Основа данных

Модели данных Roads Management Insights для оценки времени в пути и скорости чтения создаются путем объединения различных источников информации:

  • Агрегированные картографические данные: Наиболее важным источником являются агрегированные, анонимизированные данные из Google Maps, которые позволяют Google Maps рассчитывать скорость движения транспортных средств на дорогах по всему миру в режиме реального времени.

  • Исторические данные о трафике: Со временем агрегированные данные о пользователях используются для построения исторических моделей трафика, которые помогают системе понять «нормальный» трафик на конкретной дороге в любое заданное время и день недели.

  • Дополнительные данные: Исторические данные объединяются с другими данными, включая информацию от сторонних партнеров, таких как местные департаменты транспорта, а также отзывы пользователей Maps в режиме реального времени, сообщающих о таких инцидентах, как аварии или строительные работы.

Искусственный интеллект объединяет эти источники информации, чтобы понимать текущие условия с помощью данных в реальном времени и предоставлять базовые прогнозы на основе исторических данных. Это объединение является ключевым фактором для прогнозирования маршрутов, например:

  • Короткие маршруты во многом зависят от актуальной информации в режиме реального времени.
  • На более длинных маршрутах используется передовое моделирование с помощью искусственного интеллекта , где близлежащие участки прогнозируются на основе данных в реальном времени , в то время как более отдаленные участки в большей степени опираются на исторические закономерности.
  • На дорогах с ограниченным количеством светофоров, работающих в режиме реального времени, для прогнозирования замедления движения в большей степени используются исторические данные .

Дополнительная информация

Более подробную информацию о дорожной информации от Google вы можете найти в следующих статьях блога Google: