closest_cp.cp_point,
|
||
"distance": round(closest_cp_distance, 2),
|
||
"visited": visited,
|
||
"checkin_time": team_cp.checkin_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if visited and team_cp.checkin_time else None
|
||
}
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||
except:
|
||
# Location モデルがない場合などはスキップ
|
||
pass
|
||
|
||
return Response({
|
||
"status": "OK",
|
||
"team_name": team_name,
|
||
"event_code": event_code,
|
||
"latitude": lat,
|
||
"longitude": lng,
|
||
"analysis": analysis
|
||
})
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"Error in analyze_point: {str(e)}")
|
||
return Response({
|
||
"status": "ERROR",
|
||
"message": "サーバーエラーが発生しました"
|
||
}, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR)
|
||
|