Roads Management Insights-এর ধারণা

রাস্তায় যানজট সম্পর্কে ইনসাইট প্রদান করার জন্য বিভিন্ন তথ্য সোর্স একত্রিত করে Roads Management Insights ডেটা মডেল তৈরি করা হয়।

রাস্তায় যানজট

ট্রিপের সময়সীমা ও স্পিড রিডিংয়ের জন্য Roads Management Insights ডেটা মডেল বিভিন্ন তথ্য সোর্স একত্রিত করে তৈরি করা হয়:

• এগ্রিগেট করা ম্যাপ ডেটা: সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সোর্স হল Google Maps থেকে পাওয়া এগ্রিগেট করা, পরিচয় গোপন রাখা ডেটা, যা Google Maps-কে সারা বিশ্বের রাস্তায় গাড়ির রিয়েল-টাইম গতি হিসেব করতে সাহায্য করে।

• পুরনো ট্রাফিক ডেটা: সময়ের সাথে সাথে, ব্যবহারকারীর একত্রিত ডেটা ব্যবহার করে পুরনো ট্রাফিক প্যাটার্ন তৈরি করা হয়, যা সিস্টেমকে সপ্তাহের যেকোনও দিন ও সময়ে নির্দিষ্ট রাস্তার "স্বাভাবিক" ট্রাফিক বুঝতে সাহায্য করে।

• সাপ্লিমেন্টারি ডেটা: পুরনো ডেটা অন্যান্য ডেটার সাথে একত্রিত করা হয়, যার মধ্যে স্থানীয় পরিবহন বিভাগের মতো পার্টনারদের থেকে পাওয়া থার্ড-পার্টি তথ্য, পাশাপাশি Maps ব্যবহারকারীদের থেকে পাওয়া রিয়েল-টাইম ব্যবহারকারীর মতামত অন্তর্ভুক্ত থাকে, যারা দুর্ঘটনা বা নির্মাণের মতো ঘটনার রিপোর্ট করেন।

AI রিয়েল-টাইম ডেটার মাধ্যমে বর্তমান পরিস্থিতি বুঝতে এবং ঐতিহাসিক ডেটার মাধ্যমে বেসলাইন পূর্বাভাস প্রদান করতে এইসব তথ্য সোর্স একসাথে একত্রিত করে। এই ফিউশন হল রুট কীভাবে অনুমান করা হয় তার মূল চাবিকাঠি, উদাহরণস্বরূপ:

• ছোট রুট মূলত বর্তমান, রিয়েল-টাইম তথ্যের উপর নির্ভর করে
• দীর্ঘ রুটের ক্ষেত্রে উন্নত AI মডেলিং ব্যবহার করা হয়, যেখানে রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে কাছাকাছি সেগমেন্টের পূর্বাভাস দেওয়া হয়, অন্যদিকে আরও দূরের সেগমেন্টের ক্ষেত্রে পুরনো প্যাটার্নের উপর বেশি নির্ভর করা হয়।
• যেসব রাস্তায় রিয়েল-টাইম সিগন্যাল সীমিত, সেখানে ট্রাফিক জ্যামের পূর্বাভাস দিতে পুরনো ডেটা-র উপর বেশি নির্ভর করা হয়।

স্পিড রিডিং ইন্টারভাল

স্পিড রিডিং ইন্টারভাল (SRI) হল কোনও রুটের এমন একটি সংলগ্ন অংশ যেখানে ট্রাফিক একটি নির্দিষ্ট স্পিড ক্যাটেগরির মধ্যে পড়ে। একসাথে, একটি রুটের স্পিড রিডিং ইন্টারভাল, শুরু থেকে গন্তব্য পর্যন্ত সম্পূর্ণ রুট কভার করে।

স্পিড ক্যাটাগরি

গতির বিভাগগুলি Google Maps ট্রাফিক লেয়ারে দেখানো রঙের সাথে মিলে যায়:

স্পিড ক্যাটেগরি	Google Maps-এ ট্রাফিকের রঙ	বিবরণ
NORMAL	সবুজ	ট্রাফিক স্বাভাবিক গতিতে চলছে; কোনও স্লোডাউন শনাক্ত করা হয়নি।
SLOW	হলুদ	গাড়ির গতি কমেছে, তবে ট্রাফিক জ্যাম হয়নি।
TRAFFIC_JAM	লাল	ট্রাফিক জ্যাম শনাক্ত করা হয়েছে।
TRAFFIC_JAM_HEAVY	গাঢ় লাল	প্রচুর ট্রাফিক জ্যাম শনাক্ত করা হয়েছে। ৮ অক্টোবর, ২০২৬ থেকে শুধুমাত্র অফসেট-ভিত্তিক স্পিড রিডিং ইন্টারভেলে (speed_reading_offsets) উপলভ্য।

ফর্ম্যাট

• অফসেট-ভিত্তিক স্পিড রিডিং ইন্টারভাল (speed_reading_offsets): প্রতিটি ইন্টারভাল start_offset (অন্তর্ভুক্ত) এবং end_offset (বাদ দেওয়া হয়েছে) দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, যা রুটের শুরু থেকে মিটারে পরিমাপ করা হয়। প্রতিটি ইন্টারভালের end_offset পরবর্তী ইন্টারভালের start_offset-এর সমান।

  যেমন, ১০০ মিটারের একটি রুটের প্রথম ৮০ মিটারে ট্রাফিক জ্যাম এবং বাকি ২০ মিটারে ট্রাফিক স্বাভাবিক থাকলে তা এইভাবে দেখানো হয়:

  start_offset	end_offset	speed
  0	80	SLOW
  80	100	NORMAL

• স্থানাঙ্ক-ভিত্তিক স্পিড রিডিং ইন্টারভাল (speed_reading_intervals, লেগেসি): প্রতিটি ইন্টারভাল পলিলাইন স্থানাঙ্ক (interval_coordinates) দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। এই ফর্ম্যাটে, ভারী ট্রাফিক জ্যাম (গাঢ় লাল) TRAFFIC_JAM হিসেবে রিপোর্ট করা হয়; TRAFFIC_JAM_HEAVY কখনও ব্যবহার করা হয় না। ১৩ জানুয়ারি, ২০২৭ তারিখে বা তার পরে এই লিগ্যাসি ফিল্ড পপুলেট করা বন্ধ হয়ে যেতে পারে। পরিবর্তে speed_reading_offsets ব্যবহার করুন।

স্কিমা সংক্রান্ত বিবরণের জন্য, রিয়েল-টাইম রাস্তার ডেটা এবং recent_roads_data টেবিল দেখুন।

BigQuery টেবিল

ট্রিপের সময়সীমা ও স্পিড রিডিং ইন্টারভ্যালের জন্য সঞ্চিত ডেটা কোয়েরি করতে, BigQuery-তে historical_travel_time টেবিল এবং recent_roads_data টেবিল দেখুন।