Staus
Die Datenmodelle von Roads Management Insights für die Fahrtdauer und die Geschwindigkeitsmessung werden durch die Kombination verschiedener Informationsquellen erstellt:
Aggregierte Kartendaten:Die wichtigste Quelle sind aggregierte, anonymisierte Daten aus Google Maps, mit denen Google Maps die Echtzeitgeschwindigkeit von Fahrzeugen auf Straßen weltweit berechnen kann.
Verlaufsdaten zum Verkehr:Im Laufe der Zeit werden die aggregierten Nutzerdaten verwendet, um historische Verkehrsmuster zu erstellen. So kann das System den „normalen“ Verkehr für eine bestimmte Straße zu einer bestimmten Zeit und an einem bestimmten Wochentag ermitteln.
Zusätzliche Daten:Verlaufsdaten werden mit anderen Daten kombiniert, darunter Informationen von Drittanbietern wie lokalen Verkehrsbehörden sowie Echtzeit-Nutzerfeedback von Google Maps-Nutzern, die Vorfälle wie Unfälle oder Baustellen melden.
KI kombiniert diese Informationsquellen, um die aktuellen Bedingungen mit Echtzeitdaten zu ermitteln und mit Verlaufsdaten Baseline-Vorhersagen zu erstellen. Diese Kombination ist entscheidend für die Vorhersage von Routen, zum Beispiel:
- Kurze Routen hängen weitgehend von aktuellen Echtzeitinformationen ab.
- Bei längeren Routen wird fortschrittliches KI-Modellieren verwendet. Dabei werden nahe gelegene Segmente anhand von Echtzeitdaten vorhergesagt, während bei weiter entfernten Segmenten stärker auf Verlaufsmuster zurückgegriffen wird.
- Bei Straßen mit wenigen Echtzeitsignalen werden Verlaufsdaten stärker genutzt, um Verlangsamungen vorherzusagen.
BigQuery-Tabellen
Wenn Sie die aggregierten Daten für die Fahrtdauer und die Geschwindigkeit abfragen möchten, sehen Sie sich die Tabelle historical_travel_time in BigQuery an.