Основа данных

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

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

  • Исторические данные о дорожном движении: Со временем агрегированные пользовательские данные используются для построения исторических моделей дорожного движения, которые помогают системе понять «нормальный» трафик на конкретной дороге в любой момент времени и дня недели.

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

ИИ объединяет эти источники информации, чтобы анализировать текущую ситуацию на основе данных в режиме реального времени и предоставлять базовые прогнозы на основе исторических данных. Такое объединение играет ключевую роль в прогнозировании маршрутов, например:

  • Короткие маршруты во многом зависят от актуальной информации в режиме реального времени.
  • Более длинные маршруты используют передовое моделирование на основе искусственного интеллекта , где близлежащие сегменты прогнозируются с использованием данных в реальном времени , в то время как более удаленные сегменты в большей степени полагаются на исторические закономерности.
  • Дороги с ограниченным количеством сигналов в режиме реального времени больше полагаются на исторические данные для прогнозирования замедлений.

Дальнейшее чтение

Дополнительную информацию о дорогах от Google можно найти в следующих публикациях блога Google: